互联网金融平台用户增量运营模型的构建及实证研究

发布时间：2023-04-01 22:38

　　构建研究模型,基于对用户数据进行挖掘和分析,发现其背后的规律,从而为实现用户增量运营提供决策支持,是互联网金融平台面临的新课题。受限于商业模式、用户群体与技术等客观因素,互联网金融平台实际运营中普遍存在用户定位不明晰、运营时机不准确、运营力度不匹配等问题,本文将运用统计学、机器学习等数据挖掘方法,构建互联网金融平台用户增量运营的研究模型,并进行实证研究,实现对互联网金融平台用户的信用和需求分类,再结合信用和需求提出用户价值的研究,以期解决互联网金融平台用户增量运营的问题。文章首先对研究的背景、意义进行了介绍。然后对互联网风控和互联网金融用户挖掘的相关研究进行了综述,提出了本文的研究目标、研究内容和研究方法。其次,对本文研究涉及的概念、理论和机器学习方法等进行了阐述。主要阐述了数据挖掘、特征工程等相关概念。介绍了RFM模型、用户细分理论、AARRR用户增量运营等用户研究的理论。介绍了本文用到的logistic回归算法和K-means聚类算法等机器学习算法。本文的研究,基于RFM模型的研究成果,提出FAV-RFM模型到FAVC-RFM模型的演变,并指出FAVC-RFM模型的指标体系和设计逻...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 互联网金融风控
        1.2.2 互联网金融用户挖掘
        1.2.3 研究述评
    1.3 研究目标及内容
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究内容
    1.4 研究方法及创新
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究创新
第2章 相关概念及理论基础
    2.1 相关概念阐释
        2.1.1 数据挖掘
        2.1.2 特征工程
    2.2 用户管理相关理论
        2.2.1 用户细分理论
        2.2.2 AARRR漏斗模型
    2.3 数据挖掘相关算法
        2.3.1 logistic回归算法
        2.3.2 K-means聚类算法
    2.4 本章小结
第3章 互联网金融平台用户增量运营模型的构建
    3.1 模型的基础研究
        3.1.1 RFM模型
        3.1.2 FAV-RFM模型
        3.1.3 FAVC-RFM模型
    3.2 指标体系的构建
    3.3 模型的设计逻辑
第4章 互联网金融平台用户增量运营模型的基础分析
    4.1 基于Logistic回归的平台用户信用分级
        4.1.1 数据处理
        4.1.2 数据统计描述
        4.1.3 样本分箱
        4.1.4 模型效果评估
        4.1.5 用户信用评分
    4.2 基于K-means聚类的平台用户需求分类
        4.2.1 数据归一化处理
        4.2.2 聚类结果分析
        4.2.3 模型结果验证
    4.3 本章小结
第5章 互联网金融平台用户增量运营模型的实证
    5.1 互联网金融平台用户管理典型问题分析
        5.1.1 信用风险问题
        5.1.2 需求风险问题
        5.1.3 综合价值问题
    5.2 基于改进型FAVC-RFM模型的用户分类分析
    5.3 结果验证
        5.3.1 基于二维四象限的用户分类分析验证
        5.3.2 复借率与客单均额验证
    5.4 用户增量运营措施建议
        5.4.1 渠道用户的获取
        5.4.2 沉睡用户的激活
        5.4.3 贷后用户的留存
        5.4.4 快速多样的变现
        5.4.5 垂直领域的推荐
    5.5 本章小结
第6章 结论及展望
    6.1 论文总结
    6.2 不足及展望
参考文献
附录
致谢



本文编号：3777992