一、为什么要做互联网金融调查？
监管收紧、流量见顶、产品同质化，这三座大山让互金平台不得不把“精细化运营”从口号变成日常动作。没有数据就没有发言权，一份高质量的互联网金融调查问卷，正是获取一手数据、洞察用户真实需求、验证产品假设的最低成本方式。
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二、问卷设计：从目标到问题的四步拆解
1. 明确研究目标：先问“我要解决什么”
- 如果目标是评估新产品的市场接受度，问题应聚焦功能需求、付费意愿、替代方案。
- 如果目标是刻画网贷用户画像，则需收集人口属性、借贷场景、风险偏好、信息渠道。
2. 选择样本：配额还是随机？
互金行业常见做法是分层配额抽样：按年龄、城市级别、授信额度、是否逾期四个维度交叉配额，保证样本结构与真实用户分布一致。
3. 问题设置：少即是多，逻辑是灵魂
- 单选题：用于分类，如“您最常用的借款渠道？”
- 矩阵量表：测量态度，如“请对以下还款提醒方式的打扰程度打分”。
- 跳转逻辑：若用户选择“从未逾期”，则直接跳过“逾期原因”多选题，减少答题疲劳。
4. 预测试：别省这30分钟
找位同事或真实用户走一遍问卷，记录卡顿点、歧义句、完成时长，迭代后再上线。
三、数据清洗：把“脏数据”拦在门外
- 答题时间过短：低于1/3中位数的样本直接剔除。
- 直线作答：连续10题选择同一选项的ID标记为可疑。
- 逻辑矛盾：收入低于5k却自称“投资金额超50万”，需人工复核。
四、网贷用户画像怎么分析？从标签到故事
1. 静态标签：人口+金融属性
| 维度 | Top 3 占比 |
|---|---|
| 年龄 | 25-34岁 |
| 城市 | 新一线 |
| 授信额度 | 5k-2w |
2. 动态标签：行为+心理
- 借款频次：高频周转型（季度≥3次）占比27%，多为个体户。
- 还款习惯：提前还款用户中，68%设置了自动扣款，说明对资金掌控感要求高。
- 风险认知：仅31%用户能正确说出年化利率计算方式，教育空间巨大。
3. 聚类案例：三类典型人群
1. 精明白领：本科以上、月薪8k-15k，用网贷做信用卡账单周转，关注免息期。
2. 小微老板：个体户、收入波动大，借款用于进货，偏好大额长周期产品。
3. 新手宝妈：二三线城市、家庭月收入1w左右，因育儿支出首次尝试网贷，易被低门槛广告吸引。
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五、落地应用：让画像驱动增长
1. 精准投放
针对“精明白领”，在信用卡论坛、记账APP投放“随借随还、按日计息”的广告；对“小微老板”，则突出额度高、放款快。
2. 产品迭代
调研发现43%用户希望还款日可自定义，平台上线“自主调账期”功能后，提前还款率下降，复借率提升。
3. 风险预警
将“借款用途=以贷养贷”且“近30天多头借贷≥3次”的用户标记为高风险，触发人工回访，坏账率下降。
六、常见误区与避坑指南
- 误区一：问卷越长越专业→ 实际回收率随题量增加呈指数级下降，控制在5分钟内最佳。
- 误区二：只关注静态标签→ 忽略行为数据会导致画像“好看不好用”，需结合埋点、交易数据。
- 误区三：画像做完就束之高阁→ 每季度更新一次，尤其在大促、政策变动后，及时校正。
七、工具推荐：从0到1的低成本组合
问卷投放：问卷星+社群裂变，成本低于0.5元/份；
数据清洗：Python pandas，十分钟完成缺失值、异常值处理；
聚类分析：SPSS K-means，小白也能跑出三类人群；
可视化：DataFocus，拖拽生成用户旅程图。
把问卷做轻，把画像做厚，把策略做准，互联网金融的精细化运营才算真正跑通。
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