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运营,是为达成业务目标服务的,在运营的实际落地中,用户运营、产品运营、活动运营、内容运营等等,都是可以把动作和结果进行量化,进而让运营的动作更科学,减少拍脑袋、凭直觉。
公募基金业务的特殊性在于用户转化较难,用户留存较高,用户活跃和大盘表现强相关,而毛利率较低。
而从产品策略角度来理解,相似性产品较多,整体产品线较长,流量型产品较少。爆款产品打造较难。
从用户心理上,在行情驱动之外,更多的是考虑基金的历史表现、基金经理的历史表现,甚至基金公司的既往业绩。这与债性产品的相比要复杂的多,用户选择债性产品更多的是看收益率、流动性、销售平台背景。
从数据指标角度,债性产品的期限收益固定属性使数据指标体系相对较为简单;而公募基金产品的数据指标体系要考虑用户的赎回不可预期、收益率波动影响因素、货基用户与非货基用户的差异等等,指标体系更加复杂。
对公募基金业务来说,收入来源是申赎的手续费收入,是存量规模的管理费收入。而收入可以从用户和产品两个角度来看,因此指标体系可以从用户和产品两个逻辑来拆解。
大盘指标的目的是宏观的判断出当前的业务发展状况。
为了让指标和业务动作关联,我们多层拆解指标,使核心指标最终落在可行动的要素上。(申购和赎回都是指确认的申购和赎回)
第一层的核心指标直指收入来源:申购/赎回金额、非货基aum、货基aum。
第二层指标,从用户角度角度会有新增用户数、新用户申购金额、老用户申购人数、老用户申购金额、非货基申购用户数、非货基申购金额、定投申购人数、定投申购金额、持仓人数、空仓用户数、历史总申购用户数、非货基总申购用户数;
从产品角度上分成会有货基申购金额、货基赎回金额、非货基申购金额、非货基赎回金额;
从持仓收益状态可以分为:普通申购金额、补仓申购金额、止盈赎回金额、止损赎回金额。
至此,可以通过对大盘数据的观察,对业务的发展状况,会有一个比较宏观的了解。基本大盘数据的变动,可以追溯到一个可能的方向。运营的动作,也可以在大盘表现里有所呈现。
在具备了大盘指标之后,还需要更细的指标体系来表现某些重点的数据变化趋势,以期更好的发现增长点和问题点。(鉴于申购货基与非货基用户的显著差别,以下指标还要根据是否非货基,进行再拆解,这里不一一展开了)
用户是业务发展的基础,用户相关指标会反应业务的健康状态和潜力。
从用户生命周期管理的角度,根据用户状态可以分为:新注册用户、新增用户、活跃用户、看沉默用户、潜在流失用户、流失用户、回流用户。这里需要对各个维度,做一个定义:
在用户的管理过程中,增长是一个比重较大的课题,在某些场景下,增长在业务中的权重大于50%。看清楚增长效率、优化增长效率是做增长的重中之重,因此,需要建立合理有效的增长指标。
根据增长路径,需要这样的指标:新激活用户uv、当天新注册用户数、历史未申购用户uv、新注册新申购用户数、历史未申购新申购用户数、新用户客单价、新用户当天复投率、新用户7日复投率、新用户30日复投率。
而在增长的过程中,每个渠道的差异性非常大,又需要在以上指标的基础上,分清楚来源渠道。
增长的过程指标:注册当天开户、当天完成风险测评、当天完成开户,对业务的从0–1阶段较为重要,在业务成熟之后,这类指标可以作为参考。
用户的获取,是一个漏斗的口子,口子不管多大。后面的漏斗如果太大,会让增长变得毫无意义。而且,业务真正产生收入,也要靠用户活跃来产生。所以,用户活跃是用户运营的另一个大课题。
这里可以用这样的一些指标,来监控表现效果:持仓老用户uv、空仓老用户uv、持仓老用户申购人数、空仓老用户人数。
根据用户的活跃——访问、注册、申购等核心行为产生一定数据,对不同数据阶段用户进行排序,给予用户一定等级;而通过对不同用户申购能力的分级,可以通过一定的勋章体系来表现。
这里是会员等级的工作逻辑,这个课题较大,在这里不展开了。有机会单独用一个系列来展开诠释。
不管有多少用户,如果不能真实的留住用户的资金,都很难做大收入。所以,在收入的强相关上,产品重点看以下指标:申购金额TOP10产品、每个产品申购金额、总的申购金额、申购笔数/人数;赎回金额TOP10产品、每个产品的赎回金额、赎回的人数、总赎回金额。
最后需要说明的是,指标体系是对业务核心目标思考的结果,用指标反映目标的进展。这里对指标体系的总接,可以看成是对目标的一个逻辑推演拆解。每个平台主打的产品不同、阶段不同,都会有不同的具体指标。
比如,货基用户-非货基转化率就是很多平台的一个重要过程指标。
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作者:余言(公众号:运营余言),PC时代走过来的运营人。做过阅读平台,卖过画。投身金融运营,卖过信托、P2P、基金、创新存款;深谙线上的同时,也考察过三线城乡的消费分期。现负责某上市公司的理财业务运营。
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