網際網路金融正逐漸向移動金融轉化，隱約呈現出與網際網路行業相似的增長規律，金融行業不斷尋求成熟的轉型經驗、更強的突破口與數字化增長的路徑。位元組跳動使用者增長核心能力

位元組跳動成立9年，全產品線總月活使用者超過15億，發展中經歷了多次技術轉型，抓住了移動網際網路的增長浪潮，積累了非常豐富的增長經驗和最佳實踐。

在獲取DAU上，網際網路行業有一個經典方法叫“海盜模型”，從使用者拉新開始，有拉新之後才做使用者的啟用、留存或轉化。

但位元組跳動更關注是RARRA，我們除了拉新，我們會更關注怎麼樣做增量使用者的留存，怎麼為存量使用者提供核心價值。

所以我們會把優先順序從拉新變成留存，然後RARRA的過程中會有留存、啟用、推薦和變現，只有跑通存量使用者的1到4步，最後投入更多資源到第五步的大規模使用者拉新，這樣的拉新才有經濟收益。

所以我們會把這兩個部分拆解為兩個階段，在這個基礎上的使用者拉新才有顯著的收益，因為新使用者過來後變成了老使用者才能進入RARRA體系中，這是我們在網際網路增長的經驗分享。

使用者是網際網路的核心，使用者增長可以拆解為三大核心能力，擁有三大核心能力之後，我們認為使用者增長是最終會實現的結果。

01 中臺化

02 資料體系

不管是AARRR還是RARRA模型，核心理念都是數字化的運營，數字化的洞察，用數字來提升真正應用的價值。

從使用者觸達開始，再到使用者最後的變現，整個過程是一個數字化經營與決策的過程，同時也是在數字體系下可見可控的。

03 技術能力

技術能力比如AI和演算法，都有頂級團隊聚焦在相應技術，比如統計學習、推薦系統、機器翻譯等領域均有行業權威帶領團隊，演算法、推薦、AI等技術也是我們位元組跳動的核心組成部分。

從網際網路到金融

火山引擎在2020年6月份成立，我們的核心思路是希望把數字化增長在網際網路的最佳實踐，去延伸遷移到金融行業，進行線上使用者增長的共情和探索。

位元組跳動是2012年3月份成立的，契合了我們網際網路金融向移動金融轉化的過程，處在數字化轉向智慧化的重要階段，在這個時間點上我們認為網際網路行業和金融行業都是有同樣的一個增長曲線與同樣的增長規律，也同樣在今天的時間點上網際網路和金融也需要去找到更強的突破口，找到一個智慧化觸達的路徑。

在這個命題上，有一些領先的頭部銀行在方向上已經有了戰略目標的變革，將MAU作為業務增長的“北極星指標”，我們理解這其實是對客戶經營理念的變化。

首先，重點從客戶轉向使用者，除了關注AUM增長，還關注MAU的提升。

同時，從線下銀行卡業務開始轉向線上APP的業務，以及注重交易思維的轉向，以體驗為核心考量。

最後，由集中轉向開放，重新定義銀行科技基礎，提升效能ROI。

數字化增長三大指標

總結一下，金融客戶實現數字化增長的三大指標，分別是MAU、AUM和ROI，其中MAU和AUM是面向前臺C端業務，ROI是中後臺的業務。下面我們對三個指標進行拆解，進一步細化到落地的策略與方案上。

丨MAU = 新客獲取 + 私域流量運營

MAU拆解為兩個核心能力，第一個是獲新客，第二個是留老客或者稱之為私域流量運營。

01 獲新客，讓廣告投放更有效

獲新客場景中，銀行拉新會有非常大的資源投入叫廣告投放，一類是品牌投放，比如在機場線上下做投放，另一類是在線上做投放。

在線上廣告投放領域，我們如何保證投放的廣告的效果？

分享一個案例，我們位元組跳動透過監測和觸達投放廣告的全鏈路，並透過自動化投放工具最佳化全鏈路。

比如在Facebook投的35%的流量，帶來了42%的留存客戶，而谷歌投了25%，但最終的留存客戶只有3%。透過數字化的漏斗觀察，可以發現我們需要在谷歌減少投放，並加深在Facebook的投放，並透過自動化提升解決問題的效率。

有了獲新客的廣告投放後，後面的問題是如何把公域流量獲新客轉向私域流量渠道，對銀行更多是銀行app或信用卡app。

02 留老客，讓公域流量更容易沉澱進私域

以抖音場景為例，想強調運營團隊不要只在投放時投入關注，更多要關注投放中的不同入口。

把公域流量轉化為私域流量，並有效地吸引使用者，這是我們認為在公私域流量切換的重要環節。

公域流量向私域流量轉化之後，後面就是怎麼經營使用者，然後把使用者留下來。

一部分和金融業務本身有關，取決於金融產品的吸引力和有效性。

丨AUM = 過程導向 + 結果導向

有了MAU，金融客戶和網際網路客戶最大的區別是AUM。

對於網際網路行業，每次使用者的瀏覽都是獲利的一個過程，廣告來自於使用者直接的行為，我們的方案是過程導向和結果導向，而AUM這部分的提升，和網際網路的區別在於，我們需要把使用者變成消費者。

因為使用者是高頻低消費的行為，在短影片、資訊等平臺有高度粘性，我們可以透過這些平臺中使用者的行為特徵和個人偏好去找到使用者洞察，採取一系列動作提升使用者的粘性，讓使用者轉化為消費者。

不管是做網際網路還是做金融業務，我們都關注客戶的全生命週期，把客戶定為新使用者、活躍使用者、流失使用者，不同時間節點上會關注不同的觸達和營銷的方案，這裡我們會提供兩種解決方案。

01 實現全過程的數字化

第一個是智慧營銷套件，我們需要於業務洞察、過程洞察去對客戶做畫像、做標籤，並透過行為分析和不斷的流量試驗，找到最有可能基於業務經驗去觸達的使用者分群。

過程驅動，是指使用者從註冊到登入任何一個App都會生成一個id，有了id後可以做基礎資料的管理，可以構建客戶資料中心，並形成一些可互動、視覺化的標籤。

我們還提供自研演算法，用來進行lookalike，在金融機構做營銷活動和觸達的時候，透過畫像標籤精準找到目標群體。

另外是做智慧運營的體系，即在什麼時點用什麼樣的渠道觸達什麼樣的使用者，然後透過A/B實驗進行快速的最佳化設計並迭代運營策略。

這樣一套完整的體系，可以保證客戶在進入App和生態的全過程中，都是數字化的。

02 透過聯邦學習提升業務結果

第二個是演算法套件，我們可以利用大規模的演算法、算力和大規模的資料去找到長尾的使用者，然後提升結果指標。

結果驅動，會涉及到聯邦學習的演算法和能力，我們提供的聯邦學習的核心能力是一個基於資料安全下的聯合建模的方式。

我們現在在第一方的聯合建模上有了比較好的提升，我們透過聯邦學習的技術精準幫助抖音廣告主提升廣告投放效果，已經帶來近20%的廣告投放的轉化提升。

丨ROI = 支援多業務的中臺工具

如何提升ROI，我想分享我們中臺業務如何支撐前臺業務的發展。

01 A/B實驗是業務增長的基礎

以AARRR的流程看，在銀行怎樣做A/B測試，哪些場景可以做A/B測試。比如獲客時的推薦話術，使用者啟用的資訊是否需高亮確認，以及APP預設顯示記賬功能，到底是用推薦演算法還是固定內容，分享案例如何做設定，這些場景都是能去透過A/B測試來去選擇一個最合適的方式。

那什麼叫最合適？

其實我們並不能希望A/B測試能夠直接帶來轉化的提升，但是需要透過A/B知道用什麼樣的方式才能帶來最好效果，這是A/B測試的價值。

02 用AI提升業務增長效果

另外一個我們叫做演算法中臺，我們內部是叫火山超腦，其擁有深度學習技術、語音語義、影象識別、知識圖譜以及人臉識別的能力，這部分在內部透過微服務的方式和中臺的形式提供給到各個業務。

我們希望在自己內部應用之後，可以分享給金融客戶成熟的智慧化的AI最佳實踐。

努力成為價值驅動的合作伙伴

剛才介紹的能力都是我們會在今年對外提供的產品化服務和工具，而我們的目標是努力成為一個價值驅動的金融企業的合作伙伴，這也是我們透過網際網路業務下到金融業務之後做的一些探索和思考。

一句話來描述火山引擎提供的服務——一套賦能B端企業透過C端觸達實現業務增長的全鏈路產品集合，位元組跳動希望在火山引擎的這個團隊下，提供金融服務B2B2C的整體的解決方案，助力客戶實現持續快速增長。