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1、TalkingData金融人群洞察报告——暨金融人群最具投放价值媒体奖揭晓BestMediaForTargetAudiencesTalkingData互联网金融用户增速放缓,政策管控趋紧推动市场规范化发展互联网金融用户*规模(万)、使用率及增长率18,00035%16,00030%25%14,00020%12,00015%10,00010%8,0005%6,0000%4,000-5%2,000-10%0-15%2014.122015.62015.122016.62016.122017.62017.122018.62018
2、.12用户规模使用率增长率数据来源:CNNIC注:互联网金融用户,指通过互联网管理理财产品,以期获取一定利益的人群,此处不包括网络支付用户。中国理财产品线上渗透率国际领先,银行、货币基金为资金主要流向美国、中国、新加坡、英国理财产品线上渗透率中国互联网理财用户可投资资产主要投资去向私募股权和风险私募证券基金,美国中国海外投资,2%投资,2%2%其他固定收益类信托,产品,3%3%40.7%34.6%公募基金,4%银行存款储蓄,国债/债券,4%17%新加坡英国其他,6%货币基金,17%P2P,8%27.9%24.9%保险,8
3、%银行理财,13%股票,10%数据来源:BGC《全球数字理财管理报告2018》钱包正在”智能手机化”电子理财实体卡电子购物扫码支付现金钱包TalkingData通过智能手机行为“数说金融”TalkingData自有数据源第一篇:第二篇:金融行为活跃金融从业者-北京VS上海金融族群无监督机器学习本部分使用了TalkingData自有的数据第一篇研究的是北京和上海两地核心第二篇采用无监督机器学习对十亿多源,采用约1亿个金融行为活跃的设备金融区域为工作地的用户的特征,北行为特征依照标签分值进行聚类,从数据,每个设备拥有数十个标
4、签,形成京主要研究的是金融街区域,上海主而形成了依照用户的近似行为特征而了超过十亿的行为特征;要研究的是外滩区域;划分的族群,由于篇幅限制,本报告展示聚合而成的十个族群。(以安卓设备为主)金融从业者-北京VS上海已婚对比TOP5手机品牌北京上海北京上海42.55%41.36%华为,17%小米,华为,14%7%OPPO,小米,荣耀,苹果,56%6%5%5%苹果,51%OPPO,5%荣耀,5%年龄对比北京上海TGI指数100%800覆盖率活跃率TGI80%0%50%60060%40018-24岁40%20020%25-29岁
5、0%030-34岁北京35-39岁上海100%覆盖率活跃率TGI80080%60040-44岁60%40040%20045-49岁20%0%050岁+金融从业者-北京VS上海北京上海共性年轻从业者更多资深从业者更多iPhone/华为是标配房产服务的覆盖率和TGI新零售的覆盖率和TGI基础种类App行为基本更高更高一致金融人群众生相十亿个特征十个族群金融人群,十大聚类族群的城市分布#0#1#2#3#4疑似畅享数字数字为生活老年的羊毛党生活的内容的奔波的视频内容/机器人小白领沉溺者平凡人消费者#5#6#7#8#9退休前年少与
6、数字化年轻完成财富的职场年老的品质生活的爱消费的积累的奋斗者生活追逐者核心力量贷款用户老年人金融人群侧写-#0疑似羊毛党/机器人女性,1.07%百分比TGI•该族群疑似羊毛党或是机器人;50%500#040%400•从24小时活跃的应用排名中看到,几乎都是金30%300融借贷类的App,另外,从他们的App使用习惯20%20010%100而运算得到的年龄,已婚,性别等特征也不合男性,0%098.93%乎社会学逻辑.18-24岁25-29岁30-34岁35-39岁40-44岁45-49岁50岁+城市TOP10占比App行为
7、分析徐州市4.65%覆盖率活跃率TGI100%250宿迁市3.28%80%200深圳市2.21%北京市2.21%60%150上海市2.09%40%100广州市2.01%20%50东莞市1.74%连云港市1.53%0%0重庆市1.51%新零售通讯社交金融理财网络购物移动工具移动视频图片摄影应用分发出行服务音乐音频健康美容智能硬件电子阅读手机游戏旅游服务新闻资讯生活服务餐饮服务学习教育人力资源房产服务快递物流移动医疗育儿母婴成都市1.39%金融人群侧写-#1畅享数字生活的小白领百分比TGI女性,40%180•该族群较为均匀的
8、分布在一线以外的城市;16020.23%30%140•他们广泛且高频率的使用各种常见的数据工具#112010020%80管理自己的工作和生活;6010%40•他们对于新闻资讯/人力资源/新零售类App的20男性,0%0TGI更高,表明他们比其它族群更加关注此类信79.77息.%24小时App行为分析活跃应用排名覆盖率