本文节选自神策数据高级解决方案顾问易向文以《基金业数字化运营体系建设》为主题的直播分享。数字化运营体系建设是基金业数字化转型进程中首当其冲的环节，如何做好基金业数字化运营体系的落地建设，是从业者真正值得关注的内容。本文中，我们将扼要介绍基金业数字化运营的整体思路，以落地场景为核心，回答如下三个重点问题：

　　一、基金业运营为何要加快互联网转型?

　　二、基金业运营互联网转型需要怎样的方案?

　　三、面对典型的业务场景，该如何做好数字化运营?

　　基金业运营为何要加快互联网转型?

　　1.投资需求与理财难度形成矛盾

　　我国居民的整体财富规模正在迅速增长中：需求方面， 2018 年，居民可投资金融资产总额达 148 万亿，预计到 2023 年，可达 243 万亿，而高净值人群也将达到 241 万人;然而在可投资标的供给方面，房地产投资环境遇到了一定的政策调整，“房住不炒”成为共识，银行理财和货币基金的收益也在持续下降，股票市场波动尚存，各类P2P项目也在过去几年里经历了暴雷潮。

　　在如此背景之下，公募基金就成为了解决当前供需矛盾的核心机构。

　　投资需求与理财难度的供需矛盾

　　2.发展契机与业态存在矛盾

　　一方面，公募基金受到严格的监管，市场透明度较高;另一方面，整个公募基金的整体市场规模也在持续攀升： 2019 年底，公募基金的市场规模达到了14. 8 万亿，在开放式基金中，货币基金份额正在减少，股票基金、混合基金的增长规模超过了 1 万亿。

　　基金业发展契机与业态的矛盾

　　一定程度上，这反映出我国居民的投资思路在变得越来越清晰，对投资渠道的理解也在加深。但是，一系列问题也伴随而来：

　　首先，整个公募基金行业受到历史因素的影响，客户粘性相对不足，核心原因在于行业长期侧重代销建设。在 2012 年左右，五大行其实占到了基金销售90%以上的份额。而随着余额宝等产品的横空出世，各大基金机构也开始重视第三方互联网渠道建设。当前是银行和互联网渠道并重的时代，但其实客户资源依然掌握在渠道的手里，基金公司很难真正对客户资源有所控制。其次，基金交易相对来说比较低频。例如，客户可能挂了一个定投协议，但经常置之不顾，并且也根本不会去基金公司的平台查看。另外，长期的代销化也导致了基金公司不太重视对客户的直接触达。

　　3.两大矛盾的解决思路

　　以上矛盾会诱发如下两个问题：其一，到底怎么做，才能在互联网渠道重要性倍增的时代，把新的基金产品卖出去?其二，自建平台的体验较差，服务相对单一，基金公司自身对客户的把控能力和服务水平还没有跟上市场规模增长的需求。

　　基本上，整个行业都把解决思路选为互联网转型，但互联网转型其实是非常庞大的一个命题，聚焦下来我们可以把中心放在如何构建好基金公司自己的互联网平台。互联网平台的建设路径有很多，比较典型路径是建设基金公司自有APP，比如业内较为知名的汇添富基金等;另外一种方式是在其他的第三方平台上搭建自己的财富号，比如说蚂蚁的财富号或天天基金的财富号。

　　基金业互联网转型的通用思路

　　我们的建议是，综合考虑平台利润率、流量稀缺性和平台自主性，应该优先建设自己的App平台。

　　建设一个真正具备市场价值的自营App平台应该以直销化、数字化、服务化为目标。同时，自营平台的迭代应该对客户进行精细化运营，关注现有客群和潜在客群，真正做到Know Your Customer，最重要的是，我们可以通过数据化的分析支撑客户洞察。我们还需提供一系列的主动化服务，贯穿我们客户全生命周期，重视从售前、售中到售后的服务，保证整个链条的顺畅。

　　然而，这些美好的目标之下，也会存在一些伴随着我们平台建设而来的挑战。例如，大多数流量都控制在一些比较大的第三方代销平台上，基金公司该怎么把流量给拉过来?从市场上买流量所花费的价格越来越高的，如何找到性价比最高的流量渠道是大家都比较关心的问题。而在运营上，大多数基金公司相对传统，运营能力较互联网公司来说是偏弱的，并欠缺一定的基础。

　　基金业运营互联网转型需要怎样的方案?

　　1.基金数据驱动体系建设方案总览

　　基于最佳实践，神策提供了数据驱动体系的建设全景以供参考。神策认为，要做好基金公司互联网平台建设的要点，最重要的还是数据基础建设。数据基础是平台建设和应用赋能的基石。在对行业进行深入调研后，我们发现基金公司并不是没有数据，核心的问题在于没有对数据做好管理。

　　基金业数据驱动体系建设方案

　　基金公司有很多不同的数据源，比如说我们可能有自己的一套交易系统，还可能有自己的CRM系统或者第三方的这些标签系统等等。但这些数据相当于企业内部的一个个数据孤岛，许多基金公司并没有把这些数据真正的整合起来，去构建完整的客户画像。

　　首先，基金公司要将用户的全生命周期事件触点都梳理清晰。例如，公司自有APP平台会在第三方媒体上投放广告，客户可能被广告吸引而来，这时就能通过积分赠送的方式，提供红包或其他激励，引导客户的访问激活和开户，进而通过各类理财工具引导用户完成基金购买。在客户的投资收益出现增长后，促使客户帮助分享和拉新。

　　在用户的全生命周期中，触点是非常丰富的。因此，对基金公司而言，要建立全端数据采集的能力，无论在自营平台，还是微信公众号或H5 的页面，尽量把这些数据整合到同样的一个底层数据技术平台上面来，并且把他们能够做到真正的数据打通，统一识别用户，对ID-Mapping能力加以重视。在此基础上，用户的行为偏好、投资逻辑和兴趣数据也就可以完整地用于画像生成了。

　　下面，我们再回到平台建设上。用户的购买和交易行为会遵循完整的流程，这一流程可以分解为不同步骤。在评估用户体验顺畅性的时候，我们就可以通过漏斗分析等模型去帮助评判平台建设的现状了。

　　当然，评估其实是相对被动的，因此，我们需要转变运营思路，去对用户做主动触达。在做主动触达之前，就要对客户的特征进行洞察。我们可以结合已采集上来底层数据，然后去建立用户标签，再去分析出某一个标签下，用户的特征是什么。例如，我们可以把投资规模在百万以上的用户标记为高净值用户，去分析他们的行为偏好，再通过精细化运营的手段，对他们感兴趣的功能点加以优化。

　　接下来就到了落地数据分析场景的时候。典型的应用场景包括指标监控、投放渠道质量监控和运营策略构建。基金公司也由此形成从数据基础，到平台建设，再到应用赋能的三个层次体系。

　　2.方案部署须具备的六大能力

　　数据采集能力。前文已述，客户在前端可能拥有诸多不同触点。只有对全端数据进行完整的采集，才能建立完整的数据仓库，从而实现用户精细化运营。

　　神策基金业数据采集体系

　　行为数据和业务数据的打通能力。基金客户的行为数据和业务数据是至关重要的，通过后端数据的打通，我们可以得知用户在不同平台的不同表现，避免用户标签体系的片面性，更有针对性地对用户加以运营。

　　神策基金业数据打通模型示例

　　数据管理能力。很多基金平台其实已经接入了不同的埋点，并沉淀了许多数据。但随着平台本身的迭代，已过时的埋点数据对数据仓库造成了“污染”。在对数据加以治理的同时，还要对数据格式和类别进行规范，保证数据质量的可控性。

　　数据可视化能力。在数据可视化方面，不少基金公司不清楚指标体系应如何呈现。我们认为，基金公司可以参考友商的业务看板，构建宏观的呈现形式，同时重视特定产品的针对性指标。而神策数据也基于最佳实践，提供了可一键生成的专家内置看板和实际分析的自定义看板两种常用结构。

　　神策基金业数据可视化模版

　　场景落地应用能力。在落地方面，神策凭借自身的专业能力，为基金行业定制了一个易用的应用场景库，除了常用分析模型外，场景库中的功能与实际的业务指标也高度契合，并在不断迭代中。

　　神策基金业场景库

　　产品体验优化与流程优化能力。这部分的能力主要分为四个细分类别：一是平台基础访问与性能监控，二是服务触达与引流效果监控，三是多步骤流程转化分析，四是用户行为路径分析。

　　面对具体的业务场景，该如何做好数字化运营?

　　1.场景一：线上运营与效果评估

　　我们选择拉新作为线上运营效果评估的典型场景来分析。拉新是许多基金公司都会遇到的难点，尤其是对于自身平台起步较晚的公司而言，整体的用户流量掌握在第三方代销平台手中。对于想要快速拉新的公司来说，平台有必要重新梳理自身的运营逻辑。

　　神策基金业渠道追踪方案

　　运营人员可以通过不同的维度，给每个渠道的链接打上不同标签，用于区分不同渠道来源的客户。以百度关键字广告投放为例，我们可以通过关键字来为各渠道命名，一旦用户首次访问链接，他们的用户标识就可以被获取到。而后，如果用户通过落地页，到应用市场下载自有平台APP并完成激活后，其用户标识就会被识别，完整的用户路径也得以记录。运营人员可基于以上内容，分析各渠道获取的用户数量如何，用户在各个环节的转化率孰优孰劣，最后带来了多大的营收贡献，整体的效果也就能得到有效的评估。之后，运营团队会根据分析结果来调整各个获客渠道的投放比重，做到有的放矢。另外，结合多端数据打通，用户在多端行为的连续性也会得到提升。

　　2.场景二：基于业务场景的运营闭环构建

　　在精细化运营层面，基金公司一般情况下都会有一个自有平台的核心KPI指标。我们的建议是，基金公司要构建一套基于业务场景的完整运营闭环，帮助精细化运营的实现与迭代。

　　假设某平台希望提升自有平台基金产品的交易金额，这个目标就会显得十分宏大。但如果把它做一个拆解，将其分解为一个个小目标实现，对于运营策略的搭建，条理将清晰很多。

　　基于业务场景的运营闭环

　　第一步，我们可以获取更多的新用户，之后通过新手引导促进首次投资转化。第二步，我们可以持续培育已有的高价值用户，让他们产生更多的投资转化。第三步，我们可以唤醒已经沉睡的僵尸用户，促进他们的投资回归。

　　可以明显看出，上述三个小目标分别瞄准了不同的用户群体，接下来，运营团队就可以根据不同的客户进标签构建，完成对用户的深度洞察，并且针对群体用户的特征制定适合他们的运营策略。例如，对于新用户，我们可以通过引导阶段的签到奖励和投资机会提醒来加快他的投资转化速度。不同的策略制定下来后，我们可以根据他们的需求，对自有APP平台进行迭代，以满足用户的不同需求，这也是自有平台一定会比第三方渠道拥有更大价值的根本原因。在触达方面，运营团队要以多种形式和规则，与用户建立联系。

　　最后，运营团队还需要对运营闭环的运行情况作出评估，重点关注目标效果、用户洞察反馈和策略规则迭代三个维度。

　　3.场景三：用户标签体系构建

　　在运营闭环的执行中，用户标签体系的构建尤为关键，这一步关系到我们对客户洞察的深度和准确性。对基金来说，我们可能更多地关心基础的数字，比如说持仓总额、交易总次数、事件偏好和模式特征等。以事件偏好为例，诸如用户最常投资的基金是哪几支、在平台上最常访问的板块是哪些以及最近一次的行为等，都在构建用户标签上有明确的参考价值。运营团队可以基于这些不同的特征，搭建出多样的标签体系。

　　用户标签体系创建维度示例

　　神策基于深厚的服务经验积累，创建了一套比较基准的标签体系。其中包括基本信息、账户特征、业务特征、活跃标签和用户价值体系五个维度，适合作为公司搭建用户标签体系的参考。

　　用户标签体系底层搭建片段示例

　　在构建标签体系后，用户也将得以分层，但每个标签下的用户群体依然需要深度的洞察。例如，我们可以根据用户画像，提取不同群体在年龄、地区和设备等细分维度的分布情况，与平台沉淀的客情进行对比。运营团队还可以选取典型的高净值用户进行分析，对这部分贡献极大的用户展开专门维护。以上即为神策数据高级解决方案顾问易向文《基金业数字化运营体系建设》的直播内容精华。