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作者：BB视讯信息 杨娜 晋梅

随着金融科技不休发展，银行向数字化转型加快推动
。近几年，手机银行利用（Application，简称App）逐步成为贸易银行大零售板块各展风采的沉要阵地
。

截至2022年12月手机银行服务利用活跃人数已经突破5亿，银行大零售板块发展业务的主题场域已经从传统的线下网点全面向线上转移，而疫情的发作更是加剧了这一过程
。蕴含手机银行利用App、公家号、视频号、抖音蓝V账号等在内的线上全域空间，已经成为贸易银行向客户展示企业文化、突显产品亮点、实现买卖转化、提供多样化服务的重要场域
。

随着互联网流量生态从粗放式圈地向精耕细作的转变，银行的客户抢夺也进入存量时期
。金融产品同质化问题日趋严沉、市场竞争日益加剧，作为业务主题阵地的手机银行利用App，若何以合理的成本实现可持续获客、并有效造就存量客户的忠诚度从而切实提升客户经营价值、夯实业务竞争力，成为全行业都在积极索求的新课题
。

在各大银行的战术发展规划和经营指标系统中，我们起头看到月活跃用户数量MAU（Monthly Active User，MAU）的身影
。以月为统计周期，MAU反映的是当月登录或浏览使用过App的用户数量，是产品力、运营力和用户履历的综合体现
。

多家银行起头以治理资产规模（Asset Under Management，简称AUM）和活跃用户数量MAU的“AUM+MAU双指标增长”作为指标，精准有效地驱动各项工作的有序发展
。尤其是肩负着手机银行等线上空间的规划建设和持续运营的电子银行部门，起头以MAU的颠簸和趋向来评估有关活动、版面、职能等的业务成效，萦绕曝光、转化、留存、活跃、复购、推荐等关键环节发展精密化运营治理，借此打造高品质的客户履历并持续创造业务价值
。

在推动落地和持续运营的过程中，越来越多求实的银行也逐步意识到，单纯通过弱关联场景的浅层链接或者单一粗鲁地发放优惠福利，已经无法吸引客户持续提升MAU，更难以有效推进转化、真正驱动业务规模AUM等指标的内容性增长
。

聚焦“手机银行若何实现MAU的有效增长和可持续运营”，笔者作为资深运营操盘手和专业数据科学家，将从市场趋向的分析、行业痛点的深挖、客群需要的拆解、数据驱动的切实落地等多沉角度，基于为多家银行提供征询规划和运营陪跑服务，而深度参加和堆集的一线体感和实操案例，提供全面而深度的干货解读
。

1. MAU有效增长所面对的重要挑战

MAU有效增长的真正价值，在于切实驱动银行主题经营指标（好比主题客户数量、AUM体量等）的可持续提升
。以最早把MAU纳入“北极星”指标的招行为例，其主题客户有效月活率已不变在85%以上，主题客户两次接见App的距离功夫缩短至5天
。在MAU稳重亮眼的阐发背后，截至2022年第三季度招行零售客户达1.82亿户（含借记卡和信誉卡客户），较岁首增长5.2%
；零售AUM靠近12万亿元，较岁首增长11.2%
。招行MAU的增长对AUM等业绩指标的牵引成效显著，然而各大银行在迈向“MAU与AUM并进”的路路上依然面对着沉沉挑战
。

图1.招商银行MAU的增长对AUM等业绩指标的牵引成效显著

1.1 市场竞争强烈

手机银行作为银行零售业的沉要战场，为提升用户量和活跃度，各家都投入了大量成本与资源，竞相优化客户履历、升级手机APP职能服务、拓展场景渠路，策动各类活动提升客户活跃度
。在有限的客户基数下，流量不休被分散，而客户对于手机银行服务/产品的选择则愈发趋于理性化，银行则需支出更大的成正本吸引、挽留客户，带来的却是不休吃紧的预算和难以达成的指标，粗放型的营销与推广不要说无法实现“AUM与MAU并沉”的指标，连最根基的提升MAU都难以达成
。

“内卷”已舒展至手机银行，若何在多多手机银行中脱颖而出、体现特色、做出价值，将是一大考验
。

1.2 定位禁绝不足独立思虑

打开绝大无数手机银行App，客户大城市有貌似一应俱全、实则千篇一律的感触
。近年来，在“得场景者得全国”的执想驱策下，面对“存、贷、汇”等传统金融业务普遍存在使用频率较低的现实挑战，各手机银行纷纷选择了覆盖客户衣食住行娱等泛生涯场景，同时推动横向拓展和纵深渗入，但愿借此提升客户的使用率与粘性
。

零售之王招行旗下的“掌上生涯App”，就自建二十多个消费场景，席卷了“饭票、影票、商城、酒旅、缴费、信誉卡服务”等
。然而，在“掌上生涯”历经数年、耗巨资打造的这么多场景中，真正算得上“爆款”、“成功占据客户心智”的可能也只有“周三五折饭票”
。

表表热烈、实则多个第三方H5链接生拼硬凑的“9+N”面板，距离可能不变推动MAU和AUM同步增长的强势场景还有很长的路要走
。打造真正意思上的特色场景，必要充分盘点资源天赋、梳理业务逻辑和价值链后，科学规划、多方协同、合理投入以及持续的运营迭代
。即就是招行，“周三五折饭票”尚且必要数年磨一剑
。对于绝大无数中幼银行来说，若是还没有找准自身优势、拉新蹊径和留存转化战术尚不清澈、手机银行整体运营能力建设刚刚起步，单纯依附“抄大行作业”、搬运大行合作方入驻或许率不能带来预期的成效
。

我们为好多手机银行做过板块分析和客户履历评测，发现好多“砸钱砸了个寂寞”、“抄作业抄到坑里”的负面案例
？吹奖鸺矣凶恃镀德贰⒆约壕鸵哺阋桓鲎恃栋蹇，但没撑多久就从日更退化成周更、月更甚至经年不更
。选题、内容、排版、互动等都是必要持续地规划、分析和迭代守护，必要用心经营及成本投入
。每家银行自身情况、客户体量和结构等都有所分歧，跟风建场景、拓板块，无法达到预期成效，还可能由于过于发散而错失良机
。

多多手机银行同场竞技正面刚，切忌空想“出奇造胜、弯路超车”，还是回归贸易性质更靠谱些
。要看清自身优势、洞悉客户真实需要，明确战术定位，通过指标拆解、划分优先级，找到适合自己的、可执行度高的落地蹊径，才有机遇打造出有特色、有品牌护城河、有性命力的服务与场景
。一句话，沉在质而不在于量
。

1.3 数据驱动的价值尚未切实赋能到一线

数字化转型驱动业务刷新，这个课题近几年在各个行业都被不休提出
。我们坚信数据驱动的新型出产力终将在提升成效、效能和履历等战场全面着花，而理清近况、找准蹊径、实事求是是实现这一巨大指标的必经之路
。

对数据资产的理解、认知和利用，好多银行还处在低级阶段
。业内普遍存在的误会，是以为立了一个客户标签系统的项目、拉一张号称有成百上千个维度的客户标签的宽表、再凑上几个数据科学家或者模型分析师，就能够实现数据驱动的定向营销、千人千面和精准触达
。现实的情况是，客户标签系统只是为客户的基础属性、行为个性和兴致偏好等信息，预留了存储的空间
。想要占有相对正确客观的、实时动态更新的数据来填满这些空间，是必要发展大量有业务如果驱动的、有清澈验证的蹊径和迭代关环设计的“洗标签”来做底层支持的
。

另一个不容回避的现实情况是，大量客户标签系统的整体结构、标签界说、更新规定和场景化利用时确当苦衷项，从规划阶段到建设过程中普遍不足和业务部门的充分沟通和测试建改
。真到了要实战的时辰才不出所料地发现，部门“先天不及”的客户标签在可用性、正确性、可诠释性上都露出出显著的缺点和短板
。

除了客户标签系统，要正确评估在手机银行上发展的各项活动的影响力、运营转化效能和业务成效也面对着很大的挑战
。从我们对多家银行发展的深度访谈来看，对于“不能盲目砸钱，要做活动就要评估投入产出（ROI）”各人都有普遍的共识
。但现着实网络活动有关的底层数据来整顿天生各项量化指标的战术规定和评估逻辑，都还存在很大的提升空间
。

好比，用活动短信的达到率或者活动奖品的使用率来评估活动成效，看似合理却经不起仔细斟酌
。终于，大部门短折服务商都能把达到率做到95%以上，但达到自身并不能代表真正触达到客户，要不然各人也就不会有这么多条未读短信了
；奖品使用率在肯定水平上能够反映奖品自身对于中奖客户的吸引水平，用于评估活动成效还是过于单方面、不足说服力
。

手机银行自身在数据采集逻辑和治理当用等方面的功力有待提升，通过手机银行持续堆集的数据，在跨场景、跨业务、跨部门、跨系统的流通链路和协同机造蹬仔待美满
。数据驱动可能创造价值的大前提，是紧贴业务、是尊沉底层逻辑、是“基操”都要做到位
。唯有如此，银行才有机遇在业务逻辑链、过程指标链到量化价值链等多个层面切实落地“MAU和AUM并沉”的可持续发展战术
。

2. 要提升MAU，那些你不得不知路的经典“基操”

这篇万字长文我们用了将近三分之一的篇幅来拉齐认知，精准筛选真正肩负着“MAU和AUM齐头并进”KPI的群体
。既然各人担子都这么沉，咱们话不多说直接进入实操环节
。

你注定对“搞活动”又爱又恨，终于，扛着MAU指标的人，365天不是在搞活动、就是在去搞活动的路上

；疃，是一种能够急剧触达客户，实现获客、活客、留存等指标的营销和运营方式，是蕴含手机银行在内的各类App有效提升MAU指标的犀利抓手
。

分歧活动大局能够带来分歧的营销成效
。我们把适合在手机银行发展的、常见的活动大局及其规定、指标、成效、优势和挑战等总结梳理在（表1）供各人参考使用：

表1.手机银行常见活动大局和特点

以上活动大局还能够进行组合营销，结合业务指标、工作，如实现页面浏览、分享、买卖、采办金融产品等，一步步疏导客户转化
。

3. 以活动盘活手机银杏注有效提升MAU的主题身分

3.1 主题指标拆解急剧定位活动战术

要真正实现“以活动盘活手机银杏注有效提升MAU”的指标，首先要解决的问题是——拆解指标
。主题指标只有经过科学合理地拆解，才有可能造订对应的行动打算
。

指标拆解必要以明确指标为前提，高低一体、使总体指标得以实现为基础
。以运营手机银行为例，若是以MAU的有效增长作为北极星指标，可萦绕获客、转化和留存等关键环节拆解出二级指标，对于每个关键环节又能够进一步细化、拆解到能够具体分配到某个团队或幼我的可执行单元
。

值妥贴心的是，提升MAU的蹊径有多种，静态的指标拆解无法保险持久甚至中期的最优蹊径
。市场环境、客群结构等都在动态变动，必要不休凭据过程指标的变动来调整优化
。因而，指标拆解是一个必要持续运营和复盘迭代的作为
。

具体来说，指标拆解能够分为以下关键步骤：明确北极星指标（主题指标）、拆解指标、治理指标、指标查核评估、指标优化调整等
。

以信誉卡活动为例（图2），若是设定信誉卡消费额提升作为北极星指标，可先凭据指标客群所处性命周期做阶段划分，如潜力用户、活跃用户、成熟期用户、流失用户
。对处于分歧阶段的客群，运营工作的沉点也是有所差距的
。好比，潜力客群的运营更关注申请及激活率，而对流失风险较高的客群则更关注寡言时长、挽回率等指标
。待指标拆解到位之后，再萦绕细化指标有针对性地发展活动策动
。

图2.通过指标拆解造订活动战术

3.2 数据驱动的精密化活动运营系统

3.2.1 凭据客户标签系统划分沉点客群

分歧手机银行App在客群结构和沉点客群画像等方面各具特色，这重要与手机银行的整体风格、发展阶段、营销哲学、推广区域、产品优势和经营沉点等亲昵有关
。有的主打代发客群，有的荟萃银发客群，有的发力春秋段下探
；分歧客群在需要和偏好上的差距，必要在职能版块的设置、活动策动、履历链路、配套产品和服务等方面通过精准剪裁来适配
。

因而，活动策动过程中，明确指标客群及其画像特点和需要特点至关沉要
？突П昵ㄍ3）通常覆盖根基信息、金融特点、社会属性、风险特点、生涯属性、行为属性等板块
。结合手机银行客群行为特点，如活跃度、贡献度（贡献度能够萦绕金融产品或服务的使用情况，也能够基于约请分享或登录互动次数）、权利偏好、风险偏好等，可将指标客群进行分层分群，如高价值客群、沉点挽回客群、潜力客群等
。

图3.用户画像分析，挖掘高价值客户偏好

基于客户标签分析，可相对合理地揣摩和描述指标客群的需要和偏好
。若是分析的初步结论是，某客群通常在工作日中午登录手机银杏注对厨房幼家电类权利较为偏好、金融产品风险偏好属于稳重类（图4），那么在策动活动时即能够厨房幼家电权利作为钩子，调整推广触达功夫为客户活跃时段，这样有机遇增长活动信息的触达、曝光和响应率，并有效疏导客户成功转化
。

图4.基于指标客群的画像分析来调整适配活动战术

3.2.2 数据分析系统挖掘客户深度需要

营销活动的“火爆”并非是衡量活动曲直的唯一尺度，必要结合指标进行拆解，搭建数据分析系统，找到真正的主题指标后，能力凭据数据来领导活动战术，最终实现北极星指标的提升
。

当前手机银行App活动层出不穷，但却鲜有能说明显活动成效和优化方向的
。受招商银行掌上生涯“周三五折饭票”活动影响，各类“五折宠粉日”纷纷涌现，成为各家银行投入沉金的主打活动
。在这类“宠粉日”的运营复盘汇报中，活动期间的PV、UV、五折券售罄功夫等指标时时被用于出现活动的“火爆水平”，好比“1分钟内优惠券被抢光”
。但这样“火爆”的活动真的触达到指标群体、带来有效转化、实现拉新促活的指标了吗？扎心的事实是，在参加此类折扣力度和变现空间较大的活动的群体中，羊毛党占了很大比例，宠粉福利或许率进了假粉的口袋
。要感知到表表的繁华、又要量化明显热烈背后的真实成效，必要器沉活动数据分析系统的规划建设和利用迭代
。

数据分析系统的支持必要贯通活动始终
。在活动策动阶段，必要确定活动的指标并将其拆解出可量化的指标，指标的造订必要结合预算、汗青数据及往期活动阐发、现有资源等进行测算，并在活动上线后凭据现实数据进行调整

；疃诩，必要实时跟踪活动数据，如抽奖活动中奖节拍、奖池数量、参加人数、闯关率、ROI等，如发现数据异常需实时调整战术甚至启动应急规划等

；疃迪趾蟮母磁淌鞘萃缬刖槎鸭某烈换，是判断活动成效、找准迭代方向的沉要凭据
。

活动数据系统的设计能够参考零售经典“人-货-场”运营模型（图5）来实现数据驱动的精密化运营
。“人”——洞悉有关客群（参加 vs. 未参加，App渠路 vs. 短信渠路等）的散布结构、画像分析、风险分析等
。“货”——金融类或泛生涯类产品和服务等活动权利的选品、备货、上架、成交和售后等
。如金融产品采办率或权利使用率较低，必要分析推荐产品或权利是否匹配指标客群，是否门槛过高或短缺吸引力
。“场”——活动场域的“氛围感”，蕴含客户参加的流动弹线设计、活动页面排版布局和视觉风格等，客户参加活动履历的流畅性也是活动极度沉要的一环
。

图5.零售经典“人-货-场”运营模型，数据驱动精密化运营

出格必要把稳的是，数据分析终于不是为了分析而分析，关键是要透过数据阐发、结合业务理解来驱动真正有意思的活动复盘，验证提出的如果和预判，为优化调整和持续迭代活动战术提供有力的凭据（图6）
。好比，发现客户参加度、流失率、转化率等成效指标未达到预期，可从过程指标来判断是否存在活动流程繁琐、操作复杂、履历差、现实嘉奖与宣传差距大等原因，要用有明确业务如果指向的指标分析来映射问题、推导优化方向，才算做到了活动数据的物尽其用
。

图6.通度日动数据分析定位问题和规划迭代规划

通过与汗青或未发展活动期间数据对比，捉拿关键指标的变动与趋向
。若是对比发现活动并没有带来预期成效，需进一步分析问题原因，对没有成果或投入产出不合理的活动就必要实时调整止损了
。（这里可能会受到推广力度、活动功夫等表部成分影响，如想进一步分析某个指标的影响水平能够选取ABTest的方式，在统一环境下调整某一项指标或活动规定随机分流测试，能够对比出分歧指标/规定对活动成效的影响水平
。）

总之，活动数据的有效分析必要科学治理活动成效、堆集经验、洞悉法规，为实现“以活动促MAU有效增长”持续提供燃料
。

3.3 面向客群的活动规划和精密运营

上文提到客户标签系统的建设和数据分析的利用有助于正确洞悉客群的需要、偏好、习惯等，那么，在这些洞察的基础上，在为分歧客群推荐金融产品、权利服务及营销活动时做到适配剪裁，就或许率能够更精准有效地触达和转化指标客户，以高质量MAU助力业务转化
。

“适合的步崆最好的”，作为示例（表2），凭据当下多家手机银行必要沉点经营的两大类客群的特点和配套战术做了具体的分析和拆解：

表2.面向客群的差距化活动战术适配

3.4 矩阵运营为组合营销构建关环

活动规划确定后，预热期间的关键工作是要做到有效触达，把活动的主题价值传递给客户
。无论是但愿充分利用现有资源，还是旨在为客户打造流畅的、一致的履历，都必要全面客观地皮点和整合各类渠路资源，再结合沉点经营客群的特点和偏好来搭建运营阵地、买通运营链路，以更多触手、更有效地触达客户
。

（表3）全面梳理了现阶段贸易银行重要的触客渠路，覆盖线上、线下、自佑注表部等多个维度供运营人员参考
。同样的渠路，对于分歧体量、分歧品牌力、分歧定位、分歧发展阶段的银行来说，所能阐扬的作用、积储的势能和利用的方式城市有显著差距
。强烈建议每家银行要站在自己的视角，全面客观地审视和评估每一个渠路
。构建高效运营矩阵的最根基要求，就是先要充分相识矩阵中的每一个元素
。

表3.手机银行常见的活动推广渠路

看到这里的同学或许还会有90%以为“这些渠路我们早都玩得很溜”
。若是这个想头也在你脑海中划过，哪怕只闪现了0.1秒，这篇文章都值得你重新再看一遍，是边看、边划沉点、边记笔记的那种看
。

用过不蹬宗会用，切记——细节决定成败
。尤其在行业普遍预算吃紧、必须精打细算、又还没考验出来运营大牛确当下，若是还以为推广不是难点，搞个push、发条短信、资源位曝光都还停顿在只关注是否顺利上线，那预算不汲水漂都不合逻辑
。

不关注细节、没有科学规划的推广，先不寺匪费资源、不创造业务价值，很可能还会打搅到客户留下负面印象甚至引发客诉
。搭建运营矩阵进行组合营销，结合客群特点选择适合的推广渠路及推广功夫与频率，凭据客户意愿、反馈，进行战术调整跟进，形成营销关环
。

以（图7）手机银行幼我贷款为例（已告贷客户），先筛选出告贷即将到期客户，结合利率优惠活动，通过智能客服触达客户
；凭据智能客服筛选出告贷意愿较强客户，再结合告贷资质（还款情况）等信息，拆分出高价值客群
；高价值客群通过人为客服+短信跟进
；告贷需要较低但资质较好客群可拉入社群进行再次营销
。

图7.手机银行幼我贷款运营矩阵示例

搭建运营矩阵时必要思考以下几个方面：

①指标客群特点，分歧推广渠路、场景下所触达重要客群有很大差距，如线下柜面或易拉宝等重要受多为银发客群，而像抖音、直播平台可能重要受多更为年轻化，在推广过程中就必要结合场景特点，调整活动话术、设计元素等
。

②自动化智能化推广，在营销推广过程中除了通过人为客服、客户经理宣导蹬转销方式，还必要结合智能化工具，如智能客服、智能短信等，通过造订战术、设置规定，系统可实现自动拨打电话或推送短信，还可进行周期性的回访、监控
。结合智能化推广工具，能够大大降低人为成本，提升工作效能
。

③整合运营渠路资源，活动推广必要结合现有资源进行整合，全方位覆盖客户，如线上线下渠路能够组合推广，来线下网点客户能够疏导线上参加活动等
。

4. 场景索求需慎沉规划、精密打磨

4.1 握别虚伪繁华，场景建设需审慎

说回场景建设，下面这个提法各人肯定不陌生——“我们要建设泛生涯场景带来人气和活跃，创造机遇洞悉客户需要，进而投其所好带头金融主业的繁华”
。欲望是美好的，蹊径是没说明显的，真要跑通的难度是极大的
。这些年我们不休看到好多银行在自建场景的定位、规划和落地上陷入进退失据的困境
。

好比，有些流量和活跃度都还在低位的银行，在还没有对竞争近况、流量起源、贸易模式、成本预估、转化蹊径等做好全盘规划，就但愿通过建设商城来打造电商场景，继而引流促活、提升业务规模，了局可想而知
。场景搭建是个复杂的工程，不仅仅是技术开发、系统搭建，还涉及到求实的定位、清澈的经营战术、详细的指标拆解和执行
。电商是已经有多个互联网巨头持续在死磕的场景，手机银行借由传统电商模式是很难实现盈利的
。

场景搭建要有明确的价值指标，要关注市场和同业的近况和趋向，要充分看清自身的资源天赋，蕴含对产品、客群、渠路等关键身分的复盘和瞻望
。更要理清效益回流蹊径，对“流量-客户活跃度-不变性-粘性-提升效益”链路中的每一次转化都要做好投入产出的测算
。

引入泛生涯场景，短期带来的流量与客户，若何转化为主题业务的客户、若何增长复购维持粘性、若何助力业务北极星指标的达成，对于场景建设这样的大工程来说，持久收益的帐和实现蹊径肯定要想明显
。

4.2 与三方合作索求、分阶段推动

这些年盛行一句话，不要拿你的业务爱好去挑战别人的专业
。终于，术业有专攻，每个场景都有自己的堆集和蹊径
。银行试水非金融场景天然也不例表，初期可选择与三方合作，预防盲目大手笔投入自建
。一方面降低试水成本，另一方面也有机遇融合三方资源，实现链条互通、互利共赢
。

尤其是中幼型或数字化基础设施还处于发展爬坡阶段的银行，精选细分场景、幼步迭代，前期以三方合作为主，降低成本的同时还能够急剧上线面客，进行验证调整
；中期推动科技发展，逐步实现场景与业务融合
；后期引入自建场景，细分场景领域，形成特色化服务，打造自身优势
。

4.3 提升风控能力，
；た突ɡ肜

与三方场景融合既会带来好多机缘，也不成预防线陪伴着各项风险，必要风控部门凭据场景属性、活动需要等适配风险治理机造，确保资源的有效投放、保险客户的权利
。尤其是与三方合作过程中，除了自身风险防控，也要关注三方合作生态的风险治理，规范合作及准入机造
。如与第三方对接过程中涉及到的客户信息必要脱敏，保障客户信息的安全性
。

4.4 以客户为中心搭建细分场景

我们常说要以“客户为中心”搭建场景，但在业务调研中，还是发现好多主推场景与指标客群的关联性很弱
。要做到以客户为中心，必要抓住客户的痛点，相识客户画像、结合客群画像标签，细分场景进行差距化营销
。

如针对爱车一族，能够提供加油、保养、洗车等有关权利服务，推荐有关的业务服务如车主信誉卡等，为车主客群打造沉浸式、场景化履历
。反之，若是有明确指向要主推某款服务/产品，如子女留学贷服务、幼我养老投资基金，能够萦绕其场景属性在客群筛选、活动策动和触达战术上做好适配
。

洞察客户的兴致爱好、行为特点、金融属性等指标，挖掘客户在细分场域的需要，提高业务服务的有关性、关联性，可持续性的提升客户粘性、造就使用习惯，真正实现以客户为中心
。

4.5 不要执着于“大而全”

有实力、有影象点才是你的护城河
。找准属于自己的方向，心无旁骛做到最好的自己，才有机遇凸起沉围
。手机银行必要充分利用自身的优势，买通渠路、相互引流，成立部门之间的联动机造，聚焦自身优势的场景进行布局，结合精密化治理与营销战术，深耕细分场景领域，最终实现MAU与AUM的双向提升
。

结语

总的来说，手机银行想要提升MAU必要持续运营，不休优化，这是个持久过程，没有任何一家银行能够复造另一家银行的成长蹊径，因而也不存在尺度化的、一劳永逸式的运营万金油
。

活动是提升MAU的有利抓手，必要有清澈的指标并进行主题指标拆解、数字化驱动搭建数据分析系统、客户分层分群进行差距化治理、搭建充分阐扬自身天赋的营销阵地
。除此之表，通过场景融合、分阶段接入和建设可能切实推动主业发展的泛生涯场景，也能够实现MAU和AUM的提升，但需衡量场景风险与成本资源之间的利弊关系，打造差距化、特色化，以客户为中心的场景新生态
。

白皮书PDF、行业互换、一对一评估诊断等

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