最近日本股市里,AI、半导体、科技出口这些话题一直比较热。市场一有明显变化,很多平时不怎么看股票的人也会突然开始关注行情。
但做获客时,最怕把这种“短期看热闹的人”也当成高活跃投资者。
真正值得重点开发的,通常不是偶尔刷到一次财经新闻的人,而是那些持续关注市场、经常看行业变化、并且有明确投资兴趣的人。
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普通投资者和活跃投资者,差别主要在关注频率
有些人已经买了股票,但平时很少看盘,更多是长期持有。
还有一些人会经常关注:
l 日经指数
l 个股走势
l 企业财报
l AI和半导体板块
l 利率和日元变化
这类用户明显更接近高活跃投资人群。
所以做日本股票用户数据时,不能只看“有没有投资过”,还要继续看“平时关不关注市场”。
热点带来的活跃,和长期活跃不是一回事
AI、半导体、科技股一热,很多用户都会短时间增加关注。
但这种活跃可能只持续几天或者几周。
真正更有长期获客价值的,是平时就持续关注股票和财经内容的人。
可以简单分成:
l 热点一来才关注
l 平时偶尔看行情
l 长期持续关注
l 高频看盘和交易
如果做长期财经服务、股票工具或者投资资讯,后两类通常更值得重点测试。
AI和半导体兴趣用户可以单独拿出来
日本市场里,科技、AI、半导体相关话题近几年一直有较高关注度。
如果产品本身和成长股、科技投资、财经资讯有关,可以单独找这类用户。
比如:
l 经常关注AI股票的人
l 半导体行业兴趣用户
l 科技股投资者
l 成长型投资人群
l 长期看科技财经内容的人
这类用户和普通股票用户相比,兴趣方向更明确。
后面做内容和触达时,也更容易对应。
高频关注,不一定等于高频交易
这点很容易搞混。
有些人天天看行情,但并不会每天买卖。
有些人交易次数不多,但会长期研究市场。
所以“高频关注”和“高频交易”最好分开。
如果做的是财经资讯、行情工具,前者就很有价值。
如果做的是交易服务,则可以更关注实际交易频率。
筛选逻辑要跟产品走,不能所有用户都用同一个标准。
年轻活跃用户和成熟活跃用户,关注点不一样
年轻股票用户更容易关注:
l AI
l 科技
l 成长股
l NISA
l 手机证券
成熟投资者则更可能关注:
l 高股息
l 稳定收益
l 行业龙头
l 长期持有
l 资产配置
所以如果产品方向比较明确,最好把年龄和投资兴趣一起看。
比如做科技类财经产品,就优先找年轻高活跃科技投资用户;做稳健投资服务,就可以多看成熟长期投资人群。
做获客时,可以先把用户分成四组
如果已经有一批日本股票用户数据,可以先简单分层:
l 高活跃 + 高匹配
l 高活跃 + 普通匹配
l 普通活跃 + 高匹配
l 低活跃用户
第一轮优先测试前面几类。
真正需要看的不是谁回复得最多,而是谁会继续咨询、了解产品、留下明确需求。
如果某一类用户反馈明显更好,后续就继续补相似人群。
数据海洋可以按活跃度和投资兴趣一起筛
如果需要日本股票活跃用户数据,可以通过数据海洋按照财经关注度、投资兴趣、年龄和行业偏好去做分类。
比如可以分别准备:
l 日本股票高活跃用户
l 日本AI投资兴趣人群
l 日本半导体股票用户
l 日本年轻财经活跃用户
l 日本长期股票投资者
l 日本成长股关注人群
如果已经有一批日本金融用户数据,也可以先重新分类,把普通理财用户和真正高关注股票用户拆开。
第一次不确定哪类人更适合,可以先申请免费测试样本,分别测试不同活跃层级,再看哪一类咨询和转化更好。
真正值得开发的是持续活跃的人
日本股市有热点时,短期关注用户会突然增加。
但做长期获客,最有价值的往往还是那些平时就持续看行情、关注行业、保持投资兴趣的人。
所以做日本股票活跃用户数据,不能只看最近有没有点过财经内容。
更应该看活跃是不是持续、兴趣是不是明确、产品是不是匹配。
把这几层分清楚,后面的获客才会更准。
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