在巴西，股票账户的数字很容易让人误判市场：6000万+的证券开户数、几十家数字券商、ETF持有量连年上涨……但真正具有营销价值的，并不是这些冰冷的“量”。
真正影响转化效果的，是用户背后的画像：他们多大年龄、性别分布怎样、偏好的资产类型是什么。
数据海洋通过对大量真实证券账户的行为追踪与资料交叉，已经形成对“有行为、有资产、有回应”的巴西证券用户画像识别机制。
本篇，我们不谈数据堆砌，只从三个基本维度讲透一个问题：
谁是你应该接触的投资者？
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一、年龄维度：年轻人开户多，中年人交易稳，老年人偏保守
① 25~34 岁：开户主力，但行为分化最明显
l 这批人多为数字券商App首批用户，对体验敏感，对品牌认同度不稳定；
l 行为上分化严重：有的人三天两次交易，有的人几个月不动；
l 更容易受社交媒体影响，喜欢短期波动品种，如科技股、新股、概念题材。
→ 适合内容驱动的教育转化与低门槛产品推广，如模拟账户、入门课程等。
② 35~49 岁：中产稳定层，交易节奏清晰
l 持仓金额中位数更高，组合偏多样化，有计划地做定投或波段调整；
l 喜欢使用工具辅助，如对账单下载、组合分析、风险测评等；
l 更重视平台安全性、资金流畅性、税务合规提醒。
→ 适合投放平台服务升级方案、财富规划型服务、API组合产品等。
③ 50 岁以上：活跃不高，但转化成本最低
l 使用简单App界面，但一旦认同品牌，黏性极强；
l 偏好固定收益、分红股、国债ETF、封闭式基金等稳定资产；
l 很少更换平台，但高度依赖客服与内容解读。
→ 适合针对性“长留+服务升级”模型，如资产守护、家族信托延展等。
二、性别维度：男性主导数量，女性主导稳定性
男性用户（约占整体开户数 65~70%）
l 喜欢频繁操作，交易冲动更强；
l 对技术指标、热点事件、社区投票响应速度快；
l 对平台界面设计、功能深度有较高要求。
女性用户（约占 30~35%）
l 更倾向组合配置与风险控制；
l 喜欢长期持有、关注账户安全与费用明细；
l 内容偏好清晰，适合结构化教育内容与品牌陪伴服务。
数据海洋在投放建议中常推荐：用男性用户冷启动，用女性用户建立留存。
因为女性用户虽然起步慢，但忠诚度和转化率通常高于男性。
三、资产偏好：从持仓逻辑看“真实意图”
数据海洋根据账户近三个月持仓内容+交易节奏，划分出四种典型偏好组合：
1. 股票+ETF组合者
l 属于有认知+有能力+追求弹性的投资者；
l 是内容型平台与策略型工具最理想的转化目标；
l 对市场变化敏感，反馈快，适合建立长期关系。
2. 国债+分红股组合者
l 重视现金流，对收益稳定性有要求；
l 通常对平台服务本地化、客户沟通响应度有高期待；
l 适合投放“长期托管型”服务，如家族理财、税务助手等。
3. 多基金持仓者（含REITs、FOF等）
l 说明其信任“系统判断”，不喜欢自己挑票；
l 对投顾、AI投策工具接受度高；
l 更注重可视化、分层呈现与复利引导。
4. 单一重仓个股者
l 操作风险高，但极度关注该行业动态；
l 可以通过“横向补充”策略将其引导至产品组合思维；
l 容易通过“对标推荐”实现内容转化。
四、数据海洋如何基于这些画像交付可用用户？
数据海洋提供的不是一串手机号，而是带行为+带标签+能运营的数据资产。
每条数据默认包含：
l 基础身份结构：手机号、地区、注册时间段；
l 年龄性别标签：预测算法结合行为模型自动识别（支持3级置信度标注）；
l 资产偏好标签：股票型、ETF型、基金型、债型、混合型；
l 活跃度评分：结合登录频率、资金移动、交易周期评估；
l 平台偏好倾向：使用券商、使用App版本、服务交互记录；
l 内容响应模型：适合图文、适合语音、适合直播、适合图表。
此外，还支持企业提交号码清单，使用数据海洋进行成批代筛服务，输出可直接用于投放、引导、私域添加、服务定制等的用户画像包。
五、适用场景建议
l 课程营销：根据年龄+偏好匹配不同教育内容模块，提升报名率与完成率；
l 券商平台转化：用于用户冷启动、功能体验分级、推送路径优化；
l 理财产品A/B测试：提前筛出高反馈人群进行样本测试，精准测算转化弹性；
l CRM人群重构：将已有用户数据库重新按画像进行结构重组，提高沟通效率。
六、结语：画像，是开始沟通的唯一入口
在巴西金融市场，用户越来越多、平台越来越卷、投放越来越贵。
再不提前知道“你要找的人到底长什么样”，每一次触达都是试错。
数据海洋用成品数据+代筛服务，帮你在海量证券账户中筛出真实、有行为、有偏好的目标投资者。
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