案例分析：第三方证券类产品的用户分群和用户成长.docx

### 第三方证券类产品用户分群与用户成长案例分析 #### 一、第三方证券类APP概述 第三方证券类APP，指的是那些以股票为核心内容，提供包括新闻资讯、数据查询、行情分析、社区交流等功能在内的服务平台，但自身并不具备券商资格。这类应用在国内市场较为常见且知名的应用包括同花顺、牛股王、自选股、雪球等。 #### 二、用户画像 第三方证券类APP的目标用户主要是25-45岁之间，居住在一二三线城市的男性群体。这部分人群通常具有较高的教育背景（至少为大学学历），拥有稳定的收入来源及工作。这些用户对金融市场有一定的了解，并愿意投入时间和精力来进行股票投资。 #### 三、收入模式 第三方证券类APP的收入来源多样，主要包括但不限于： 1. **为券商导流**：通过帮助券商吸引新用户开户，从中获取开户奖励或交易佣金分成。 2. **销售专业分析工具**：为用户提供付费的专业分析工具，如选股决策工具等。 3. **专家观点销售**：售卖行业专家的投资建议、文章等。 4. **增值服务**：提供更全面的数据服务，以会员制形式收费。 5. **机构数据服务**：面向机构客户提供的数据支持服务。 #### 四、用户分群 在精细化运营背景下，用户分群和用户价值提升成为了每个运营人员关注的重点。针对第三方证券类APP而言，用户分群主要有以下几种方式： 1. **按用户基础特征分群**：通过用户的性别、年龄、城市等级、来源渠道、设备品牌型号等基本信息进行划分。 2. **按用户行为特征分群**： - **新用户**：吸引用户下载注册，通过新手福利等方式促进转化。 - **活跃用户**：培养用户的使用习惯，提供定制化的服务，鼓励用户购买会员或分析工具。 - **兴趣用户**：促使用户完成付费决策，采用限时折扣、体验活动等手段。 - **付费用户**：激励用户续费，并通过推荐机制引入新用户。 3. **按定制化标签属性分群**：基于用户的社会属性、生活习惯以及交易行为等因素设定标签。例如，可以为连续10天登录的用户设置特定标签，同时考虑到交易日与非交易日的区别，以便更精准地识别用户的活跃模式。 #### 五、用户成长模型 构建用户成长模型是实现用户价值提升的关键步骤之一。这一过程通常涉及三个基础模型：转化漏斗模型、任务分层模型和生命周期模型。 1. **转化漏斗模型**：分析用户在产品内部的行为路径，确定用户在各个阶段的转化率。通过对漏斗各个环节的优化，提升用户的转化效率。 2. **任务分层模型**：将用户在平台上的行为分解为多个层次，按照“核心任务-扩展任务-外延任务”的体系进行划分。这种模型有助于引导用户逐步深入使用产品，从而提高用户的活跃度和忠诚度。 3. **生命周期模型**：根据用户在平台上的行为轨迹，将其划分为不同的生命周期阶段（如新用户期、成长期、成熟期等）。针对不同阶段的特点采取差异化的运营策略，以实现用户价值的最大化。 通过以上分析可以看出，第三方证券类APP通过精细化的用户分群和用户成长模型构建，能够有效提升用户体验，增加用户粘性，从而实现业务的可持续发展。