自从去年7月底加入金服团队以来，我和国华已经一起在金融业务探索这条路上一路狂奔一年多了。在这一年中，经历了磨合、争吵、相互理解、相互鼓励；这一年我们和大银行、城商行、BATJ、金融科技公司都不同层次的打了交道；这一年，我们尝试了企业贷款、个人贷款、理财、数据服务；这一年，我们经历了希望、失望、再重新燃起希望……
一年来，有得有失，是时候，做一个回顾，希望能够通过回顾、反思而有所得。
1.线上引流：我们还需要做很多
上面这张图 是我还在协同管理部时做的PPT的封面，当时我们都认为能够为金融产品做线上引流，但经过1年的实践，我们发现，我们需要做的还有很多
做引流业务，收入公式为：
收入=广告展现量（cpm）＊成交转化率＊成交金额*返佣比例
1.总流量
广告展现总量与总用户数、用户使用频次、展现次数呈正相关关系，我们的报税产品的总用户数当然是很高的，但用户使用频次很低，那么总的展现总量必然是不够高的，而这在客户端产品不创造新的场景的情况下是比较难以改善的。
另一方面，如何提高展现次数又不影响客户端产品的体验，这一年来，我并没有做过很多的探索，是可以探索的方向。
2.转化率低
影响转化率的因素有：外来产品与主产品的场景匹配度、外来产品与主产品用户心智定位的匹配度、用户对主品牌的信任度、广告页的表现力
（以上因素我从我自己9年广告主、4A广告公司从业经验提出）
目前存在的问题：
（1）由于缺乏用户数据、用户画像，我们对外宣称的精准投放无从做起，这样就造成了让不合适的用户看到了金融产品
以甘肃税银项目为例，我们以银行的产品准入条件，筛选出5000家企业，但真到投放广告时，由于助手产品没有用户数据，我们无法找到这5000家企业
（2）外来产品与主产品的场景匹配度不高
这里有多方面原因，
首先，我们对外来产品的影响力太小，由于我们不承担风险，我们提出的对产品授信、风控的要求往往不能影响到资金方
第二，传统金融机构的产品创新力很弱，就我认识的银行的产品经理来说，往往是一套产品改个参数、重新起个名字就当新产品了
第三，我们没能够从报税场景自然延伸到融资场景，这个虽然比较难，但应该是可以做的
（3）外来产品与主产品用户心智定位的匹配度低
比如罗辑思维微信公众号的早期商业变现靠卖书，这是因为罗辑思维给用户的心智定位是读书分享社区
用户会认为我们就是个报税工具，心智中很难建立报税和融资直接的关系。这点在重庆公司接到用户投诉能够从反面来说明。
这涉及到客户端产品的品牌定位与建设，不适宜展开太多
（4）用户对品牌的信任度
主品牌的品牌印象影响用户对其衍生业务的信任度，
比如华为在没做消费者业务之前，大家虽然不直接使用其产品，但普遍会有：实力强、不明觉厉的感觉
在其推出手机业务时，天然信任其产品质量
而我们的税友品牌，在少数地区还缺乏公信力，用户对我们的信任还是不够，对我们推荐的产品自然会持怀疑态度
（5）广告页的表现力
在一线运营能力普遍很弱的情况下，我们没能精细地去制作广告页面
2.线下引流：我们没有真正做过
在和京东、网易以及阿里的交流中，他们都表示要倚重我们的线下推广能力；而在我们内部，却有些人认为应该重线上减少
线下运营。
固然线上运营具有成本低、见效快、效果可跟踪的好处，但对于企业级业务来说，以BATJ们的经验，和我13-15年见到的众多创业项目的运作来看，线下运营才是决定生死成败的关键因素，也是能够建立核心竞争力的关键因素。
由于线下工作需要涉及分支机构的较多成本投入，而我们和分公司的沟通往往比较弱势，自身业务不确定性较大，所以在分公司提出不同意见时，我们往往选择不再坚持要求分公司投入，所以线下引流业务并没有真正做起来过。
3.数据业务：前景美好，道路曲折，时间紧迫
2013年，我接触刚成立的同盾科技，第一次听人描绘数据应用的广阔前景
2014年时，我所在的幼教公司承接了国家级课题，研究幼儿行为数据在教研中的作用，我由此有机会和国内做大数据的专家有了近距离的接触，对数据业务有了比较直观的认知。
所以当2015年底，小企业钱总向我介绍他畅想的小企业业务时，我立刻就意识到税友公司蕴含的数据资源的巨大价值。
但当我们真正开始做的时候，发现了很多困难
（1）数据的合法获取
对企业数据，由于早期产品未考虑数据应用，没有相应的设计，导致，虽然有海量的用户，但获取到的用户数据很少
（2）数据的分析存储
由于历史原因，各版本的数据结构存在差异，同时这种差异又没有相应的文档来进行说明，这就导致了数据解析工作难以进行，只能以“猜”的方式进行，工作效率极差。
现在的数据市场还处于蓝海阶段，还有较大的市场空白，但随着行业的加速发展，越来越多的金融机构、利益团体从各种渠道获得我们以为是自留地的数据资源
（3）数据的分析加工
在国内的环境下，拥有数据源的重要性要超过对数据的分析加工。但随着越来越多的机构能够获得数据以后，竞争就会转到对数据的分析加工上
这点，我觉得我们还是拥有一个别人很难拥有的优势的：即对数据模型的验证。正如风控模型需要经历过贷款周期才能评价好坏一样，实践是检验模型的唯一标准。对企业经营情况、诚信情况的分析是金融机构需要的，也是税局需要的，我们完全可以利用税局对这方面的需求验证模型。
自从2011年转型做产品以来，我做了4条产品线，都是从0到1的创新业务。第一次算是小成功，至少帮公司稳稳的赚钱了；第二次帮公司骗到了1个亿投资，模式被同行效仿抄袭，可以自称行业“黄埔军校”；第三次，虽然公司没有资源落地，但帮销售同事去另一家消费金融公司混了个产品部总经理的职位。
唯独金服这一次，聊以自慰的说法，是新业务帮公司踩坑了。
各种内外部原因都有，未来的路怎么走还需要思考。