昨天正式的场合其实有点放不开，毕竟我们的野路子不是官方欢迎的。 困难汇总： 1，新盘起盘子难。 2，扩量难。 3，贷后差。 4，稳定后还能做点什么。 拆分说： 新盘子起来的难。 1，本身就有别的产品在同一个地区，再开一个盘，套用相同的风控，结果就是两个包学到的人群高度相似，最终加起来并没多出来多少量。 2，新地区，新业务，或者新包新风控。这个情况下会有两种跑法： 第一种，跑宽泛人群+靠前的点（注册/安装/申请），这样跑下来，风控能在最前面就接触到所有特征的人群，卡着预算和成本让风控前面学出来后，之后可以保持继续跑靠前的点，但是控制通过人群的成本之类。 第二种，直接跑靠后的点（授信/放贷），甚至还卡着比较精准的人群投放，拿别家的白名单做相似之类。 两种跑法其实看大家是不是有钱，有钱想跑大就应该跑靠前的点，这样跑下来最后覆盖的人群会更大，按照第二种思路做，很容易把自己跑到一个很窄的人群圈子，最后想扩量的时候起不来。 扩量难 其实顺着前面来，第二种跑法跑的时间长了之后一定会遇到扩量难的问题，主要原因是跑的窄了风控数据也不会太差，回传给到广告系统的人群再学习后在这个小圈子里面跑，基本扩不出去，如果风控没有计划做一些调整，那么即便投放扩大了一些人群，可能也会被风控挡住。 投放和风控其实是可以考虑配合一个策略，在后续投放的时候，campaign name里面或者deeplink内做一些标记，告知风控这里有一些campaign属于我们要去测试的新人群，需要风控来单独针对这部分人群优化风控规则，大概放个5-10%的预算，专门用于做这类用户的风控策略调整，在验证ok之后再把策略同步到所有新用户。 这里需要注意，做测试的这部分数据产生的授信、放贷等数据，应该不要回传给到Facebook，Google之类，避免污染广告系统学习到的转化数据，而影响到当前线上的其他广告。 如果我们能在后续的产品中做一些调整，通过风控用户分层后给不同用户不同的额度利息，这样转化的人群会更多，学习到的人群也就更宽，扩量问题也可解决，只是在我们做短线产品的时候通常无法选择这个方向。 关于扩量，除了风控之外还有包装，品牌，口碑等问题影响买量，其实有个简单粗暴的办法，除了大产品，可以直接发多包，直接上去20个包总能有几个能低价覆盖到更多人群，和我们做素材一样，在取名字和商店包装上多做一些不同类型的尝试，最终把预算放在这两个成本便宜的产品上即可。 贷后差 这里其实从风控和投放角度分开分析。 风控上其实理论上责任更大一些，毕竟人被市场”骗“过来了，风控应该要能拦得住撸贷的人。但是其实也分不同情况来分析，看如何解决问题： 1，忽然变差，有可能是广告素材的变化，比如忽然某个爆款素材跑的太大了，但是这个素材覆盖的都是一些多头客户，也可能是某些渠道质量比较差。风控角度可能他做了大的调整，放水太多。 2，慢慢变差，站在投放角度其实不好解释，更多可能是风控没卡住，把一些”坏用户“通过了，并且数据给到了广告平台，广告平台在学到了这些坏用户相似，风控又没卡住，逐步恶性循环，慢慢变差。也可能是广告素材导致（非爆款）但是扫到的人群不准了之后风控没卡住。 总体来说遇到这些情况，只能大家一起找，投放细分campaign数据把逾期多的处理掉。风控往回退，或者收缩条件卡的更严格一些。 风控能力强的话，可以直接把用户分层后，投放质量得分高的人群之类，只是这个模式投的时间长了又要把自己投窄了，量越来越小，单价越贵的表现。 ———————— 针对这些问题，其实风控+投放总体需要配合起来，最好能实现跑靠前+靠后的点，大家一起配合把风控调的更好，通过前面的点扩人群，风控扛一个这种宽泛人群的逾期目标，投放通过细分campaign数据，以及素材数据，来控制整体的逾期情况（根据逾期情况人工干预调整预算或者关闭，或者程序化），让整体用户尽可能进来的更靠谱一些，避免把风控带偏（风控牛逼的话怎么会被我带偏啊，我们继续怪风控吧） 再聊到高端客户，在所有可做的事情都做完之后，差不多就该考虑一些进阶的东西了。 除了VO+3.0，用户分层回传价值之外，可能近期折腾的比较多的就是web2app了。好多中小客户是因为FB 禁投的问题研究Web2app，大客户则是为了有新的突破，找到新的流量源。 we2app在小贷的应用也就分这两个方向了，针对小客户解决的问题： 1，web2apk，直接下架后的产品可以投放 Facebook，Google广告。实际跑出来价格偏高，人群下沉严重，只适合一些高息+强催收产品，当然风控厉害能把小白客户挑出来，专门放小白也可。… 

小贷业务甲方沟通群：限制甲方邀请才可加入，请加我微信后拉入群 narkuh 快速记录一下近期投放小贷遇到的一些困难，第一个难点：扩量 手上有一些朋友在投的产品，在扩量的时候遇到了一个坑：苟着跑，数据还ok，只要加量成本冲上去不说，还有比较大概率加上去的量后续还款数据一团糟。 目前这个现象在成熟市场出现的频率还挺大，墨西哥+其他拉美，尼日都有产品遇到了同样问题。 这类还有一个比较明显的特征，CPI特别高，同时风控通过率看似正常，就只是单纯的CPI高。 分析原因： 1，风控严格，用户越学越窄。 2，包装不给力。 3，口碑。 第一：风控 广告投放的时候根据风控给出来反馈的转化数据，再学习相似，如果风控给的通过人群从一开始就是非常精准+窄的人群方向，系统会沿着这个窄的方向继续学习，慢慢学到了一个正确，但是比较窄的人群方向，但是站在风控角度，可能会觉得“咦，转化率不错，贷后表现良好，模型没问题，这把稳了！”，然而实际上并不一定是风控模型多优秀，只是从一开始就给找准了人群，但是当广告增加预算，扩量之后，系统会跑过来一些新的人群（增加预算，广告就会加快扩人群，在之前瓶颈的基础上会学到更多新特征人群），这时候风控对这部分人的“认知不足”，导致通过人群不准，进而贷后数据比好，翻车。 第二：包装 GP包装+产品icon+起名字不够有吸引力，导致愿意下载的人群不多。 小贷和其他产品不同（比如游戏），小贷产品是客户强需求产品，都快没饭吃了的时候不会嫌弃你产品icon好看不好看，愿意借钱给我就ok，但是并不是所有用户都会有那么“紧迫”，我们的用户里面总有一部分胆小的，在你产品包装部好看的时候会想着你特么是不是“不正规”。我还是借另一家的去吧。 这里除了借钱，在还钱环节也都会有影响，“你长的这么难看，一看就不正规，算求了，我先还那家看起来是大公司的把，回头找上门催债了”。 第三：口碑 口碑大家一般都很差，清一色骂街，借不到的在骂，借到了的在骂利息高，黑心。 这里说口碑是大家的商店评分+FB广告评论，一堆骂街的只会让“老实人”害怕，现在小贷大多数都是靠欺负“老实人”来盈利，多头的高手早就是撸贷熟手，知道不还钱你也没辙，甚至能和催收人员对喷的有来有回。 只有“老实人”，不知道行情不小心借到钱了，还特别胆小，两句吓唬吓唬就老老实实还钱了，但是这些“老实人”他们会认真的去看评论。骂的多了老实人跑了留下的就是撸口子的人，知道这么多人骂反而明确知道你肯定“不正规”，就来撸口子。 解决方案： 1，风控，我真不会，投放上可操作的东西真不多，但是最近刚好有个风控大佬聊的多了愿意指导一下我，也愿意在行业里面去认识点老板，如果大家有需求，我可引荐。 2，包装，坦白说就不断迭代，往逼格高的方向做，也要考虑下沉用户容易懂。 更粗暴的方案就是多包，有时候真的是缘分，搞不懂有的包就是效果好，可能真就是包装决定人群，人群决定贷后。 3，口碑，在可操作空间内尽量让“老实人”看到的都是正向的消息，这个就是频控+刷评分之类，真人，这个暂时我还没解决，但是再过2个月我肯定能解决了（如果没解决，我再说一次2个月），目前的解决方案是想办法是先真人去刷GP，还有FB post下的评论带节奏，自己发上去的广告维护起来。 以上，对只有单包或者包少必须死磕的可参考。 当然还有另一种：一个包不行，就10个包。赌运气好！

从我个人的理解来做个划分，现金贷行业产品分类大致包含了下面这些（可能还有其他的，就超出了我的认知范围，只介绍我了解的）： 1，导流类型贷超，用户买进来后可以看到大列表，展示别的贷款APP，点了跳出去下载别家APP借贷。 2，API贷超，直接在贷超APP上实现多家贷款平台的套餐，可以都申请。 3，前置贷超，有点骗的性质，用户其实在这个App上借不到钱，并且还得先支付才能看到那些APP能借钱，差不多算骗了。 4，普通小贷App，还能拆分成超·利贷，一般小贷，良心贷，目前主流的都是这三种了。 5，创新类型的小贷，比如循环贷小贷之类，有点类似借呗，随借随还，能在额度范围内多次借贷。 主要是各种形式都没法找到一个专业的名字来命名，大家在行业里面叫法都不统一，但是大致我接触到的基本就上面这些类型，另外我对整个行业的理解也只是皮毛，很多东西我只能从投放的领域看+猜，实际行业比我想的要难+复杂更多。 从不同的产品形态来说可投放人群： 1，导流类型的贷超可覆盖的人群最多，毕竟可以在贷超里面同时对接产品比较多，这些不同的产品可覆盖的人群范围比较广泛。而且在后续结算的时候可能是CPI，或者CPS结算，同一个用户进来到贷超APP的习惯是会同时多次转化，整体成本会被稀释，并且有按照CPI结算的兜底，可以比较放心的买。 在投放角度来说，由于后续即便是跑CPS转化也不会太差，所以投放系统学习的难度也都不会太大。 不过这个类型的产品不确定后续还能不能做，Google新政策是不希望产品是以引导下载其他产品作为主要功能，但是从我了解的情况看即便不能上架，还能有web类型+web2app的形式来推广这类产品，只要有利润，最多就是换其他形式做以及天花板高度问题。 说到天花板，导流类型贷超的天花板肯定就不会太高了，毕竟赚的是个流量差，虽然比较适合小型团队来做，但是做也做不太大，在竞争激烈的市场还是比较好做，甲方多，单价高，但是新市场和成熟市场反而就没那么好做，新市场太便宜，成熟市场甲方需求少。 2，API贷超是上面导流贷超的升级版本，相比直接引导出去下载的好处是用户在这一个APP内就能完成多个贷款平台的申请，风险也主要在对接的甲方身上（我理解的是），收费可以是按照进件，也可以按照分成，如果不行卖cpi模式也可以，总归可操作性非常强，最早在印尼有做的比较好的平台，但是后来估计是合规之后，跑到了旁边的市场做的更牛逼了。 这个模式好处非常多，进可攻退可守的，但是麻烦在合规上，合规市场要求单个包，还对本身包里面的放贷利息等有要求，但是搞贷超的其实发多包稀释成本，扩量都是更合算点。另外既然要接多甲方的产品，在利息，额度，催收上控制估计也不如全都自营的甲方那么可控。 风控技术难度貌似也比一般的放贷更难一些，要考虑共贷，还有估计得考虑用户生命周期（啥时候榨干还不起了），还有用户分层，把牛逼的用户推给好的甲方提高转化率（好用户不借高息，推差的甲方也没用），差用户给利息高但是通过率高的甲方，尽量保证用户都能借的到还不至于太伤着用户。 从投放角度，我其实觉得这个模式就是最理想的模式，理想状态下，每个进来的用户都可能能产生一些转化，测出来一个合理科学的策略后，投放可以覆盖到全部人群，再按照不同的人群做价值估算，投放vo，3.0之类，再加上多包一起发，市场空间真的非常理想。 3，前置贷超，这个产品后面是什么模式已经不重要，重要的就是进来就要交钱，感觉是骗一个是一个。投放基本AEO跑付费就行，来的都是傻子，真这么做的人也不会和1-2那样考虑用户长期留存+转化。 4，普通小贷现在就是市面上的主流了，差别就是大家狠不狠，提现在利息，周期，额度，还有催收上面。 比如良心贷（也算不上多良心），做印尼的合规的大多数已经把利息做到了千分之4以内，周期还长，但是实际每天千分之4的利息整体算下来也不低，不过额度大+周期长能覆盖到的人群会更好一点。 中间的一般小贷可能做15天30天之类为主，大概能做个15天多还20-30%？或者更低一点的，相对来说还是规矩，催收不会干的太狠。 高··利贷或者超·利贷就更狠一些，比如7天多还30%之类，没准还有要搞砍头息，或者搞服务费等等，甚至再狠的直接上套路贷，风控要求其实不那么高，靠着高利息欺负老实人覆盖坏账的损失，最终就是数学问题，控制一定比例的坏账就不会亏钱，至于坏账也就不单纯靠风控找老实人，还有催收，所以每个市场都会经历一次，被暴力催收搞出事，然后监管出手收拾一轮，或者重复几轮之后逐步规范市场，这些高··利贷+超·利贷要么转型做成正规的，但是更多是直接换个国家继续下一轮。 这里不同的产品类型覆盖的人群其实差别非常大，用国内的例子，有借贷需求的人里面，最优质的一些类似有企业借贷需求的，覆盖的是中小企业主（大的不需要），然后还有一些房贷客户，再有就是普通的信用卡用户等，这些其实大多数人都不会去考虑借小贷，但是这个人群其实非常大，尤其是信用卡用户基数很大，优质+大额，估计占的盘子比较大，再往下的其实类似国内的借呗之类产品覆盖的是一帮比较优质的借贷人群，之后360借条等等，再往下就是一些不知名的小贷（我不懂国内，只能按照刷到广告+品牌认知来分辨）。 在人群划分上其实越往下适合的人群越少，毕竟真去借超·利贷+高··利贷的多半都是走投无路的人那帮人（真有需求），其次就是被虚假宣传套路的部分老实人（海外其实这个部分真的不少），特征其实很明显，去开新市场的时候覆盖的都是这些老实人，被虚假宣传忽悠了借贷然后发现利息贼高，被吓唬吓唬就还钱了，但是之后逐步懂了套路开始赖账或者干脆去撸，或者被坑了不再信任广告。市场越来越成熟之后有一些良心贷逐步被大家接受，比较优质的用户真能解决自己的资金困难，也不至于坏账，所以跑到成熟市场后这类产品慢慢良性循环，能洗到比较好的人群+口碑不错，超·利贷就一直在在和最差的用户打交道，以及欺负不懂的老实人，等市场稳定后越是低息+良心的产品能跑的空间越大。最后市场一般就是留下几个大的有口碑的，以及一些欺负老实人的超·利贷，估计很少存在中间状态，想立了牌坊还想赚钱太难了，估计没个1-2年重新把自己口碑立起来才有希望站上去（这中间需要足够的风控能力，产品能力还有资金实力）。 根据不同产品的形态，推广上可以做不同的推广策略，之前提到过的一些用户分层在中间产品+良心贷上非常有用，尤其是想从中间态逐步洗白到良心贷，用户分层就非常重要了。 如果是纯高··利贷+超·利贷其实跑跑AEO定投放贷差不多就够。 5，创新型的小贷其实是基于4里面的良心贷想再往上走一走，想去覆盖更高端点的人群，类似信用卡的产品形态，对还款+借款更加自由一些，走一个授信额度的思路，这个形态的产品并不多，也不确定最终会做成什么形态，也许是牌照限制，没准不限定的话可能直接发卡这样能覆盖到的人群会更大。 投放上面其实还是比较和良心贷接近，直接分层投放授信的人群即可。 暂时到这里，有想到的再补充。 广告：群主接代投，擅长小贷，资讯，工具，BC。微信 narkuh 其他和现金贷相关的一些文章汇总： 小贷产品的打点投放思路汇总 【游戏+小贷】产品投放优质用户方法+对比 出海现金贷行业的一些观察 新包现金贷产品在成熟市场初期的推广思路… 

做的久的小贷都会有个现象，老产品在后面一定都会是Google的量为主，从流量的角度来说可以说学出来了，或者老产品有很多的老用户搜索回访之类。 不过有个因素可能大家不一定会注意到： Google投放稳定的广告系列，实际上对风控来说，是比较“招喜欢”的一种。 广告系统跑的越久，学到的人群属性就会越趋向于一致，人群属性越一致，也就越符合风控的诉求。 考虑到我们投放的一般都是授信和放贷行为，如果养的足够长时间，广告系统最终能学出合适的价格，产生转化的人慢慢积累都会变成很相似的人群。 Google广告撇开前面类似搜索，老用户，或者GP版位的优质量不说，还有比较关键的是Google的投放方式就是“佛”，这样跑的时间长了之后学习出来的人群也是相对稳定的人群结构，风控比较喜欢。 Facebook后续有了AAA，或者用CBO养大的系列跑起来后其实也能相对更稳一些。 而其他渠道类似TT之类，由于要经常迭代所以到后面人群属性不一定是稳定形式，所以观察到的产品一般TT后面风控通过率都不太高，这里不一定是人群真不行，而是不稳定的人群特征，估计风控也保守一些，只挑确定能过的。 站在投放角度，投放小贷其实有个思路： 1，集中大部分预算给到稳定的广告形式上，比如Google，或者FB AAA之类，争取养大。 2，砍掉绝大部分或者所有来源不清晰/不稳定的渠道，尤其网盟。 再结合之前分享过的文章，投放网盟对FB GG这些渠道投放影响，可能砍掉了网盟最终减少了抢归因对广告平台学习的影响，也许能在同等预算下，获得同等更优质的量，并且由于人群属性的稳定能让整体的转化率更高，逐步走向一个正向循环。 再考虑小贷目前都需要开始考虑给守信用户做分层，只投优质用户，网盟这种无法区分或者优化的渠道，确实也越来越没空间。 虽然说了放弃网盟，但是有一些特殊的存在，比如贷超，这个属于垂直领域的流量，估计属性相对稳定，不过估计还有撸贷的人群也会集中在这类渠道，所以风控同样也要特殊关注，避免被坑。 对了，如果你产品都是740类型，本着“来的都是客”+“催收无敌”的模式运作，那你当我前面都没说吧。

最近接到的小贷需求里面，偶尔会遇到有的产品投放数据跑崩了，大致表现为投放出去的跑授信回来的用户在后续的表现中基本都是逾期，继续收缩转化率之后回来的用户依旧还是逾期严重。 分析原因： 风控通过的人群不准确后导致逾期变差，但是授信的信息已经给到了广告平台，广告投放的是授信，在广告平台看来，只要通过了授信就是满足要求的用户，广告学习的方向就是授信成功的相似用户。 这个时候只要预期的用户（坏用户）占比比较大，那么广告学习授信用户的相似时候，实际学到的就是坏用户+部分好用户的相似，只要坏用户比重偏大，广告就有比较大概率往坏用户的方向去学。 如果风控不能及时拦截掉这些用户，那么就进入一个恶性循环。 最后跑崩。 这时候如果继续跑授信，其实即便风控调整通过率其实也还是很艰难，毕竟来的都是坏的为主，要么都拦截掉，要么就只能继续恶性循环（当然如果比重不大还能挽救，崩了就彻底没救了） 解决办法： 核心思路就是把好用户挑选回来，并且不要再给广告平台坏用户的数据。 和卫总讨论后给了一些想法： 1，跑白名单，直接拿到历史的白名单，明确的好用户先跑。 2，正常跑（申请），但是在回传数据的时候只回传白名单内的用户数据，其他的可能正常授信了，但是不确定是不是好用户，先不做数据回传。 3，跑白名单/还款用户的相似人群，但是可能不一定合适跑授信（毕竟风控还没法挑出来优质的，可能选出来一些坏用户跑一段时间后还会崩） 4，根据相似人群的属性，在campaign信息或者deepLink内增加一些标识，让风控知道某些用户属于广告系统认定的优质相似人群，比如拿白名单或者还款名单做相似出来的人群，让风控在判断的时候给这部分用户放点水。 5，原本有个想法，比如不回传授信，但是在用户还款后回传授信，这部分在三方上可以看到转化情况，但是实际上在FB上可能并不可行，主要是归因窗口问题导致，用户还款的时候已经超过7天。 存在另一种情况，FB崩了，Google没事（其实也正常，Google有商店的量，洗到的人群范围更广，FB由于优先推送的人群都是更容易产生转化的用户-撸贷的和常年借贷的坏用户就是这个特征），这个时候其实也可以考虑判断渠道后限定回传，比如FB的，不回传不能明确是好用户的数据，但是Google还是可以回传全部授信（如果逾期没问题的话），这时候由于Google的数据回传，加上FB是自归因也能收到这部分数据，相当于也在积累优质名单。 跑崩了这个现象近期发现其实在成熟市场上相对比较常见，分析原因可能还是成熟市场FB积累了太多数据，某些用户常年借贷，在算法上学习下来就属于高转化的高价值人群，但是FB不知道还款情况，所以遇到职业刷子，撸贷的都在FB标记成高转化人群，每次投放优先曝光。并不是全部用户都这样，FB还是会覆盖到一些老实人，只是说刷子撸贷的概率在老市场会相对常见。 但是在新市场缺少数据，FB学习时候还是相对偏向于小白多一些，Google刚好是给新机用户或者扩散的人群更宽泛一些会相对好一点。 换个角度想，也许在成熟市场跑跑注册，或者申请也不一定多差，也可能投放躺平了，风控也躺平，结果数据反而更好的可能。因为都躺平之后没准就真覆盖到了一波“新韭菜”。  （有风险，只是YY一下，不可取）