公募基金销售平台如何做用户转化：场景化（一）
01 写在前面
提到用户转化，最先想到的方式就是红包、营销活动，但是这两种最常用的方式基金销售平台却不能轻易的去使用。
基金销售平台因其行业的特殊性，受到严格的监管，红包、营销活动这两种方案的合规风险不容易把控，很容易触碰到监管的底线，我们来看一下证监会的要求。
《证券投资基金销售管理办法》中明确规定不得存在情形：
第八十二条 基金销售机构从事基金销售活动，不得有下列情形：
（一）以排挤竞争对手为目的，压低基金的收费水平；
（二）采取抽奖、回扣或者送实物、保险、基金份额等方式销售基金；
（三）以低于成本的销售费用销售基金；
（四）承诺利用基金资产进行利益输送；
（五）进行预约认购或者预约申购（基金定期定额投资业务除外），未按规定公告擅自变更基金的发售日期；
（六）挪用基金销售结算资金；
（七）本办法第三十五条规定的情形；
（八）中国证监会规定禁止的其他情形。
笔者对监管要求的解读，针对红包形式的营销应该是被禁止，但是市场上还是有平台在购买基金时可以使用红包；比如支付宝、京东金融，他们是如何规避合规风险的？（ps：欢迎各路大神讨论赐教）
虽然基金行业受到严格监管，不像电商、教育等行业用户转化的途径那么多，但是也可以从用户心理、场景、基金、产品功能等出发设计提高用户转化的方案。
02 脑暴切入点
- 场景化：打造不同的使用场景，解决不同用户的不同痛点。
- 智能投顾：既然不会选择基金，那就把专业的事儿交给专业的人，让投资顾问机构这样的专业机构帮用户选择基金。
- 财富号：以平台、用户之外的第三方（基金公司）角度，给用户提供客观、专业的分析。
- 社区：平台、用户之间形成互动。
- 投资者教育：以“意见领袖”为理论支撑，从平台角度出发，培养用户正确的投资习惯、理财观念等。
- 热搜榜：自己不会选，看看别人都在搜什么。
- 基金圈子：每只基金建立圈子，给关注这只基金的用户形成天然的共同话题。
03 场景化
目前市场上基金类APP中的频道可谓是琳琅满目，其中不乏很多相似的功能，这些尝试其实也是为了满足不同用户在不同场景下的需求，以京东金融、好买基金、天天基金来看，这三个APP的频道列表页都超过一屏。
为什么都在进行各种场景化的尝试呢？
截止2020年12月，市场上公募基金有近8000只，面对如此庞大的市场，如果让用户自己从中选择一只或几只来投资，无疑是在用户转化的路径上制造了困难，尤其对于投资经验较少的用户来说更是难上加难，可能直接造成用户流失。
但是基金公司、销售机构等平台一般都会有投研、运营、产品团队，可以从更加专业的角度帮客户筛选优质基金，从而减少用户转化路径上的障碍。
从产品角度来说，有平台专业背景作为后盾力量，利用场景化思维，打造不同的场景供用户使用，逐步培养用户习惯，也可以提高用户转化率。
这篇文章我们就挑选几个平台，看他们是怎么设计“平台优选产品”和“大数据选基”。
04 平台优选
优选专区应该是各大平台常用的产品包装手法之一，就是平台从专业角度筛选数量较少的优质基金，这样在数量上大大缩小了用户选择的范围，让用户优中选优，减少用户选择的难度。
举个简单的例子，让你从1000只中选择1只和从10只选择1只，显而易见的是后者更容易，但前提是后者备选的这10只产品一定是好的产品，不是随随便便挑选出来的，所以这种推荐的一个关键点是要让用户信服，比如公开筛选标准、形成产品差异化。
- 筛选标准：告诉用户平台筛选的标准，让用户知道筛选标准的专业、严谨；
- 差异化：优选和非优选之间形成差异化，比如给优选出来的产品配置其余产品没有的解读等。
下面我们看看市场上平台优选的产品方案。
1. 产品细分、垂直推荐
以基金产品属性为切入点，根据基金类型、策略等进行产品细分，分类推荐基金。这样的设计有哪些优缺点呢？
- 产品分类相对专业，但是对于小白用户来说不太友好，在没有一定专业知识积累的时候不容易理解；
- 分类推荐可以快速定位，让用户快速找到目标类别；
- 细分类型过多会导致推荐的产品多，给用户造成选择困难。
案例：好买基金的“基金推荐”。
好买的“基金推荐”分为5大类8小类（其中海外、指数增强没有二级分类），共推荐46只基金，分类如下（截止至2021年2月16日）：
2. 机构合作、综合推荐
这种模式就是平台与专业机构合作，建立专业的筛选标准体系，对基金进行综合评估并推荐。
这种模式的优点：
- 与专业机构合作，平台与合作机构双重背书；
- 筛选标准体系化，专业度强；
- 产品设计上对用户强调基金的筛选标准，展示专业的投研力量，更容易让用户相信；
- 品牌效应，可以形成平台的研选品牌，增强影响力；
- 不细分基金种类，推荐产品数量容易控制。
案例：蚂蚁财富的“金选好基”、京东金融的“京选好基”。
金选好基（蚂蚁财富）：
蚂蚁财富推出的“金选好基”，由中国证券报和支付宝·理财智库联合推出，12位专家评审团涵盖了金牛奖评委（4位）、资产管理机构FOF投资经理（5位）、蚂蚁财富资产优选团队（3位），每周优化选品，目前金选好基专区推荐中的基金有18只（2021年2月17日数据）。
京选好基（京东金融）：
京东金融推出的“京选好基”，由京东金融和天风证券联合推出，建立了“3+1”研选体系，每月更新选品，目前京选好基专区推荐中的基金有4只（2021年2月17日数据）。
“3+1”是指3大定量模型+1大定性模型，分别是：择时选股模型、风格分析模型、业绩归因模型、多因子定性模型。
蚂蚁财富和京东金融采用相同的模式，对比之下在产品设计细节上还是有差异：
- 蚂蚁财富强调专家评审团的专业力量，金牛奖评委、资产管理机构FOF投资经理、蚂蚁财富资产优选团队三方强强联合，不仅公布了评审团具体成员姓名，同时用各成员的职位作为加持，凸显评审团的专业、权威；
- 京东金融重点偏重于筛选标准的体系化，以筛选为“三好”基金为目标，宣传其独有的“3+1”研选体系。
3. 多维度切入、花样推荐
不同用户的关注点是不一样的，有的关注基金持仓、有的关注基金追踪的指数、有的关注基金投资的行业、有的追随基金经理，每一个关注点都可以作为一个维度来给用户推荐基金，同花顺爱基金就是这么做的，从不同维度切入，每个维度都推荐几只基金，满足不同用户的需求。
同时，同花顺也建立了自己的筛选标准，自家投研团队联合证券行业资深投研专家、国内知名基金公司投资总监和基金经理，共同组成评审团队。
案例：同花顺爱基金的“严选好基”。
我们来看一下，同花顺切入的维度（数据截止至2021年2月17日）：
- 大盘指数：以大盘指数为切入点，不同指数匹配对应基金；
- 行业主题：很多投资者都会因为看好某一个行业而去买相关的基金，通过热门、有潜力的行业去推荐基金就可以很好的抓住这部分用户；同时，行业也是大众讨论比较频繁的话题，不需要有太多的专业知识都可以理解，所以这个维度小白用户也可以轻松的使用，目前同花顺上推荐的行业也都是热门赛道，比如消费、新能源、医药等；
- 牛人牛基：有句话说“选基金不如选基金经理”，这个维度就满足了热衷于追随基金经理的这部分用户，以基金经理为核心点来推荐基金，这个维度同样也是小白用户可以比较容易接受的；
- 理财进阶、闲钱理财：这两个维度的切入与好买基金比较相似，偏重于基金类型、策略，需要有一定专业的积累才可以更好的理解使用。
05 大数据选基
大数据选基是指通过平台的数据统计、分析来进行基金的筛选，可以依赖于平台用户的行为数据、交易数据、基金业绩表现、基金基本信息等，多口径统计排名靠前的基金。
这个功能场景设计的理论支撑应该是用户的好奇心、从众心理，举个简单的例子，我们平时出去吃饭，面对一家排队的餐馆和一家比较冷清的餐馆，我们潜意识里就会认为排队的那一家更好吃。
用户的这种心理同样可以应用到对于基金的选择和购买，另外很多用户对投资基金的专业程度并不高，对如何选择基金也是一知半解，用户就会有欲望去看看大家都在买哪些基金，这时候周围人的选择会对其造成一定的影响；所以，平台可以抓住并满足用户的这种心理，影响用户做出选择。
选择场景出发点有很多，可以从不同维度统计用户的选择、展示基金排名等，简单的维度比如：
- 都在买：近1周购买人数Top 10
- 都在看：近1周访问人数Top 10
- 土豪榜：近1周买入金额Top 10
- 实力派：近1月涨幅Top 10
- 金牛奖：连续3届获奖
- 定投人气榜：近1月定投次数Top 10
- ……
这个功能的核心点应该在于统计维度的选择、统计逻辑的定义，首先，选择的维度要能对用户产生影响，这样才能提升用户转化；其次，统计逻辑的定义要明确，注意排除垃圾数据等其他影响因素，保证统计结果的客观准确。
以上文提到的“都在买”为例，在统计时注意只统计买入成功的，买入后撤单的应该视为无效数据。
我们来看市场上的几个案例：
1. 人气榜单（支付宝）
支付宝的基金板块首页有“人气榜单”模块，从两个维度进行统计展示：
- 一周土豪榜：近一周持仓10000元以上用户购买最多的基金
- 一周定投榜：近一周定投人数最多的基金
一周土豪榜维度的统计结合了用户的持仓数据，持仓10000元以上这个限制条件的加入，在一定程度上排除了部分投资新手；换个角度说，是基于有一定投资经验的用户去进行统计的，理论上有投资经验用户的购买行为会比没有投资经验用户的购买行为更有说服力、影响力，不知道设计这个功能的产品是不是出于这个方面的考虑。
另外还有一个发现，一周土豪榜、一周定投榜各推荐的10只基金中都有8只有“支付宝金选”的标识（有这个标识的基金也就是上文提到的“金选好基”中推荐的基金），那是不是可以从侧面反映出“金选好基”中的推荐对用户起到了推荐的作用。
2. 数据选基（天天基金）
天天基金的频道列表中设立了“数据选基”的频道，用一个独立的模块来展示大数据榜单，设立的统计维度也比较丰富，从用户行为、基金业绩表现、基金奖项评级、策略、行业等多维度设立榜单，这样丰富的榜单优点是可以满足不同用户的关注点，但是有些眼花缭乱的感觉。
3. 大数据选基（同花顺爱基金）
同花顺也设计了独立的大数据选基频道，主要从用户的行为出发进行统计，与支付宝相同的是同花顺也结合的用户的持仓数据进行统计，在单一销量统计的维度上增加“持有基金资产1000万以上高净值用户”、“近1月收益率大于10%的用户”的限制条件，这样的限制反映出有投资经验用户的行为，更具有参考价值。
06 总结
通过几个平台的对比，对平台优选、大数据选基两个场景进行简要的分析，对于金融行业的用户转化以后继续探讨。
本文作者 @芦_苇
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