小贷产品的打点投放思路汇总
1768之前写过一篇关于小贷打点的文章，其中有一些想法不对，在产品后期会导致产品投放数据出现优化学习困难，所以考虑下还是可以重新优化一下打点逻辑（仅用于广告优化的打点，产品本身漏斗分析打点另算）：
1，要打哪些点？
基础的点：注册，申请贷款，授信，放贷，还贷，坏账。
进阶的一些点：授信top20，top30，top50，top70， 这里根据自己习惯去考虑就好，把授信好的用户分出来，用于后续产品的分档投放。
如果要考虑后续投放3.0和VO，还得考虑把firebase打点加上，并且做好Value回传，这次先不介绍这个部分，主要是大部分产品其实还不太需要考虑这么远，以及在预估Value这些上面难度有点大。
2，打点技术细节注意点。
小贷要打点的这些都是在服务端的行为，需要通过服务端S2S的方式回传给到三方，或者先给客户端再回传，这个细节技术人员比较清楚，我们可以不用管，但是有一些小细节需要注意：
服务端回传绑定的设备信息，通常情况下，技术上会选择用户在注册的时候和拿到的设备信息（比如AFID)做一个绑定关系，再等到产生后续服务端行为时候，按照这个设备信息回传事件，但是由于小贷产品比较特殊，经常会存在卸载重装的行为，或者更换设备登录，这样如果都按照和首次注册时候绑定的设备信息回传，会导致这些后续产生的行为回传到最早安装时候的设备信息上，从三方上观察到的数据会出现了新的安装，但是无后续行为（都算给了这个用户最早的设备信息对应安装渠道上），同时包含跑类似再营销广告也都会出现后续无转化（因为把行为算到了首次的设备信息对应的渠道），而再营销广告又刚好覆盖的是大量重新安装的用户。基于这个考虑，打点逻辑上可以修改成回传按照最后一次登录时候拿到的设备信息回传，这样重装的数据会直接算到最新的设备信息，对应的渠道转化数据也会高很多。
按照这个逻辑看三方的数据，通常会发现有一些特征：自然量转化数据比较好，投再营销数据也比较好。
这样回传投放的好处是能从三方看到一个比较客观的转化数据，虽然很多都是重新安装过来的用户产生转化，但是只要产生后续的放贷行为都应该算作一个有价值的用户。
后端控制回传逻辑的差异，通常小贷存在首贷，复贷等行为，遇到过在回传时候只回传了首贷，复贷不做回传的情况，从投放角度，建议是尽可能让有价值的行为准确回传帮助广告学习，所以复贷也回传。
授信和放贷的回传差异，有可能存在有些产品产生复贷的时候是不需要再次授信，所以出现授信数在后期比放贷数少的情况，授信基本就等于全的新用户投放逻辑，其实这个地方问题不大，可以保留就是针对新用户投放授信，针对老用户补一个再营销广告专门跑放贷等。如果授信和放贷都存在每次都回传的话，其实可以考虑补充一个首贷，或者首次授信的点，来评估到底多少用户是属于首次新用户。
打点回传的时间点问题，理想状态肯定实时回传，速度快能帮助广告快速学习到正确人群，有一些打点实际上存在人审，电核等环节，导致了隔天回传，这样导致跑FB这样的渠道时候转化不稳定，投放比较难，Google稍微好点但是总之越早回传越好，不能实时回传也至少做到2-3小时汇总回传一次。
可能还存在一些其他技术细节，写文档时候没考虑到的，存在疑问的可以在评论或者直接私下问我。
3，进阶点的打点思路：
考虑到成熟的市场上最后一定会需要考虑把用户分层投放（把授信分成top30 ，50，70)，目标是逐步提高用户质量，所以需要按照授信通过的人分成不同等级，这里其实可以走的思路也有两种，第一种是按照用户的真实类似征信评分做分层，还有一种就是按照用户回收预估做分层，但是我自己个人倾向还是按照用户品质而不是回收做分层，差不多是按照类似支付宝芝麻分类似的逻辑给用户分成不同等级，同时如果要更高阶的投放价值广告，跑3.0或者VO的时候，再按照用户的预估回收来回传价值（这里主要考虑有一些其实评分不那么高的用户他会不断的重复借贷，有钱人评分高但是可能他借贷的频率低，或者及时还贷后利息收入低）。
4，投放思路汇总：
其实主要的投放思路还是分阶段或者分产品类型来的，比如一个纯的新市场其实只要简单的投到申请估计都问题不大，靠前的点能最大化扫到更多用户，并且新市场的用户还没那么坏，所以靠前的点问题也不大。
当然也存在一些产品本身是高息产品，所以在卡用户品质的时候没那么严格，所以也可以跑一些靠前的点，最后靠高息+强催收来回收，这是另一种做法了。成熟一点的市场竞争大了后，也出现很多坏账的用户，征信体系不完善，用户赖账没后果等他们发现套路后，基本就只能跑靠后一点的人，比较理想的是授信。有少数地区其实放贷也ok，但是考虑中间存在审核，电核等环节，会导致设计放贷可能是隔天之类，这时候投这样的点就不太合适了。
产品在达到一个瓶颈并且想要逐步提高用户品质，从高息产品慢慢往低息过渡的时候需要逐步调整到跑评分比较高用户，之前打点的top50，或者70的用户就可用上。
再营销广告之前我其实花了不少钱做实验觉得是有价值的，但是主要是不好评估，所以其实针对放贷的行为做再营销投放还是比较必要，控制预算保留就好，先前有个文章也总结了大致的数据评估思路。可以搜搜关键词“再营销”。
投放的时候可能还存在也许产品就想单独跑纯的新用户，排掉我们历史老用户，所以打点上我们可以打一个首贷，或者首次授信的点（如果本身授信就只有首次授信行为才回传估计就不用单独打），投放可以直接投放到首次授信/放贷用户。
至于坏账和还贷用户，这个投放直接优化肯定用不上（FB归因窗口期只有7天），但是可以根据后续的数据来做预算出价增减。但是现在这个行为的优化价值也不那么高，搞7天的产品可能还好，能快速出产品做预算调整，但是大家现在逐步往类似14天或者30天的产品投放，也不大可能等到30天数据出来之后再去做调整。但是这些用户可以拿来做种子跑LAL，以及再营销等等。
大致先汇总这些，还有疑惑的话，可以私下联系，也可以加小贷的纯甲方群和各个甲方大佬们沟通。
之前写过一篇关于小贷打点的文章，其中有一些想法不对，在产品后期会导致产品投放数据出现优化学习困难，所以考虑下还是可以重新优化一下打点逻辑（仅用于广告优化的打点，产品本身漏斗分析打点另算）：
1，要打哪些点？
基础的点：注册，申请贷款，授信，放贷，还贷，坏账。
进阶的一些点：授信top20，top30，top50，top70， 这里根据自己习惯去考虑就好，把授信好的用户分出来，用于后续产品的分档投放。
如果要考虑后续投放3.0和VO，还得考虑把firebase打点加上，并且做好Value回传，这次先不介绍这个部分，主要是大部分产品其实还不太需要考虑这么远，以及在预估Value这些上面难度有点大。
2，打点技术细节注意点。
小贷要打点的这些都是在服务端的行为，需要通过服务端S2S的方式回传给到三方，或者先给客户端再回传，这个细节技术人员比较清楚，我们可以不用管，但是有一些小细节需要注意：
服务端回传绑定的设备信息，通常情况下，技术上会选择用户在注册的时候和拿到的设备信息（比如AFID)做一个绑定关系，再等到产生后续服务端行为时候，按照这个设备信息回传事件，但是由于小贷产品比较特殊，经常会存在卸载重装的行为，或者更换设备登录，这样如果都按照和首次注册时候绑定的设备信息回传，会导致这些后续产生的行为回传到最早安装时候的设备信息上，从三方上观察到的数据会出现了新的安装，但是无后续行为（都算给了这个用户最早的设备信息对应安装渠道上），同时包含跑类似再营销广告也都会出现后续无转化（因为把行为算到了首次的设备信息对应的渠道），而再营销广告又刚好覆盖的是大量重新安装的用户。基于这个考虑，打点逻辑上可以修改成回传按照最后一次登录时候拿到的设备信息回传，这样重装的数据会直接算到最新的设备信息，对应的渠道转化数据也会高很多。
按照这个逻辑看三方的数据，通常会发现有一些特征：自然量转化数据比较好，投再营销数据也比较好。
这样回传投放的好处是能从三方看到一个比较客观的转化数据，虽然很多都是重新安装过来的用户产生转化，但是只要产生后续的放贷行为都应该算作一个有价值的用户。
后端控制回传逻辑的差异，通常小贷存在首贷，复贷等行为，遇到过在回传时候只回传了首贷，复贷不做回传的情况，从投放角度，建议是尽可能让有价值的行为准确回传帮助广告学习，所以复贷也回传。
授信和放贷的回传差异，有可能存在有些产品产生复贷的时候是不需要再次授信，所以出现授信数在后期比放贷数少的情况，授信基本就等于全的新用户投放逻辑，其实这个地方问题不大，可以保留就是针对新用户投放授信，针对老用户补一个再营销广告专门跑放贷等。如果授信和放贷都存在每次都回传的话，其实可以考虑补充一个首贷，或者首次授信的点，来评估到底多少用户是属于首次新用户。
打点回传的时间点问题，理想状态肯定实时回传，速度快能帮助广告快速学习到正确人群，有一些打点实际上存在人审，电核等环节，导致了隔天回传，这样导致跑FB这样的渠道时候转化不稳定，投放比较难，Google稍微好点但是总之越早回传越好，不能实时回传也至少做到2-3小时汇总回传一次。
可能还存在一些其他技术细节，写文档时候没考虑到的，存在疑问的可以在评论或者直接私下问我。
3，进阶点的打点思路：
考虑到成熟的市场上最后一定会需要考虑把用户分层投放（把授信分成top30 ，50，70)，目标是逐步提高用户质量，所以需要按照授信通过的人分成不同等级，这里其实可以走的思路也有两种，第一种是按照用户的真实类似征信评分做分层，还有一种就是按照用户回收预估做分层，但是我自己个人倾向还是按照用户品质而不是回收做分层，差不多是按照类似支付宝芝麻分类似的逻辑给用户分成不同等级，同时如果要更高阶的投放价值广告，跑3.0或者VO的时候，再按照用户的预估回收来回传价值（这里主要考虑有一些其实评分不那么高的用户他会不断的重复借贷，有钱人评分高但是可能他借贷的频率低，或者及时还贷后利息收入低）。
4，投放思路汇总：
其实主要的投放思路还是分阶段或者分产品类型来的，比如一个纯的新市场其实只要简单的投到申请估计都问题不大，靠前的点能最大化扫到更多用户，并且新市场的用户还没那么坏，所以靠前的点问题也不大。
当然也存在一些产品本身是高息产品，所以在卡用户品质的时候没那么严格，所以也可以跑一些靠前的点，最后靠高息+强催收来回收，这是另一种做法了。成熟一点的市场竞争大了后，也出现很多坏账的用户，征信体系不完善，用户赖账没后果等他们发现套路后，基本就只能跑靠后一点的人，比较理想的是授信。有少数地区其实放贷也ok，但是考虑中间存在审核，电核等环节，会导致设计放贷可能是隔天之类，这时候投这样的点就不太合适了。
产品在达到一个瓶颈并且想要逐步提高用户品质，从高息产品慢慢往低息过渡的时候需要逐步调整到跑评分比较高用户，之前打点的top50，或者70的用户就可用上。
再营销广告之前我其实花了不少钱做实验觉得是有价值的，但是主要是不好评估，所以其实针对放贷的行为做再营销投放还是比较必要，控制预算保留就好，先前有个文章也总结了大致的数据评估思路。可以搜搜关键词“再营销”。
投放的时候可能还存在也许产品就想单独跑纯的新用户，排掉我们历史老用户，所以打点上我们可以打一个首贷，或者首次授信的点（如果本身授信就只有首次授信行为才回传估计就不用单独打），投放可以直接投放到首次授信/放贷用户。
至于坏账和还贷用户，这个投放直接优化肯定用不上（FB归因窗口期只有7天），但是可以根据后续的数据来做预算出价增减。但是现在这个行为的优化价值也不那么高，搞7天的产品可能还好，能快速出产品做预算调整，但是大家现在逐步往类似14天或者30天的产品投放，也不大可能等到30天数据出来之后再去做调整。但是这些用户可以拿来做种子跑LAL，以及再营销等等。
大致先汇总这些，还有疑惑的话，可以私下联系，也可以加小贷的纯甲方群和各个甲方大佬们沟通。
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