1.数据驱动系列白皮书 • 互金行业 互金行业 数据 • 用研 • 产品的融会贯通 DATA DRIVEN USER RESEARCH AND PRODUCT INNOVATION 

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3.目录 Contents 一、需求分析与定义 02 1、需求，泛滥的需求 02 （1）五大需求来源 02 2、“需求”这么多，如何对需求进行分析与价值判断 02 （1）常用的四类分析方法 03 （2）用户分群是产品设计的基本思考框架 03 （3）数据驱动的需求分析与设计 03 （4）可用性测试：成本颇高，为何还要做 03 二、产品设计的决策 08 1、跳转路径设计 08 2、数值设计 08 3、功能的取舍 08 4、容错设计 08 5、场景设计 08 三、上线效果验证 09 1、改版情况介绍 09 2、改版后情况验证 11 四、需求迭代与持续优化 14 

4.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 在互联网金融发展的过程中，国内互联网金融呈现出多种多样的业务模式和运行机制。随着我国金融市场开放后外资银行 逐步登陆国内市场，以及客户对金融行业服务和产品的需求日益多样化，我国金融业面临着新一轮的挑战与发展机遇。金 融行业日益重视用户研究，融入产品的迭代与发展中，成功释放数据价值，实现金融业务创新，已经成为决定金融行业未 来发展成败的关键因素。 接下来会以 PPmoney 实践为例，介绍 PPmoney 如何将数据、用研、产品做到融会贯通的。 PPmoney 是一款知名的 P2P 理财 APP，面向投资者提供智能、多元化的互联网金融服务，迄今已经稳健运营超 5 年，累 计成交额近千亿。在金融行业饱受高昂获客成本背景下，公司于 2016 年在产品研发体系下，成立独立的用户研究团队。 用户研究帮助理解用户，让用户的实际需求成为产品设计的导向，让产品更符合用户的习惯、经验和期待。在 PPmoney 的产品研发职能中，用户研究的工作包括用户研究、数据分析、用户需求挖掘、用户论证分析、可用性测试、数据采集与 体系维系；而产品部门则围绕沟通对接、成本与性价比评估、设计方案、研发过程跟进、上线前培训、上线后问题跟进、 迭代需求整理等内容，用研与产品团队相互配合，共同推动与支撑全线产品体系的研发和数据需求。本文以 PPmoney 新 手改版为例，围绕需求分析与定义、产品设计决策、上线效果验证和诊断、迭代及持续优化四部分，介绍 PPmoney 如何 做到数据、用研、产品的融合。 • 用户研究 • 数据分析 • 用户需求挖掘 • 需求论证分析 用研 • 可用性测试 • 数据采集与体系维护 产品 • 沟通对接 • 成本与性价比评估 • 设计方案 • 研发过程跟进 • 上线前培训 • 上线后问题跟进 • 迭代需求整理 01 

5.一、需求分析与定义 1、需求，泛滥的需求 （1）五大需求来源 P2P 金融理财的产品经理总是面对各种的需求，概括说来，用户、内部需求方、数据分析、调研、可用性测试等五方面构 成需求的重要来源。 ● 用户 纯粹的用户需求主要来源于客户投诉、意见反馈、论坛三方面； ● 内部需求 老板、运营、推广、商务、品牌、客服、技术等部门会对产品提出需求； ● 数据分析 数据分析是很重要的需求来源，PPmoney 十分关注数据在产品优化中的实际应用。用户行为、用户属性、经营结果、行 业数据等成为公司数据分析的基础。 ● 可用性测试 通过对代表性用户群体对产品进行典型操作和访谈，是获取需求的重要来源之一。 ● 调研 通过调研能够获得用户特征、用户偏好、需求强度等特征。 例如，在 PPmoney 提高新增用户的转化的项目中，需求的主要来源是用户的意见反馈和神策新手功能数据分析挖掘。从 产品优化角度来讲，PPmoney 将这些问题大致分成 4 类：内容和功能布局、流程引导和交互、场景化文案、设计样式主次分明， 这几类是产品优化的主要策略和方向。 内容和功能布局：产品的内容和功能布局应该协调主次，保证用户能够快速找到其想要的内容； 流程的引导及交互方面：要注意产品功能的版块衔接是否顺畅，即用户完成一个动作后，能够引导下一步的去向。 场景化的文案：场景化文案有时会比设计更能给用户带来价值。场景化的文案要求能够精准定位用户的状态，并用有价值 的信息告诉他该怎么做。 设计样式：产品的设计样式应该做到主次分明，重点突出。 2、“需求”这么多，如何对需求进行分析与价值判断？ 02 

6.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 （1）常用的 4 类分析方法 在需求分析过程中，常用的策略主要是反馈整理、需求沟通、数据分析、竞品分析。 ● 反馈整理 反馈整理是需求分析的第一步。以用户为中心的产品模式下，建设用户反馈的渠道、与其它业务部门共享信息，快速有效 的整理信息，判断哪些需求是靠谱的，哪些是不靠谱的，靠谱需求的优先级如何等。 ● 需求沟通 需求沟通是内部业务方提交需求的重要处理方式。产品和运营关注点存在差异：产品部门关注客户需求，要考虑产品的长 期规划，如产品功能板块的布局、创新型产品、流量型产品的入口等，而运营更关注运营指标，而忽略用户体验和产品的 长期规划。因此要加强不同团队的沟通，任何一个 Idea，都应该让两个部门看到对产品价值的提升，实现多赢，以及产品 价值整体的提升。 ● 数据分析 数据分析是 PPmoney 进行数据分析的重要方式之一。通过对用户行为、用户属性、经营数据、用户调研数据的定向分析，诊断、 评估需求价值，从而发现、论证或预估优化的效果。PPmoney 在各产品线均推行“数据共享机制” ，团队能够较为深刻地 认识数据的价值，每次产品迭代上线后会出数据报表，需求和产品研发人员会通过数据排查去解决问题。 ● 竞品分析 真正的内行看竞品分析，并从中找到解决方案。竞品分析能够告诉你：我所在的行业希望我把产品做成什么样子等。通过 对标行业标杆竞品及巨头产品，了解和对比友商的解决方案优劣，能够为产品设计提供思路及参考。 （2）用户分群是产品设计的基本思考框架 以上四方面提供了产品优化与改版的方向。每个产品承载着来自不同渠道的用户，每种用户群体的特点差异较大，因此用 户分群是企业产品分析与精细化运营中不可忽视的重要环节。按照金融用户的来源渠道，PPmoney 将新用户分为三大类。 第一类，纯应用市场的用户。这类群体一般来自朋友推荐或是看到广告后产生兴趣，进而在应用商店下载 APP。这一类用 户十分需要兴趣引导和促进转化内容。 第二类，自主搜索的用户。该类用户来源于搜索排行或者 SEO/SEM，用户可能对 PPmoney 一无所知。对这一类用户的说服、 触动转化难度都比较大。 第三类，Wap 渠道完成转化的用户。当用户进入到 APP 时可能已经全面了解产品，注册产品只是为了完成投资行为。这 类用户需要快捷的功能点入口，让他清楚知道接下来享受什么样的福利等。 另外，根据 PPmoney 用户对于 P2P 行业的了解程度和投资意愿划分，分成“网贷 P2P 旧有用户”以及“线上理财小白用户” 做区分。 只有明确目标用户是谁，他们有什么特征和诉求，才能准确的找到用户痛点，设计出符合用户能力、期望的产品。 （3）数据驱动的需求分析与设计 一般而言，受限于金融属性要求，互金行业的理财产品从用户新注册到投资成功的流程普遍较长。以 PPmoney 为例，按 03 

7.照最理想、顺畅的方式计算，用户路至少需要 18 个界面才能完成投资，尽量提高流程转化路径的效率就精准度，以及降 低无效、干扰因素，是用户新用户转化的核心。 PPmoney 团队会关注大的用户流程转化以及小的功能流程，并深入了解功能流程里面的布局是否合理，判断功能页面是 否合理，判断产品上线之后是否达到预期等。 图 1-1、图 1-2 分别是 PPmoney 基于神策分析，了解新用户大流程的转化情况和了解开通存管账户功能的流程转化情况。 PPmoney 通过新用户打开页面的人数去看页面整体的流量，页面的流量高，则新用户的关注度会高；去判断用户的流量 主要集中在哪里？再去推断页面的访问与用户首次转化的关系。 图 1-3，通过用户路径分析，在全盘了解用户并在用户完成转化之前，了解其主要访问哪些功能页面，流量集中在哪里？通 过页面的访问，分析其与用户首次转化的关系。 通过一系列数据分析能够指导产品决策，例如，以前一直认为互金用户最关注的是资金安全。然而通过数据分析得出，能 够触动用户转化的最大触动点是利益（用户更为关注券、关注利率等） 。当然安全问题并不否认。因此 PPmoney 在首页改 版中做了以下决策：将产品的利益关联点放在首页，将安全的保障后置。当用户进入 APP 后，高收益能够吸引到用户，当 他对平台安全感不足时会继续往下看，此时后置的安全信息能够发生作用，从而促进用户转化。 图 1-1 了解新用户转化情况 04 

8.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 图 1-2 评估开通存管账户的功能流程 图 1-3 了解新用户的用户行为路径 （4）可用性测试：成本颇高，为何还要做？ 前面提到，可用性测试是用户体验研究中非常重要的方法之一，是了解并诊断真实用户在真实使用场景下的可用性最可靠 的方式。可用性测试成本颇高，且对研究人员的能力要求非常高，两个门槛让可用性测试在金融企业中并不流行。由于互 金行业的投资转化成本很高，可用性测试在判断市场的潜力转化、新客获取价值等变得十分重要。PPmoney 的用户研究 团队会根据测试场景及目标，决定是走外部真实、潜在用户做为测试对象，还是采用更敏捷、成本更低的内部用户测试。 05 

9. 转化难度 保守 理财者 资深的 炒股者 不满的 股票配置者 投资价值 积极的 稳健配置者 初涉理财者 椭圆面积指该类角色的人群规模大小 注 1: 根据公开数据估算，截止 2017 年 6 月，银行理财存续余额约为 31 万亿，投资人数约为 1 ～ 1.5 万亿左右 注 2: 截止至 2017 年 7 月，A 股开户投资者人数为 1.27 亿，持有 A 股人数约为 5000 万 图 1-4 可用性测试中所设计的典型用户特征分布图 以上是 PPmoney 用户研究团队针对潜在新客群的可用性测试之上，结合行业公开数据整理而成的金融用户典型的角色特 征分布图。根据不同用户群体的投资价值、转化难度，可将金融潜在新用户形成初涉理财者、积极的稳健配置者、不满的 股票配置者、资深的炒股者、保守理财者等用户群体，以帮助产品、市场人员找到综合市场价值最高的目标用户群。 有了明确的用户分群，再深入剖析各用户群体的体验流程。不同用户群体对产品体验存在较大差异，因此在这一过程中， 要立足各群体角色来认知其体验过程中感受到的产品亮点、存在的问题且流失倾向等，定性判断投资后人群的流失可能性等。 下图是“积极稳健配置者”金融用户的体验分析。 图 1-5 用户分群之积极稳健配置者流程体验评估 06 

10.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 针对新人的可用性测试，也会研究某一特定的功能进行研究，判断是否存在问题。例如金融平台的征信是新人十分关注的问题， 公司会对各类人群进行调研，来判断平台征信做的好不好，是否简单易懂、符合用户预期，能切实提高用户对平台的安全感知。 图 1-6 针对产品征信信息在新用户可理解性方面的评估 07 

11.二、产品设计的决策 科学的产品设计能够提高用户转化率、提高 ARPU 值、提高活跃度。对互金平台来说，用户的转化率包括注册转化率、首 投转化率、复投率。产品设计涉及的应用场景包括跳转路径设计、数值设计、功能取舍、容错设计、场景设计等。 1、跳转路径设计 像交互逻辑的设计中，产品经理十分关注用户数据里面的“流”，即用户路径，假如在体验金路径场中，用户的下一步有两 条可能的路径，你主推 A，而通过用户使用路径发现，许多用户点击完 A 后又返到 B 了，说明你的路径设计并不符合用户预期。 2、数值设计 提现是金融产品的基本功能保障，而提现本身具有一定成本，一般会根据会员等级设置提现次数。PPmoney 会分会员等 级进行设置次数，并根据 95% 的用户的提现次数去确定并设计数值。 3、功能的取舍 PPmoney 在去年的一次改版中取消了“支持第三方登录”的功能。因为通过数据观察，了解到该功能的使用率非常低， 且实现这一功能涉及的改动点较大，对金融行业这种高安全需求的产品也说也并非刚需，是一个性价比非常低的“弱需求” 功能。 4、容错设计 在体验金到账时间及体验过程中，PPmoney 了解在体验金发放请求中，多少次请求成功了，失败后再次请求花了多长时 间等，针对这些信息更改服务器的处理方案等，从而提升用户体验。 5、场景设计 例如分享好友出口布局，参考线上数据，可评估线下扫二维码、社交分享等渠道的性价比。 08 

12.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 三、上线效果验证 产品设计就是一场科学实验，是可以通过数据来验证的。结合 PPmoney 做新手第一期做的改版功能为案例，介绍一下如 何验证改进的效果如何，以及下一步的改进空间。 1、改版情况介绍 首页改版将滚屏 Banner 改为品牌和安全征信的 Banner，因为参考数据发现滚屏 Banner 的点击率很低；中部提示新手要 经过“注册即送⸺投资体验标⸺首投专享”的流程；将所有的福利打包展示，重点突出新手标的吸引力，并在最下面的 位置增加了“立即注册”的快捷转化功能的强刺激入口。同时所有新手的首版全部可配置化，图片可换，标的也可以筛选等。 图 3-1 首页改版介绍 第二是场景化的引导，二屏将原来的收益方案，改为对客户安全方面的说服教育，以及体验金的介绍、理财产品指南等。 这样改动是因为新用户在体验金应用有限，理财产品的指南帮助用户更能清晰的认知产品，了解产品分类以及适合的人群。 并将原来首屏点击率比较低的 banner 信息移至二屏底部。 09 

13. 图 3-2 二屏改版情况 另一方面，完成了在注册、体验金、首投成功出口配置化及衔接。前面提到的用户经过的 18 个页面中，PPmoney 新手流程是： 注册⸺投资体验标⸺领取体验金并投资新手标⸺分享好友。为保证流程的衔接，PPmoney 做了非常细致的路径合理 性论证，从设计上让整个流程具有引导性，避免用户完成一个步骤后不知道下一步去往哪里。 注册成功后引导用户 体验标投资成功后引导用户 首投成功后引导 投资体验标 投资新手标 分享好友 图 3-3 新版本在引导衔接方面的改进 10 

14.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 2、改版后情况验证 PPmoney 的改版和验证均基于数据分析来完成。在验证过程中，从注册转化、投资转化、用户行为分析三方面来衡量产 品改版是否成功。 （1）注册转化：注册转化率增长 37% 漏斗分析是检验产品改版后转化情况的核心分析模型。数据显示，新版激活到注册率提升了 37%。在进行数据分析时，有 值得注意两个点： 一是对比期间要屏蔽掉活动对于数据的影响。因为活动期必定会数字好看，并不能归功于产品改版的成功；二是对比的时 间应该处于在同一周期内同一时间。因为互金行业注册有着明显的周期性⸺周末是低谷，周一至周三一直攀升，周四五 回跌，比如周二的数据对应上周二的数据。 新版激活 - 注册转化率比对照增长 37% 7.2.0 版本（5 月 23-25 日）新用户激活注册率对照版本（5 月 03-05 日）增长幅度为 37% 7.2.0 上线 对照 全民享加息 518 理财节 12888 体验金 +888 现金福袋 华为渠道新用户激活注册转化率走势（%） 统计口径：华为渠道（WHAN_HW） 图 3-4 华为渠道用户激活转化率走势 11 

15. 注册首页到达率提升明显，比对照增长了 25% 7.2.0 对照 统计口径：华为渠道（WHAN_HW） 图 3-5 华为渠道注册首页到达率走势 其中，注册首页到达率的提升非常明显，高达 25%。用户进入以后进行一系列浏览真正进入到注册环节，因为注册环节前 置环节先是进入注册首页。另外我们也从漏斗的细分指标发现，当流程顺畅的时候，用户的到达路径和转化速度都实现了 优化，从原来 50 秒优化到 30 秒，同时注册成功的来源非常大的比例来自于改版的首页，完成了集中度的转化。 存管开户转化率提升 38%。改版后的投资转化同样是关注的重点。PPmoney 将投资流程跟前置流程衔接，改版完成后整 体流程是：注册成功⸺投资体验标（体验过程中开通存管账户）⸺充值成功⸺首投成功。每一步骤都有做了流程引导， 通过数据我们发现存管开通页到达率增长了 28%，整体开通比例增长 38%，大大提高了新用户实名开户这一较大瓶颈的 转化。 存管开通页到达率增长了 28%，整体开通比例增长 38% 对照 7.2.0 开通存管页转化率 对照 7.2.0 存管开户转化率 统计口径：注册成功 7 天内开通存管账户转化率，统计安卓的主要渠道（360、魅族、OPPO、VIVO、PP 助手等） 图 3-6 存管开通页到达率、存管开户到达率走势 12 

16.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 （2）首投转化：新用户体验金投资比例增长 38% 对金融用户来说，开户目前是 APP 新手转化中转化率最高的门槛，因为开户需要卡号⸺用户要能在头脑或者便签中记住 了卡号，或者手上正好有卡。当然如果你的产品策略合理的话能够最大限度地刺激用户的开卡意愿。 体验金是行业最常用的方式，在高昂的客户获取成本下，几十元的体验金能够刺激用户开户，企业比较容易接受，且便于 后续的客户精准推送与营销。这个流程对用户开户功能来讲是有价值的。 改版前，当新用户注册后，新用户需要自己去找体验标，或者在优惠券中找到体验金券才会使用。随着流程的缩短和引导 性的增强，新用户能够直接看到收益，改版后新用户体验金投资比例对照增长 38%。 新用户体验金投资比例比对照增长了 38% 7.2.0 05-03 05-06 05-09 05-12 05-15 05-18 05-21 05-24 05-27 05-30 新用户（安卓）注册当天投资体验金比例趋势 图 3-7 新用户（安卓）注册当天投资体验金比例趋势 （3）行为路径分析：用户转化时长从 50 秒缩短至 30 秒 除了漏斗转化外，PPmoney 的用研团队也非常关注用户行为的变化，以此来判断产品设计思路是否符合预期，是否仍存 在需要继续优化的阻塞点。通过对首屏的用户点击行为和后续的路径行为分析发现，从整个的改版布局来讲，各个功能的 板块相对来讲达到预期，改版后首屏的转化能力大大提升。此外团队也发现，新版本上线后，意见反馈区已很少会出现“我 不知道该怎么投资？”等另用户较为困惑的问题了。 13 

17.四、需求迭代与持续优化 当产品上线并进行验证后，即使数据表现得好，但总是能够显示一些新的问题，这些问题需要不断优化，否则会成为用户 转化的卡口，PPmoney 的第一期改版结束后发现一些新的问题，例如体验标关联场景体验较差、开户绑卡场景较难理解， 交互设计有所不足、注册与登录之间容易混淆等问题。另外，还发现体验金方面存在几个问题：即必须要开户才能投资门槛高， 实际标体验金额度不高、标的利率低导致吸引力不足；用户投资后需要等到第二天才能看到收益，投资即时反馈体验差无 法有效促动用户的真正投资等。在后续的优化方案中，PPmoney 团队继续对新手做了二期较大的改版，包括注册登录功 能入口做了合并，重新迭代了体验金板块，以及新手征信内容板块，均取得了良好的效果，目前整体新手体验系统的用户 体验及功能模块的灵活性均得到了较大的改善，为后续新手活动的变更及整体用户体验的保障提供了有力的保障。 关于神策数据 神策数据（Sensors Data），隶属于神策网络科技（北京）有限公司，是一家专业的大数据分析服务公司，大数据分析行 业开拓者，为客户提供深度用户行为分析平台、以及专业的咨询服务和行业解决方案，致力于帮助客户实现数据驱动。神 策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿，业务现已覆盖以互联网、金融、零售快消、高科技、制造等为代表 的 10 多个主要行业、并可支持企业多个职能部门。公司总部在北京，并在上海、深圳等地拥有本地化的服务团队，覆盖 东区及南区市场；公司拥有专业的服务团队，为客户提供一对一的客户服务。公司在大数据领域积累的核心关键技术，包 括在海量数据采集、存储、清洗、分析挖掘、可视化、安全与隐私保护等领域。 14 

18.数据 • 用研 • 产品的融会贯通 关于神策数据 神策数据（Sensors Data），隶属于神策网络科技（北京）有限公司，是一家专业的大数据分析服务公司，大数据分析行 业开拓者，为客户提供深度用户行为分析平台、以及专业的咨询服务和行业解决方案，致力于帮助客户实现数据驱动。神 策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿，业务现已覆盖以互联网、金融、零售快消、高科技、制造等为代表 的十多个主要行业、并可支持企业多个职能部门。公司总部在北京，并在上海、深圳、合肥等地拥有本地化的服务团队， 覆盖东区及南区市场；公司拥有专业的服务团队，为客户提供一对一的客户服务。公司在大数据领域积累的核心关键技术， 包括在海量数据采集、存储、清洗、分析挖掘、可视化、智能应用、安全与隐私保护等领域。 神策分析（Sensors Analytics），是神策数据推出的用户行为分析产品，提供私有化部署和 SaaS 两种部署方式、实现基础 数据采集与建模，并可作为 PaaS 平台支持二次开发；神策分析，主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功 能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。目前，已赢得中国银联、中国电信、百度视频、百联、天虹、万达、 中邮消费金融、广发证券、太平洋保险、四川航空、海尔、聚美优品、中商惠民、趣店、拍拍贷、链家、Keep、纷享销客、 36 氪等众多行业领先企业认可。在我国大数据基础建设蓬勃发展的时代，神策数据将更积极、创新地加入企业基础数据源 建设、互联网 + 创新业务发展、大数据技术的深化应用，与各行业领先企业一起构建可持续竞争力，为客户带来价值、重 构中国互联网数据根基。 关于神策数据用户行为洞察研究院 Sensors Data User Behavior Insights Research 神策数据用户行为洞察研究院，由神策数据核心业务与技术骨干组成、并与各行业领先企业的业务与技术专家精诚合作， 聚焦于大数据与用户行为分析的技术与实践前沿研究；旨在提供更具行业深度的洞察、领先的行业最佳实践、创新的技术 解决方案等，为广大企业客户、大数据产业链从业者及神策数据自身未来的发展提供指导。未来研究院，将会进一步联合 行业优秀创新典范、各类型合作伙伴、学术界与行业专家一起，汇聚大数据与用户行为分析领域的最佳创新实践和行业深 度洞察，每年定期发布“数据驱动系列”研究。 15 

19.声明 本白皮书由神策数据用户行为洞察研究院推出，版权归神策数据持有。未经神策数据书面许可，任何其他个人或组织均不 得以任何形式将本白皮书的全部或部分内容转载、复制、编辑或发布使用于其他任何场合。报告内的信息“按现状”提供， 不附有任何种类的（无论是明示的还是默示的）保证，包括不附有关于适销性、适用于某种特定用途的任何保证以及非侵 权的任何保证或条件。本白皮书仅为提供通用指南，并不视为针对企业提供的专业建议。 16 

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