关于线上营销的一些思考

---

一、前言

目前，我行“税易贷”开发工作已接近尾声，如何做好产品上线后的推广工作，成为了近期项目组成员思考较多的问题。结合在项目开发期间学习到的一些技术，在“技术辅助业务”的前提下，结合我行小微业务的特点，在此分享个人对线上营销渠道选择的一些思考与感悟，不足之处，请大家批评与指正！

关于markdown

由于文章涉及到较多动态数据可视化内容，传统文本编辑软件无法完全满足撰写需要，于是使用一款名为markdown的轻量级文本编辑软件对文本内容进行了编辑，同时将文章上传至个人简书文集内，方便阅读（本文排版及样式按照网络写作特点编辑）。

关于艾瑞数据

本文涉及到的大多数均来自于艾瑞数据官网（聚合互联网数据资讯、融合互联网行业资源的大数据网站），如下图（非广告）：

几个名词

• PC-Web端
  月度覆盖人数：指当月某网站的独立访问总数，用户重复访问不重复统计。
• 移动端
  月度独立设备数：指当月使用过该APP的设备总数，单个设备重复使用不重复统计。

关于涉及技术

主要有网站分析、网页抓包、网络爬虫、数据解析、数据清洗、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据动态可视化等技术。

---

二、明确问题

通过线上获客，渠道方引流能力、渠道方流量提供的稳定性、渠道方自身的经营或声誉风险、流量本身与产品的定位匹配性等因素很重要。因此，合理的选择流量渠道是一个关键性的问题。

如何合理的作出选择，有什么判断的标准？相信每个人都有自己不同的见解，这里以数据为基础，提供一些思路，抛砖引玉。

明确完需要解决的问题后，首先要做的是获取数据。前面已经提到了一个数据网站，可以提供大量公开且较权威的数据，该网站主要针对PC端的网页访问量与移动端的APP使用量，按照时间顺序进行了聚合与展示，可作为数据的重要来源。

那么现在需要做的事情便是利用网络抓包技术分析网站结构、网络请求报文格式、返回报文格式与数据结构等关键要素，使用爬虫技术批量解析与获取所需的数据，再对原始数据进行清洗，保留有用信息，供数据分析时使用。

下面以抓取网站每月“PC Web指数”中的前20大网页排行信息为例，说明数据获取过程，网页2017年12月排行如下图：

（出于某种考虑，此处忽略网站相关分析过程），数据抓取源代码如下图（Python语言编写，IDE：Pycharm）：

运行结果如图（部分截屏）：

保存后的源数据如图（部分截取）：

数据清洗后结果如图：

清洗后的数据与网页2017年12月数据一致，进一步验证数据获取的准确性，按照上述方法，依次取到需要的所有数据。

---

三、结论分析

在得到大量包含时间序列的数据后，通过数据分析与探索，挖掘一些有价值的信息，辅助判断。为了更加直观的找到有用信息，采取数据可视化与动态可视化结合的方式，分别先对流量排行榜中基数较大的网页或APP应用进行分析。

1、整体把握

PCWeb指数月度覆盖人数（万人）随时间变化的动态排行榜如下：

通过数据动态可视化展示后，可以直观看到，“百度网页搜索”稳坐排行榜第一把交椅，百度旗下其他网页的流量排名也都排名靠前；可能由于大量电脑安装了奇虎旗下的相关软件原因，搜索类网页“360网页搜索”排名亦靠前；同时，由于“双11”的存在，阿里旗下的“淘宝网”、“天猫商城”流量在2017年11月与2018年11月两个时间节点均会“暴增”；视频类网站“爱奇艺影视”流量基本稳定在排行榜前10位置，“腾讯视频网”、“优酷视频网”流量亦相对稳定，“腾讯电子邮箱”由于其功能定位与用户的使用习惯，排名也基本稳定在前10左右。

移动APP指数月度独立设备数(万台)随时间变化的动态排行榜如下：

从“移动APP月度独立设备数”排行榜相关数据可以看出，对比网页端相关数据，用户对移动端的偏爱程度要高于PC端。

从榜单的变化情况来看，移动端的众多APP中，腾讯旗下社交类应用“微信”与“QQ”基本稳定在“月独立设备数”排行榜前两位；视频类应用“腾讯视频”、“优酷”、“爱奇艺”在榜单中均有不错排名，结合第一份榜单与时间节点来看，传统春节所在的时间节点，无论PC端或是手机应用端表现均一般，可能与用户的使用习惯有部分关系；社交类应用“新浪微博”流量稳定在排行榜前列，比其PC端排名更加靠前；同时“手机淘宝”、“支付宝”这两款阿里旗下的应用，也基本保持在排行榜前10，与Web端一致，在“双11”前后的时间节点，两款APP流量会出现“暴增”的情况，同时每年春节期间的“集福”活动，可能也为“支付宝”应用增添不少流量；可能由于用户输入法使用习惯的原因，手机输入法类APP“搜狗拼音”亦有稳定的流量；地图类应用“高德地图”也因其产品定位，排名较高，且甩开了与“百度地图”的“排位距离”。

移动APP月新装设备数（万台）随时间变化的动态排行榜如下：

“移动APP月新装设备数量”排行榜变化幅度较大，说明2018年各大公司在移动端领域竞争异常激烈，位于榜首的社交类应用“抖音短视频”在2018年“异军突起”，于5月登上榜首后稳定在排行榜第一位置，进入“移动APP指数月度独立设备数(万台)前20榜单”可能只是时间的问题，“拼多多”在2018年势头也较猛，迅速占领了部分市场，同样“爱奇艺”、“腾讯视频”、“今日头条”、“百度好看视频”、“快手视频”新装设备数量也异常迅猛。

• 小结

通过三个动态排行榜变化的情况可以看出，字节跳动旗下短视频APP“抖音”与社交类APP“今日头条”新增用户数量巨大，几大门户视频网站APP在2018年新增用户数量也比较客观，社交类APP微信、新浪微博同购物类APP“手机淘宝”、金融类APP“支付宝”等基本占据了移动端存量客户中较大流量；PC端以百度旗下的各网站和阿里旗下的相关网站共同占据了PC端较大用户流量。

2、具体分析

通过前面的分析，我们先把渠道选择对象暂定为PC端的"百度搜索"、“淘宝网”与移动端的“微信”、“新浪微博”、“今日头条”、“抖音”，下面我们根据每个渠道的流量变化、用户性别分布、用户年龄分布、用户所在区域分布4个维度分析结论的可行性。

各网站或APP应用单独相关的数据清洗方法与文字开头谈到的方法一致，具体过程忽略，为了更加直观的发现隐藏信息，这里采取数据可视化方式直观展现各样本的关键数据。

PC端-百度搜索相关数据可视化结果 ：

PC端-淘宝网相关数据可视化结果：

• PC端渠道小结
  • 月度覆盖人数指标：百度 > 淘宝
  • 月度覆盖人数环比增幅变化趋势：基本一致
  • 用户性别比例：基本一致
  • 用户年龄段分布比例：基本一致
  • 用户区域分布比例中湖北省用户比例：基本一致
  • 湖北省用户数量：百度 > 淘宝
  • 数据稳定性：淘宝的数据稳定性略微比百度大
• 从分析结果来看，百度更加适合作为PC端的线上营销渠道，淘宝网用户大多以平台商户与普通个人消费类客户为主，相比之下，百度的适用性更广。

移动端-微信相关数据可视化结果：

移动端-新浪微博相关数据可视化结果：

移动端-今日头条相关数据可视化结果：

移动端-抖音短视频相关数据可视化结果：

• 移动端渠道小结
  • 月独立设备数指标：微信 > 新浪微博 > 今日头条 ≈ 抖音
  • 月独立设备数环比增幅趋势： 今日头条最优，微博其次
  • 用户性别比例：今日头条略微失衡
  • 用户年龄段分布比例：基本一致，用户均主要分布在35岁以下
  • 用户区域分布比例中湖北省用户比例：基本一致
  • 湖北省用户数量：微信 > 新浪微博 > 今日头条 ≈ 抖音
  • 数据稳定性：基本接近
• 从上述分析与APP功能定位来看，移动端适合作为线上营销渠道的APP为微信（公众号、朋友圈、微信小程序等关联营销）、新浪微博（首页推广、微博活动互动等）与今日头条（首页推广等）。（抖音与今日头条均为字节跳动公司产品）

---

四、一些思考

在本次分析问题过程中，偶然获取到了各银行2018年1月至12月官方APP的独立设备数指标，如下图（部分数据，已经过清洗）：

根据上述数据（共计1619条数据，每个银行名称进行了序列化处理，一个序号对应一个银行名称），按照名称顺序、时间顺序与APP独立设备数指标三个维度，利用Python将数据三维向量化后，绘制的3维散点图像如下：

源代码如下图：

根据绘制的图片发现，整体数据分布比较有规律，按时间顺序来看：

• 整体来看，每月各银行官方APP使用量分布基本一致，导致整个数据分布异常规律，体现在用户的总量上，基本上没有突破。

• 整体来看，12个月内各行官方手机银行月度覆盖人数平均值为248.86（万），标准差为896.47（万），最小值为0（万）,25分位数为0（万），中位数为4（万），75分位数为19万（万），最大值为7467（万），极差极大，数据偏右（受极大值影响较大）分布，使用人数两级分化严重。

• 总结原因，一方面是有部分银行的数据可能存在缺失的情况，另一方面也可能和用户习惯有关（科技金融公司的支付类产品对银行官方APP冲击较大，且前者基本已经形成各自的消费生态，潜移默化的已改变了用户消费或生活习惯）。

未来，我行拟建立的智慧小微信贷平台前端，可能也会面临同样的问题，对比月度覆盖用户较多的大银，在现有的金融与科技大环境下，如何提高客户粘性，培养用户的消费习惯，相比获客，同样也需要花心思提前思考和琢磨。

通过线上渠道获得的客户，如何把客户“留住”，是必须要关注的问题，除了传统的金融服务外，如果可以更多的为客户提供附加服务，如：贷款咨询、企业财务管理咨询、企业风险提示、企业财务管理、供应链金融、不良资产处置信息服务、账户管理服务、抵质押在线办理等优质的定制化服务，充分发挥“线上+线下”的业务复合优势，线上客户的流失，也许能从“不可控”变为“可控”。