在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要不断地进行自我分析和优化，以保持竞争优势，竞争激烈的金融行业更是如此。随着技术与商业智能（Business Intelligence，简称BI）可以提供丰富的数据，在许多情况下，都有数据可以展示过去类似决策的结果，并可显示随时间推移的预期结果，此时良好的数据分析方法在业务中就显得尤为重要。

今天和大家分享两种数据分析模型在公募基金行业的实战应用，教你构建金融产品用户运营的思维逻辑。

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一、基金客户的分类思维

在工作中，客户分群、产品归类、市场分级……许多项目都需要有分类的思维。关键在于分类后的事物，需要在核心指标上能拉开距离！分类后的结果必须是显著的。

比如，横轴和纵轴往往是运营中关注的核心指标（不限于二维），而分类后的对象，可以看到其分布不是随机的，而是有显著的集群的倾向。好比图中的绿色点，就是基金销售的高净值核心目标客群——大客户（客单价高、申购数多）。

RFM 模型就是一种经典且有效的客户价值分析工具，经典的RFM模型依托收费的3个核心指标构建用户分群体系，即最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）以及消费金额（Monetary）。

公募基金领域拥有海量的客户数据，如何从这些数据中精准识别高价值客户并进行针对性营销和服务，是提升基金销售和客户满意度的关键。

在R/M/F三个指标上，一般将实际的用户划分为8个区，根据不同付费用户群体的价值采用不同的策略，促进不同用户向更有价值的区域转移。

基金销售系统和客户数据库会记录客户的交易数据，包括购买基金的日期、基金代码、购买金额等信息，可以将这些指标进行量化和分层。具体来说，R值为从分析日期到客户最后一次购买基金的天数，F值为客户在一年内购买基金的次数，M值为客户在一年内购买基金的累计金额。基于量化后的RFM指标，将客户分为不同的价值层级。

数据挖掘或者机器学习中很大一部分是解决分类问题，把具有某些共同点或相似特征的分为一组，这样更便于管理和做业务精细化运营，也方便研究同类事物的共性和差异，便于理解特性需求。

通过对不同价值层级客户的分析，发现高价值客户往往集中在少数几个核心客户群体中，他们的投资行为较为稳定，且对基金产品的选择具有一定的多样性和专业性。而低价值客户数量众多，单个客户的贡献度较低，投资行为相对分散和随机。针对这些不同层次的客户，可以制定差异化营销策略和服务方案。对于高价值客户，可以采取一对一专属服务策略，配备专业客户经理，定期提供个性化的投资组合分析和市场动态解读，满足他们对高端、专业服务的需求。对于中价值客户，举办投资讲座和研讨会，邀请行业专家和基金经理分享投资经验和市场观点，提升客户的投资知识水平和对公司的信任度。对于长尾客群，主要通过精准营销和促销活动来激活其投资热情。

常见分类方法：

业务规则、统计分析、机器学习/模型，

包括朴素贝叶斯（Bayes）

决策树（Decision Tree）

支持向量机（Suport Vector Machine）

K近邻（KNN）

逻辑回归（Logistic Regression）

CDA

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二、基金营销的漏斗分析思维

漏斗分析的思维方式比较普及，目前主要分为长漏斗和短漏斗。长漏斗涉及环节较多，时间周期较长，常用的有渠道归因模型、AARRR模型、用户生命周期模型等。短漏斗有明确的目的，比如订单转化漏斗、新户注册漏斗等。

其中，AARRR模型是一种用于描述用户生命周期和业务增长的模型，包括：获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）、推荐（Referral）

五个阶段，强调从用户获取到最终产生价值和口碑传播的整个过程，帮助企业和组织全面理解和优化用户增长和留存策略。

在漏斗思维当中，尤其要注意漏斗的长度。从哪里开始到哪里结束？漏斗环节不该超过5个，漏斗中各环节的百分比数值，量级不要超过100倍（漏斗第一环节100%开始，最后一个环节转化率数值不要低于1%）。超过5个环节，往往会出现多个重点环节，在一个模型中分析多个重要问题，容易产生混乱。数值量级差距过大，数值间波动关系很难被察觉，容易遗漏信息。

在公募基金运营中，获取潜在客户是业务发展的基础，吸引大量潜在投资者的关注。激活为潜在客户对基金产品产生兴趣并采取首次行动，如注册账户、购买第一只基金产品等。

留存是指让用户持续使用和关注基金产品，保持一定的投资频率和资产规模。在竞争激烈的公募基金市场中，提高用户留存率是实现业务长期稳定发展的核心。收入即用户在基金产品上的投资金额和产生的收益，直接体现了基金公司的盈利能力和业务价值。通过优化投资组合、提供增值服务等方式，增加用户的收入贡献，同时提高公司的整体收益水平。推荐当用户对基金产品满意并愿意向他人推荐时，该阶段就实现了。推荐是一种低成本、高信任度的获取新客户的方式，能够有效扩大基金品牌的影响范围和市场份额。

常见分析目的：

呈现用户行为步骤及转化率

分析各步骤转化情况

找出流失原因

优化营销策略

提高转化率

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三、数据分析赋能基金精准营销

精准营销是公募基金运营中的关键环节，通过数据分析实现客户细分和精准营销，能够提高营销效果和客户满意度。

RFM模型——基于客户的投资行为、风险偏好、资产规模等多维度数据，运用聚类分析等方法，进行细分和画像构建。例如，将客户分为稳健型投资者、成长型投资者、价值型投资者、短期交易型投资者等不同类型，每种类型客户具有不同的投资目标、风险承受能力和投资行为特征。

AARRR模型——利用数据分析工具对营销的各个环节效果进行实时监测和评估，根据数据反馈及时调整营销策略，如优化营销渠道、改进营销内容、调整优惠力度等，提高营销活动的投入产出比和客户响应率。

延伸展望，在当前低利率与市场波动加剧的背景下，个人客户的财富需求呈现出避险、保障与消费三位一体的特征，需要通过产品创新与服务升级，满足客户在资产配置、生活保障和消费规划等各方面的核心诉求。

数据分析已经成为金融行业的核心生产要素之一，它贯穿于基金销售和市场分析的全过程，能够辅助做出更有效率的决策，还能提升金融产品的运营效率、增强客户关系管理、构建竞争优势。