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中国生活理财移动App行业研究报告（完整版）从一个CMO的进阶之路折射出的市场营销变革

2024-03-21 16:01

中国移动网民达到5.6亿，为生活理财移动App行业的发展奠定了坚实的用户基础和更为广阔的发展空间。经济基础：据国家统计局数据，，农村居民人均纯收入首次突破万元门槛，达到10489元；城镇居民人均可支配收入达到28844元，收入水平进一步提高。城乡居民可支配收入水平的不断提高，为生活理财移动App行业的发展奠定了坚实的经济基础。市场基础：据中国人民银行统计数据显示，我国城乡居民人民币存款达485261亿元，庞大的储蓄存款余额为生活理财移动App行业的发展创造了巨大的市场空间。资本基础：，生活理财移动App行业多次获得融资，随手记、挖财、51信用卡等获得了多轮融资。

需求旺盛、技能缺失及互联网金融崛起成行业发展三大动力

中国生活理财移动App行业——政策环境

中国网络经济市场规模及增长率

近年来，中国网络经济市场规模发展迅速。网络经济整体营收规模达到8706.2亿元，同比增长47.0%，预计将超过两万亿。网络经济市场规模的崛起为包括中国生活理财移动App在内的互联网企业提供发展的内生动力。

中国银行理财资金总额及续存数量

，中国商业银行理财产品的存量也大幅增长，从的4.6万亿增长到末的15.0万亿，年涨幅不低于34.7%。中国商业银行理财产品的续存数量达到5.5万支。中国互联网用户的理财需求仍旧强烈，移动互联网将作为愈发重要的理财渠道。

中国移动网民规模不断增长。其中，中国移动网民规模达6.0亿，环比增长8.4%，在整体网民中占比89.5%，移动网民的积累为中国生活理财移动App行业的发展奠定了良好的用户基础。

中国生活理财移动App行业相关技术

中国生活理财移动App行业相关的网络技术分为四个类别：电子商务技术、网络安全技术、移动通信技术和电子支付技术。其中，电子商务技术主要为电子数据交换和云电子商务。移动通信技术为4G技术和HTML5。

中国生活理财移动App行业相关技术

网络安全技术主要为SSL协议和SET协议。电子支付技术主要为近场支付（NFC）和二维码。未来金融行业对IT的投入主要会集中在以下两个方面：一，数据云和风控的IT建设；二，移动互联网时代的IT基础设施建设。

中国生活理财移动App行业发展现状及特征

生活理财移动App行业服务于关注财务状况的个人、微型企业、个体户等，包括了传统金融机构App不能涵盖的长尾用户。经过较长时间的发展，行业也呈现出新的发展特征，从服务深度、服务效率、风控能力及商业模式均产生了较大的变化，行业发展阶段进入快速成长时期。

中国生活理财移动App行业

对于产业链上的内容生产方，生活理财移动App为其提供了技术服务、流量入口和营销渠道。对个人用户和小微商户，生活理财移动App为其提供了账户管理、银行卡管理和资产管理的服务。在此基础上衍生出不同的服务形式。

商业模式核心资产的盈利模式

中国生活理财移动App行业主要依靠数据资产的利用，双边平台的建设和用户流量的积累作为主要的盈利模式。未来，该行业可结合支付战略、平台战略和O2O战略开启更宏伟的蓝图。

生活理财移动App行业理财产品目标市场规模

生活理财移动App行业为用户提供的理财产品主要是基金类理财产品和P2P理财产品。其中，基金类理财产品包括货币型基金、股票型基金、混合型基金以及债券型基金。据艾瑞咨询数据显示，生活理财移动App行业理财目标市场规模将达到83684.7亿元，庞大的市场为行业的发展提供较大的想象空间。

中国生活理财移动App差异化发展

虽然没有BAT等互联网巨头的介入，生活理财移动App行业依旧凭借着专业化的记账服务，形成其他类型App不可替代的优势，依托三边平台的发展战略（用户、小微商户、金融产品提供方），促使其自身平台生态快速发展；借互联网金融崛起的东风，生活理财移动App将自身的数据和流量资产变现，形成新的商业模式，增加了盈利性。

以上且月度使用次数达11次及以上

近5成用户使用时间超一年以上且月度使用次数达11次及以上

据调研数据显示：使用时长超过一年及以上的用户占比达到47.9%；使用次数达到11次及以上的占比达到68.35%。

记录开销是用户使用的最主要目的，最看重因素为资金安全

据调研数据显示：记录开销是用户选择使用生活理财移动App的最主要目的，占比达到28.1%，其次是购买理财产品，占比达到16.9%；资金安全能否得到保证是用户最看重的因素，占比达到32.9%，其次是信息安全能否得到保证，占比达到18.8%。

生活理财移动App需要改善的因素

据调研数据显示：信息安全保障性是用户认为最需要改善的因素；理财产品收益性排名第二，占比达到15.3%，系统稳定性排名第三，占比达到10.0%。而理财信息丰富度和理财产品品种数量也排在用户最关注的因素第四和第五名，由此可见用户对理财因素的关注度较高。

近5成用户购买过理财产品，最常购买基金类产品占45.55%

据调研数据显示：使用过生活理财App用户中，购买过理财产品的用户达49.3%，最常购买的用户达37.3%。用户最常购买基金类理财产品占比为45.55%。

用户购买理财产品集中在5千-3万元，收益率在7%-9%左右

据调研数据显示：用户在生活理财App上购买理财产品的资金规模集中在5000-3万元之间，占比达到45.3%；收益率水平集中在7%-9%左右，其中，小于7%的占比达22.9%，7%-8%的占比达22.0%，8%-9%的占比达19.1%。

用户在生活理财App购买理财产品的原因

据调研数据显示：收益率高是用户选择在生活理财移动App购买理财产品的最主要原因，占比达到22.7%；其次是风险较低，占比达到14.9%；资金安全性排名第三，占比达到13.3%。操作流程简单、赎回方便也成为用户在生活理财App购买理财产品的两大主要原因。

近3成用户申请过小额贷款，最主要用途是个人消费贷款

据调研数据显示：使用过生活理财App的用户中，27.3%的用户申请过小额贷款，最常申请的占比达19.5%；个人消费贷款成最主要用途，占比达到38.7%，其次是生活资金短缺，占比达到化利率集中在5%-15%之间，其中还款利率在10.1%-15%的占比最大，达到26.0%。

手续更简便成为用户在生活理财App申请贷款的最主要原因

据调研数据显示：手续简便成为用户选择在生活理财App申请小额贷款的最主要原因，占比达21.3%；其次是资金到账速度更快，占比达19.6%；无抵押、利率更低、申请通过率高也成为用户选择在生活理财App申请小额贷款的原因。

从一个CMO的进阶之路折射出的市场营销变革

虽然“大数据营销”早已是营销界用烂的旧梗，但据笔者观察，目前绝大多数广告主依然还只到达了数据营销的初级阶段，甚至有相当部分的广告主还停留在更早的数据统计阶段而不知。

从数据统计到数据决策可以分为五个阶段：

原始阶段——数据统计

积极利用数字媒体、在线媒体进行营销活动，通过媒体或合作伙伴得到营销活动的统计数据，形成“耳中有数”。

比如一位车企主机厂的市场人Lisa，在销售旺季，配合公司线下营销活动进行了一波线上促销，在四大垂直、搜索引擎、视频媒体上做了一波投放，每天的主要工作就是与各个广告代理、媒体进行电话、邮件的沟通，review物料创意，催数据，要报告，忙的不亦乐乎。

这一阶段，广告主主要是需要结果数字来衡量一次活动的效果，只能说初步有了数据意识，但既无法对数据做深入的分析，也无法评估数据本身的质量，所以这一阶段的数据，只能被认为是很原始的阶段。

初级阶段——数据掌握

有意识的自主采购或建立监测体系，监测收集营销活动中的数据，并基于这些数据建立一套自己的KPI，达到“眼中有数”。

Lisa在跟进了几波活动后，逐渐发现这种沟通的低效和不可控，有时候得到了一拨活动数据，但想要一些新的非常规的分析角度，现有的数据往往难以支持。而且Lisa也听说现在数字广告有相当数量的虚假流量，但从媒体和代理反馈的数字中却无法辨别。于是，她向老板申请采购了第三方的监控系统，从此，她不用再等媒体和代理提供数据了，她可以直接从系统中获得最新的数据，可以从精细到创意、地域、分钟的角度来分析各类数据。而且也可以利用第三方监控系统提供的异常排查功能找到异常点，过滤虚假流量。

这一阶段，广告主不满足于被动等待数字结果，也不满足于不可剖析的概览数据，希望通过系统获取比通过媒体或代理，更实时、更准确的数据，并进行细粒度、多角度的分析，而且也会开始基于这些数据探索一套符合自己目标的指标体系。广告主对数据的掌握达到了新的阶段，也开始分析、理解数据深层的意义，探寻结果背后的原因，并能有效地发现异常。但因为数据的孤立性，这一阶段能得到的解读往往十分有限。

进阶阶段——数据贯通

随着数据积累的增多，广告主开始打通数据背后的关系，将多次活动、多种媒体形式的数据进行打通，不仅是前端的数据，也有后端的数据，不仅是线上的数据，也有线下的数据，不仅有自己的数据，也有竞争对手的数据和行业的数据，一组围绕营销的数据库慢慢成型，这组数据库往往会涵盖人群（受众）、媒体（渠道）、内容（创意）这三种营销领域最重要的对象。广告主做到了“手中有数”。

通过第三方系统的数据和积累的经验，Lisa可以很轻松的跟进并分析一波活动的效果。她也得到了升职，现在她不仅仅要考虑一次活动的成败，还要从长期和更后端的效果来制定规划。Lisa感觉手头系统上那些分Campaign的系统和数据用起来已经不是那么符合需求了，她想看到把多次活动整合起来的数据，而且她想要更多专门针对自己这家主机厂商提供的维度和指标。于是她申请立项，搭建了一个适合自己的营销数据库。前期监测的数据不仅仅服务于一次投放，成为了公司的长期资产，而Lisa和公司的其他部门，比如销售、信息、系统也有了更多的互动，经常会聚在一起研究怎样把手中的营销数据和其他部门的数据打通，实现更大的价值。

这一阶段，广告主拥有的是一个全景的数据，通过这些数据可以追溯因果，掌握趋势，将碎片化的营销活动打通，很多在上一阶段找不到答案的问题在这一阶段都会有了新的清晰的解读。但这些解读主要还停留在直观的理解上，由其得出的结论有效但受限。

高级阶段——数据科学

经过上一阶段的数据贯通，数据维度会得到大大增加，其领域也会有广阔的扩展，这时最重要的是对数据进行深入的挖掘，因为此时由于数据的丰富，简单的统计分析已经不能很快地得出准确的结论，分析者很容易陷入数字的海洋中，而且可能花大力气做的分析最后却得不出有价值的结果。

Lisa基于营销数据库和对接的更丰富的数据已经可以对过去的活动做出很多的分析，但她依然有一个困惑：这些数据的背后到底是哪些因素在起作用。比如不同媒体间的表现差异是受什么影响的？媒体之间是否有一定的关联？一波DSP或者信息流投放，是否能有更精准的定向？或者基于历史数据我能否对接下来活动或者媒体的表现进行准确的预估？这已经不是简单的Excel公式或者图表能支持的了，也不是随便用一种数据挖掘的模型套上就可以得出适当的结论了，Lisa邀请了公司内的数据分析团队和第三方有深厚行业营销分析经验的咨询分析公司结合历史数据进行了分析建模，得到了最适合Lisa所在公司的一整套模型与算法体系。

新的阶段需要有效的利用各种机器学习或人工智能的模型，去冗存精，并将非营销活动直接产生的数据，比如线下销售数据、CRM数据、电商数据以及第三方数据进行整合汇总，从推广活动看到营销全环节，从受众触达看到用户体验全旅程，开始建立归因模型、基于数据进行用户画像以及再营销，做到了“脑中有数”。

完全阶段——数据决策

通过上一阶段积累打通的数据，不再仅仅只为营销活动服务，被用于市场分析，生产设计，资源调配等其他领域，形成一套基于数据驱动的决策体系，不断正向反馈，整个公司加速成长，进入了“心中有数”。

经过前述一系列的演进，基于数据决策，形成投放、监测、分析、挖掘、优化投放的闭环就是顺理成章的事情了。Lisa拥有了一个完全可控的营销体系，并且可以不断优化，自动适应新的营销挑战。

未来猜想：全新境界——驱动数据

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2024-03-13 17:49