摘要：在互联网理财平台用户规模突破百万量级的背后，如何精准识别海量用户的差异化需求，实现从“流量”到“留量”的转化，成为平台持续增长的核心命题。 某领先互联网理财平台（下称A平台）正是面临这一挑战，委托零点有数金融团队开展了一项针对100万以下AUM（资产管理规模）

*本文基于真实项目案例，关键数据已脱敏处理

在互联网理财平台用户规模突破百万量级的背后，如何精准识别海量用户的差异化需求，实现从“流量”到“留量”的转化，成为平台持续增长的核心命题。 某领先互联网理财平台（下称A平台）正是面临这一挑战，委托零点有数金融团队开展了一项针对100万以下AUM（资产管理规模）用户的财富管理研究项目。核心目标是通过调研和后台埋点数据分析与干预相结合的深度研究与落地，识别不同客户群体的差异化需求，以优化平台的客户经营策略，提升用户在平台上的AUM和平台黏性。

1、研究方法与理论框架

零点有数以科特勒刺激反应模型为基石，考虑金融产品决策的复杂性引入了霍金斯购买名义模型，并考虑后续批量化干预人群的便利性参考了圈层理论，构建了多维度的研究理论体系：

附图 三大理论助力对用户决策关键要素的分析和分群

同时对传统的定性定量研究进行重构和调整，使得人群的分群结果能直接落地到A平台内部进行识别，便于后续客户经营工作的落地：

1.关键决策指标洞察

1)摒弃传统人口学标签，聚焦用户投资心理和决策能力这类高解释度指标，以及A平台APP操作行为特征等动态可识别维度；

2)挖掘决策链路（认知、信息搜集、购买决策）中的介入差异。

2.构建算法模型

1)基于用户行为埋点数据（登录频次、资金站岗期、优惠券使用等），提炼行为标签并输出对应干预策略，形成标签-策略对应库；

2)结合外部运营商数据，构建可投资金、风险偏好等客观指标，并进一步构建算法模型识别目标细分客群，并依托策略库进行干预。

2、用户细分维度与核心成果

通过算法分析，用户被划分为五大核心群体，其差异化特征如下，并且针对每类人群零点有数均输出了可在A平台后台字段标签供内部识别后进行干预：

附图 零点有数划分出的5类理财人群及其特征

并基于客群价值和干预难度给出了干预的优先级顺序：

附图 零点有数划分出的5类理财人群的干预优先级顺序

3、差异化客户营销和经营策略

针对不同人群，设计精准干预方案。如针对懒随大流的小白人群，建议优化短路径推荐模式、减少阻碍增强引导，以进一步提升转化效率；可提供套餐式产品和投顾服务，强化组合推荐；通过优惠券、平台安全性宣传等提升转化。

附图 人群解读、识别和干预策略（以懒随大流人群为例）

同时考虑后续人群批量干预的可行性，对圈层人群进行提取和梳理，分析其特质以及和前面的5类细分人群的对应关系，进一步探索可切入的干预渠道，用于后续客群开拓和长期经营。

附图 紧缩圈层结构图解和本研究所关注的圈层人群

附图 圈层人群与细分人群的对应关系和人群特征解读

4、项目成果与行业启示

1.效果验证

用户分群标签识别率高，A平台据此增加了埋点、增加了客户标签，并据此升级了产品推荐逻辑，当年度客群AUM提升了56%；高价值人群的专属服务策略被复用至蚂蚁金服等其他投资理财平台，用专业的“人”的服务来打动高价值人群，成为行业共识。

2.方法论价值

动态行为标签替代静态人口学指标，更贴合金融场景；圈层理论的应用，为银行、保险等机构拓展银发族、高价值客群提供新思路。

在金融科技浪潮的持续推动下，用户分群体系正经历着从静态标签到动态进化的范式转变。通过跨平台行为数据的深度融合，金融机构得以构建全维度用户画像，为精细化运营奠定数据基石；依托机器学习构建的智能预警系统，使风险干预从被动响应转向动态预判，在用户流失临界点前完成精准策略调校；而针对Z世代、新中产等圈层的深度洞察，则推动服务从大众化供给转向圈层化定制，在细分市场中培育增长新极。

置身数据洪流之中，真正的经营智慧在于穿透信息迷雾，捕捉到驱动用户行为的核心变量。这既需要构建科学的数据分析框架，更依赖于对人性需求的深度理解——唯有将可量化的行为因子与不可见的情感诉求相融合，方能在用户生命周期的每个触点注入温度，最终实现客户化经营从技术赋能到价值创造的质变飞跃。

来源：零点有数