随着P2P网贷备案工作的逐步完成，存量平台之间的获客竞争将更激烈，特别是对于一些优质的中小平台，将直面来自大平台的合围压力。就2017年的情况观察，P2P网贷平台在获客方面尝试了包括娱乐营销，“霸屏”网剧，大规模落地活动和高收益吸引等在内的多种努力。另一方面，网贷投资人有着非常明显的趋利性的特点，如何安全方便地赚更多是其网贷投资的根本目的。收益率、安全性和服务是当前P2P网贷投资人的主要关注点。

  综合上述投资人特点，本文以今金贷2017年全年的成交记录为样本数据构建投资人投资行为指标体系，并为每一个投资人绘制其投资行为画像，作为平台提高用户粘性和合理控制投资人维护成本的参考是依据。在整体数据层面上，今金贷2017年度成交9.44亿元，在西北地区居于前列，2017年度活跃投资人3.40万人，综合收益率达到11.69%。

  从样本数据维度看，包括借款项目ID、借款金额、期限、利率、还款方式和相对应的每笔投资的投资人ID、投标时间、投资金额、活动利率和活动奖励金。

  考虑到我们的目标是根据投资人的投资行为特征将整个投资人群细分，为便于后期处理，构建两组以单个投资人为单位的数据表：

  投资人列表的内容有投资人ID、对应的每条投资记录（投资金额、时间、期限、利率、还款方式、满标时间以及活动加息返现数据）。

  根据投资人的投标时间、投资金额、所投标的的收益率、期限、还款方式和活动加息返现数据计算每个投资人的现金流情况。详细的细节内容包括产生现金流的时间以及在这一时点发生的资金流入/流出金额、未来待收金额净值、未来待收变动金额、资金净流入/流出金额。这里，我们假设平台能够在到期日按时回款，忽略节假日对回款的影响。以某投资人为例，其部分现金流量数据如下表所示：

  根据前述计算方式得到的投资冷却时间、投标数量占投资笔数比例值、发标到投标的时间延迟大小以及时间延迟占满标时长比例分别与其对应的一级指标负相关，因此就需要将其转化为反比值，而资金净流出值为负值，所以要取绝对值。

  另外，上述二级指标在量纲上差异较大，因此就需要经过中间处理过程才能转化为一级指标。通常情况下，利用样本序列的均值和标准差进行标准化处理，是去量纲的有效方法之一。

  利用权重系数，将二级指标值加权求和得到一级指标，并以正态分布函数拟合，计算每一个值对应的累积分布函数值，作为归一化结果，最后将数据结果扩大到0~100范围，作为最终的一级指标数据。

  图1是不同一级指标下，不同分数段的样本投资人数分布。其中，用户粘性呈尖峰长尾，大多分布在在30~40区间段，占比超过50%，表明平台的投资人粘性还有较大的增长空间；在资金实力方面，79.84%的投资人集中在30~50区间段，机构用户和高净值用户相对较少；活动偏好以30~60区间段为主，平台投资人群体整体对活动的偏好度较低，这原因是平台在历史期内活动数量较少，形式偏单一。随着近期平台活动的增多，未来这一指标水平将会提高；风险偏好度两极分化现象较严重，集中在0~40和70~100区间段；时间成本反映了投资人能够投入在网贷投资中的时间耗费，在数据上，时间成本的分布相对较均匀。

  根据不同投资人的5项一级指标值，可以分别为其创建投资行为画像，从样本中选取部分投资人为例：

  （1）A投资行为属于较为典型的羊毛行为，其对平台返利等活动偏好度高，同时其单次投资所耗费的时间成本比较高，但其风险偏好、资金实力及用户粘性明显低于中等水准。若定义羊毛行为的时间成本和活动偏好大于75，风险偏好、用户粘性和资金实力小于50，则这一类型群体在样本中占比仅为1.96%。就A用户而言，截至2017年底，该投资人累计实现超额收益年化利率29.72%，高于2.33%的样本平均值，但其投资冷却期已达到204天，超过3个月的时间内待收为0。建议平台利用短信、APP推送等方式，以定向的高力度加息和返利作为召回该投资人的最后尝试。

  （2）B投资行为资金实力和风险偏好指标较高，但用户粘性尚待加强，时间成本低。从二级指标看，其最大资金净流出95616元，资金占用率达到了99.56%。这一类型投资人大多投资冷却时间短，可挖掘的用户终生价值空间（LTV）大，属于平台的重要发展用户。定义这一类型投资人的数据特征为资金实力和风险偏好大于75，用户粘性、时间成本和活动偏好低于50，则其占比达到了0.27%。建议平台采用大客户专属客服经营销售的策略，设置大客户定制高息标，优化满赠、满返、满抽奖活动的梯度设置，提高奖励力度。

  （3）C投资行为高用户粘性，活动偏好和风险偏好也相比来说较高，但资金实力和时间成本低，其最大资金净流出仅为4934元。这一类型属于较为稳定的用户资源，也是平台需要一般维持的用户。其核心价值在于对平台的认可度和丰富的网贷投资经验。为了充分挖掘上述价值，建议引导其加入投资人会员体系，利用签到送积分等活动推动其日活跃度上升，搭建相应的激励机制以刺激其分享和邀请拉新。

  （4）D投资行为高风险偏好、高时间成本、低活动偏好。其金额加权平均久期达到9.5个月，同时资金占用率为97.80%。这一类型投资人是平台潜在的高净值用户，主观意识强，有较大可能具有其他领域的金融投资理财经验。因为投资渠道十分多样化，维护这一部分用户群体，平台主要将面临市场环境流失风险，特别是非同业竞争，例如股票行情的冲击。考虑到这一部分投资人专业的素养和丰富的时间成本，其管理维护应该由收益驱动转变为参与驱动，激发投资人参与平台事务的动力，例如协助投资人交流群的管理和平台论坛的管理等。

  关于投资人的续投预测一直以来缺少有效的方法。这主要是由于投资人参与续投受多种因素影响，且大多因素难以量化。在内因上，包括投资人的投资渠道数量、风险偏好程度、闲置资金量、投资体验等；在外因上，包括平台的活动返利、服务水平、发标金额和收益率等。研究选取今金贷在2018年1月1日有待收且在2018年1月有投资记录的1179个投资人，其平均用户粘性为89.65，较历史期样本平均值高95.44%。另外，其资金实力指标平均值达到了65.65，高于样本平均值40.88%。可见，用户粘性和资金实力较高的投资人有更大的续投可能。而从二级指标看，投资频率、续投金额比例、投资冷却时间、投资时间跨度等指标均大幅领先于历史期平均值。在活动偏好上，两样本的数值分别为55.33和48.12，说明2018年1月份的平台活动吸引了一部分活动偏好较高的投资人，但程度不大。其中，投标数量占投资笔数比例达到了0.87，意味着有重复投资行为的投资人较多，这与平台单笔投资满额可兑换抽奖的活动有关。而在超额收益率指标上，差异不大。

  投资人对于平台活动的敏感度差异较大。平台不同力度的加息返现活动对投资行为的促进效果也不完全一样。利用超额收益率及其衍生指标，我们大家可以对投资人的活动敏感度有更精确的了解。以超额收益率作为平台活动力度的衡量指标，以投资人的投资金额与超额收益率的相关系数衡量投资人的活动敏感度。数据结果为，剔除投资次数少于3次的记录（数量偏少，不适合分析相关性），选取剩余的超额收益率不为0的投资人，其中9.86%的投资人的投资金额与超额收益率的相关系数在0.8以上，平台的高力度加息对其投资促进作用较强。

  此外，我们分别对样本期内的首投记录和超过3个月投资冷却期的首笔续投记录作汇总。在首投记录中，0.30%的投资人的首投超额收益率超过20%，2.90%超过10%。上述两部分投资人属于活动敏感度较低类型，需要平台高力度的加息活动激励其投资行为。在首笔续投记录中，超额收益率均未超过10%，说明其活动敏感度较高，平台低力度的加息也能对其投资有良好的促进作用。

  构建投资人投资行为指标体系是P2P网贷平台开始数字化运营的重要环节，对平台用户管理和维护和产品的创新设计具备极其重大价值。本篇报告基于盈灿咨询在行业内长期的经验积累和平台提供的数据资源，初步构建了投资人投资行为指标体系，并在投资行为画像、续投率预测等方面作了简单的分析和应用尝试。随着未来数据维度的扩充，特别是非交易数据的完善，上述指标体系的应用将更加定量化和便捷化。