網路融資數據

㈠ 互聯網融資的優勢有哪些

1、在更大范圍內配置資源
由於互聯網+融資的資金供需信息是直接發布在網上的，信息流通沒有國界;再加上它又不需要經過任同金融中介和市場，所以，供需雙方直接聯系和交易的選擇面一下子就擴大了許多倍。
最常見的是，一名投資者可以向幾百位借款人發放每筆金額哪怕只有幾十美元的貸款，而這是傳統融資方式怎麼也不敢想像的。
2、更高的透明度
有人把互聯網+融資稱為"民間融資的陽光化"。意思是說這種公開、透明，有助於實施民間監督與社會監督。
這種公開、透明不但包括規則，還包括收費標准、信息披露、全方位展示資金來源和去向。如果融資平台自己不公布相應數據，那麼就會有其他民間監測機構來幫它進行披露，一點都跑不掉。
3、更低的信用風險
無論互聯網+融資還是傳統融資，都力求把風險降到最低。由於互聯網+融資引進了大數據技術，所以幾乎不存在暗箱操作，融資風險更低。

究其原因在於，隨著信息技術的發展，幾乎所有交易數據都能得到有效記錄和保存，並且其范圍遠遠超過傳統的徵信范疇。換句話不但包括瀏覽、交易數據，就連與融資無關的社交網路痕跡、手機通訊記錄等也會被通通納入其中，讓你無處遁形。
4、更低的操作成本
由於實行網路銷售，互聯網+融資的交易成本極低。

㈡ 網路融資是怎樣的，具體怎麼弄。

網路融資大的方向就是包括申請、提交材料、審核、簽訂合同、資金發放、資金使用、資金歸還（如有）、資金監控等，全在互聯網這個載體上完成。
但是受到行業、分先以及工作流程規范性的限制，目前材料提交、審核、簽訂合同這部分不能在網上操作，現在可以做到的申請、提交部分材料（詳見銀行官網或第三方申請平台）；資金發放、使用、歸還、監控（網上銀行）。
原創~求採納，再有不解可追問。

㈢ 求體現互聯網金融融資效率高以及發展快的相關數據，最好是2014-15年的！越多越好，寫論文用！謝謝

2014年全年P2P資金規模2582億，2015年2月達300億，2015年3月達492億

㈣ 網路融資平台你信多少

諾諾鎊客 你去看下吧

我嘗試投了200塊 目前看來一切正常

和他們的審核聊過 貌似那邊審核蠻嚴格的 說是控制逾期

你覺得那家還可以的話 記得給分喲

㈤ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

來源於：知乎
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。

最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

㈥ 互聯網融資方式有哪些

1、第三方支付：
第三支付已不僅僅局限於最初的互聯網支付，而是成為線上線下全面覆蓋，應用場景更為豐富的綜合支付工具。目前市場上第三方支付公司的運營模式可以歸為兩大類：一類是獨立第三方支付模式，是指第三方支付平台完全獨立於電子商務網站，不負有擔保功能，僅僅為用戶提供支付產品和支付系統解決方案，以快錢、易寶支付等為典型代表；另一類是以支付寶、財付通為首的依託於自有B2C、C2C電子商務網站提供擔保功能的第三方支付模式。目前第三銀行支付牌照已經發放了250多個，其中真正從事互聯網支付的企業有97家，另有150多家預付卡公司。互聯網支付企業的支付總量約達6萬億元，佔到整個支付總量的0.5%。
2、P2P信貸：
從P2P的特點來看，其在一定程度上降低了市場信息不對稱程度，對利率市場化將起到一定的推動作用。例如人人貸等公司，其實就是N個人組成的俱樂部，利用信息的不對稱，在俱樂部成員之間互相借貸。P2P信貸的核心就是，利用互聯網幾億人之間的信息不對稱，讓他們相互借貸，把信息的不對稱減到無窮小。
3、大數據金融：
大數據金融通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並准確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平台在營銷和風控方面有的放矢。大數據金融以電商平台開展的互聯網金融為典型，運營模式可以分為以阿里小額信貸為代表的平台模式和京東、蘇寧為代表的供應鏈金融模式。阿里小額信貸通過分析淘寶網上的大量信息，利用支付寶，給每個人發貸款。這種做法和銀行的做法完全不同，是一種自動放貸機制。淘寶商戶所有的行為構成了本身風險的定價，然後阿里小貸根據風險定價，給它授信額度，可以隨時貸款、隨時還息。最終形成一個動態的風險定價過程。此種模式除了電商平台對產業鏈的上、下游提供融資服務外，商業銀行通過線上供應鏈金融也參與大此模式中，為將來商業銀行和電商平台進行客戶搶奪的主戰場。
4、眾籌融資：
在美國，一個人如果有一個好想法，他就可以把這個想法放到網上，讓大家給投資，然後用這個產品還款。投資者在網上投資可以獲得股權。現在世界上只有美國正式通過法律規定，小企業可以通過這種方式獲得股權融資。目前國內對公開募資的規定及特別容易踩到非法集資的紅線使得眾籌的股權制在國內發展緩慢，很難在國內難以做大做強，短期內對金融業和企業融資的影響非常有限。
5、余額寶模式：
其實互聯網賣金融產品沒有什麼特殊性，但是余額寶把貨幣市場基金具有的貨幣功能和網路支付結合在一起，突破了時間和空間的界限，這是一般的物理網點做不到的。如何將傳統金融產品和互聯網企業進行結合，進行顛覆性的創新，通過互聯網的特性改善線上金融產品的用戶體驗。余額寶將用戶網路支付和貨幣基金的特性很好的進行融合。互聯網企業抑或是傳統金融機構誰能在此改善用戶體驗，將最後贏得用戶。
6、互聯網金融商城：
是指利用互聯網進行金融產品的銷售以及為金融產品銷售提供第三方服務的平台。它的核心就是「搜索+比價」的模式，採用金融產品垂直比價的方式，將各家金融機構的產品放在平台上，用戶通過對比挑選合適的金融產品。互聯網金融商城多元化創新發展，形成了提供高端理財投資服務和理財產品的第三方理財機構，提供保險產品咨詢、比價、購買服務的保險門戶網站等。這種模式不存在太多政策風險，因為其平台既不負責金融產品的實際銷售，也不承擔任何不良的風險，同時資金也完全不通過中間平台。

㈦ 網路融資 百度百科

是一種新型的融投資平台，藉助計算機技術，為需求資金的企業、個人提供了一種寬松、快速、便捷的平台。同時也給了有投資意向的投資商一個新的投資渠道。

㈧ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些

如果您是做汽車金融行業的互聯網金融平台，您需要關注的有三個模塊大數據，有助於風控的運營管理。
1.人的大數據。藉助大數據風控管理分析平台，建立大數據反欺詐系統，從貸前、貸中、貸後各個階段進行有效的防範欺詐風險。從賬號風險防護、應用風險防護、欺詐信用風險防護等方面，有效識別騙貸、黑名單欺詐等手段，減少資金損失。對客戶行為從源頭進行風險評估，通過客戶在網路渠道留下的聯系方式開始，就啟動整個風控的過程，關聯客戶關鍵信息（如地址、電話號碼、聯系人信息等），從申請環節到授信環節藉助反欺詐系統降低有效反欺詐風險。
2.車輛鑒定大數據。二手車由於其非標准化運營，涉及到車輛評估，對車輛價值進行准確判斷才能在放款上不會出現「亂放」現象。通過第三方車輛評估鑒定，上傳車輛信息，對車輛查檔、估值、違章查詢、車史報告、VIN碼解析等等信息掌握。為汽車金融公司提供二手車數據內容、數據管理、二手車估值、數據挖掘等解決方案。
3.車輛監控大數據。通過行業第三方貸後雲風控平台的監控，呈現車輛的日常行為軌跡，利用監控平台的大數據預警信息，密切掌握借款人的動向。通過建立風控模型，針對借款人的貸後車輛行為，通過豐富的預警機制，可以科學的預測整個周期內的風險。根據車輛停留點分析、常用地址比對、敏感區域資料庫等大數據分析，對車貸行業的功能場景進行針對性設計，能有效的遏制資料欺詐、二次抵押等不良現象發生。可幫助汽車金融公司建立完整的貸後風控管理體系。

㈨ P2P網路借貸平台的基礎數據

在身份戶口正確的基礎上，還有一個重要數據就是學歷學位信息，P2P網貸公司利融網的目標客戶基本限定在接受過本科以上學歷教育的群體，基於這個限定的原因是認可教育制度的篩選，這個群體的人相對有較高的還款能力和接受過基本的信用教育。