Talkingdata-2019-TalkingData金融人群洞察报告_19页_3mb

TalkingData金融人群洞察报告总结

核心内容概述

本报告通过TalkingData自有的数据源，分析了中国金融人群的智能手机行为特征，揭示了不同金融族群的App使用习惯、设备偏好及人口属性。报告还对比了北京与上海金融从业者的行为差异，并展示了十大金融族群的城市分布与行为侧写。

主要观点

• 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。
• 中国理财产品线上渗透率国际领先，资金主要流向为银行和货币基金。
• 钱包正在“智能手机化”，金融行为高度依赖移动设备。
• 通过无监督机器学习对金融人群进行聚类分析，形成了十大族群，以安卓设备为主。

关键信息

金融族群侧写

#0 疑似羊毛党/机器人

• 族群特征：疑似羊毛党或机器人，使用大量金融借贷类App。
• 设备偏好：OPPO（24%）、vivo（24%）、华为（16%）、小米（13%）、荣耀（8%）。
• 城市分布：主要集中在徐州市、宿迁市、深圳市、北京市、上海市等城市。

#1 畅享数字生活的小白领

• 族群特征：分布于一线以外城市，广泛使用数据工具管理工作与生活。
• App偏好：微信、QQ、支付宝、手机淘宝、抖音短视频等。
• TGI指数：对新闻资讯、人力资源、新零售类App关注度较高。

#2 数字内容的沉溺者

• 族群特征：密集分布在低线城市，男性较多，尤其是30-35岁群体。
• App偏好：微信、QQ、迷你世界、抖音短视频、应用宝等。
• 使用习惯：沉迷于游戏、音乐及视频内容，较少使用工具类App。

#3 为生活奔波的平凡人

• 族群特征：以男性为主，初入职场或职场末期，使用华为手机较多。
• App偏好：微信、QQ、支付宝、手机淘宝、抖音短视频等。
• 使用习惯：主要使用手机进行通讯联络，较少用于数字内容消费。

#4 老年的视频内容消费者

• 族群特征：居住在新一线到三线城市，年龄偏大。
• 设备偏好：OPPO（26%）、vivo（23%）、华为（17%）等。
• App偏好：微信、QQ、抖音短视频、快手、手机淘宝等。
• 使用习惯：依赖短视频平台消磨时间，使用工具类App较多。

#5 退休前的职场奋斗者

• 族群特征：集中在三线城市，使用华为手机较多。
• App偏好：微信、QQ、支付宝、手机淘宝、华宝证券等。
• 使用习惯：以通讯社交为主，娱乐内容消费活跃率较低。

#6 年少与年老的品质生活追逐者

• 族群特征：年少与年老的资金渴求者，偏好华为手机。
• App偏好：微信、QQ、抖音短视频、拼多多、借钱快手贷款等。
• 使用习惯：对智能硬件、手机游戏、汽车服务App使用活跃。

#7 数字化生活的核心力量

• 族群特征：多为青壮年，移动互联使用频繁。
• App偏好：微信、QQ、搜狗输入法、抖音短视频、支付宝等。
• 使用习惯：活跃于汽车、出行、旅游类App，集中度高。

#8 年轻爱消费的贷款用户

• 族群特征：年轻群体，贷款类App活跃。
• App偏好：微信、QQ、迷你世界、飞贷、淘钱宝等。
• 使用习惯：对游戏和社交App依赖度高，学习教育类内容兴趣低。

#9 完成财富积累的老年人

• 族群特征：一线城市中老年人，退休后时间充裕。
• App偏好：微信、QQ、抖音短视频、搜狗输入法、支付宝等。
• 使用习惯：游戏类App活跃，房产服务类App使用频繁，反映其资产管理和交易行为。

总结

• 金融人群在App使用习惯、设备偏好及人口属性上存在显著差异，反映出不同的生活方式与消费模式。
• 北京金融从业者更年轻，偏好房产服务类App；上海金融从业者更资深，偏好新零售类App。
• 华为手机在多数金融族群中占据主导地位，反映其在金融人群中的广泛接受度。
• 金融人群的App行为特征为广告投放与产品设计提供了重要参考，有助于精准定位目标用户。