金融互联网市场调查到底在调查什么？
很多从业者一上来就问“我要做金融互联网市场调查，该从哪里下手？”其实先厘清“调查什么”比“怎么调查”更重要。金融互联网的核心是资金、数据、场景三要素，因此调查必须围绕以下维度展开：
- 用户画像：年龄、收入、投资偏好、风险承受力、数字渠道使用习惯。
- 竞品格局：头部平台（如蚂蚁、腾讯理财通）与垂直新秀（如雪球、陆金所）的产品矩阵、费率、获客打法。
- 政策风向：央行、银保监会、证监会最新监管口径，尤其是数据合规、反洗钱、消保细则。
- 技术趋势：AIGC在智能投顾、RPA在运营流程、隐私计算在风控中的落地进度。
金融互联网市场调查怎么做？六步闭环拆解
第一步：定义商业问题
先自问“这次调查是为了拉新、留存、转化还是风控？”不同目的决定样本框、指标权重。例如，若目标是提升基金定投留存率，重点就放在用户生命周期价值（CLV）与流失预警模型。
第二步：锁定数据源
金融行业的数据壁垒极高，可用数据源分为三层：
- 公开层：央行金融统计季报、上市公司财报、App Growing、七麦数据。
- 合作层：与持牌征信机构（百行征信、朴道征信）联合建模，获取脱敏信贷表现。
- 自有层：App行为日志、客服录音、交易流水，需经合规脱敏。
第三步：设计调研工具
定量问卷+定性深访是标配，但金融场景要嵌入交易动线。例如，在用户完成一笔赎回后弹出“满意度+原因”两问，回收率可提升。问卷逻辑需设置风险揭示页，避免合规风险。
第四步：样本配额与权重
金融用户天然分层，需按资产规模（AUM）与渠道偏好交叉配额。举例：高净值（AUM>50万）线上渠道用户占总体仅，但贡献收入，需过采样并事后加权。
第五步：数据分析与洞察
常用模型：
- RFM+K-Means：识别高价值沉睡户，匹配差异化唤醒策略。
- Survival Analysis：预测用户首次购买基金后30天、90天的流失概率。
- Shapley Value：解释黑盒风控模型中“多头借贷次数”对额度的边际贡献。
第六步：落地验证
将洞察转化为A/B实验：对实验组推送“低波动策略组合”，对照组维持原推荐，观察30天后留存差异。若提升>，则全量上线并纳入策略库。
金融互联网市场调查工具有哪些？免费与付费清单
公开数据类
- 中国人民银行金融统计数据：宏观杠杆率、社融存量，适合判断行业水位。
- App Growing国际版：监测海外竞品（如Robinhood、Revolut）投放素材与渠道。
- QuestMobile金融数字化报告：季度更新，含MAU、时长、下沉市场渗透。
专业调研平台
| 工具 | 核心能力 | 金融场景案例 | 费用区间 |
|---|---|---|---|
| Qualtrics | 复杂逻辑跳转、API对接CRM | 银行NPS调研，实时回传至CDP | $1,200/月起 |
| 调研工厂 | 样本库覆盖1-5线城市理财用户 | 券商APP改版可用性测试 | ¥80/份有效样本 |
| 神策客景 | 埋点+问卷一体化 | 保险续费节点弹窗收集流失原因 | 按事件量阶梯计价 |
另类数据与爬虫
当公开数据颗粒度不足时，可合规采集：
- 黑猫投诉：抓取关键词“理财”“爆雷”，做情感分析，提前预警声誉风险。
- 抖音/小红书KOL投放数据：通过新抖、蝉小红监测基金话题热度，辅助内容策略。
- 裁判文书网：批量下载“金融借款合同纠纷”，训练早期逾期模型。
常见坑与避坑指南
坑：样本偏差导致“伪中产”陷阱
线上问卷易吸引高教育、高收入人群，忽视“小镇青年”真实需求。解决：线下网点拦截+电话CATI补充。
坑：过度依赖第三方数据
外部报告常滞后半年，且口径不一。解决：建立内部数据仪表盘，每日更新核心KPI，外部数据仅做交叉验证。
坑：忽视合规红线
采集用户征信、交易流水需明示授权+最小够用原则，否则面临《个人信息保护法》高额罚款。建议引入合规官前置评审流程。
未来趋势：实时化、隐私化、场景化
随着联邦学习与可信执行环境（TEE）成熟，金融调查将走向“数据不动模型动”。例如，多家银行可在不共享原始数据的前提下，联合训练反欺诈模型。同时，对话式AI将在客服、投教场景中实时收集用户痛点，实现“边服务边调研”。
最终，金融互联网市场调查不再是“项目制”，而是持续运营的数据飞轮：每一次用户交互都成为下一次策略迭代的燃料。
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