标签：移动互联网

在文章开头，先模拟三个问答，大家可以对号入座：

问题1：如果你在微博/微信上经常收到广告信息，你会烦吗？

多数人听到这个问题可能会毫不犹豫的说：“很烦。”

问题2：如果你在微博或微信上经常收到与你有关的广告信息，比如正好你是感兴趣或者喜欢的产品，你会烦吗？

多数人可能需要思考一会儿才会给出答案：“可能不会讨厌吧，至少是自己感兴趣的。”

问题3：如果你在微博或微信上经常收到跟你的需求有关的广告信息，换句话说，推送的就是你想要的东西，你会烦吗？

此时，多数人可能会迅速给出答案：“不讨厌，还会喜欢，因为这就是我想要的啊，省的再去花大量时间找了。”

上面的三种假设问题和三个答案，不仅反应了人们对推送类广告的态度变化，而且还说明一个问题：人们对于精准营销有极大的需求。

一、精准营销市场需求大；推送内容与用户越相关，用户对广告的态度和回应越好。

2014年底，中国传媒大学国家广告研究院发布了《2014中美移动互联网发展报告》，其中一个结果非常值得注意和思考。调查显示，最可能得到智能终端用户回应的广告内容有八种：

（1）与用户要购买物品相关的广告（2）与要购买物品相关的优惠券（3）搞笑的广告（4）与用户最喜爱品牌相关的广告（5）与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告（6）与最近线上购物相关的广告（7）与用户所在场所相关的广告（8）与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。（占比>=20%）

在这8种最能得到用户回应的广告中，有6类都是跟用户相关的。比如，第（1）（2）种是跟用户真正的需求相关，第（4）是跟用户的偏好相关，第（5）（6）是跟用户网络使用行为以及消费行为相关，第（7）是跟用户所处的场景相关（当然场景可能会跟产品偏好有关）。

这说明，只要基于大数据的推送类广告在精准度做到了跟“用户相关”，就可以赢得用户的回应，这种回应可能是购买意愿，也可能是实际的购买行为。换句话说，用户对这种“与自身相关”的精准营销类广告是不反感的，是有需求的。因为这些广告少了对用户的打扰，并且让用户费劲心思对比或货比三家后才购买的决策过程缩短，节省了时间，让用户直接找到对自己有用或有需求的产品或服务。

而2015年初，腾讯在测试朋友圈广告投放之前，发布了一份《朋友圈广告用户研究报告》，数据结果显示，有23.8%的受访用户认为，只要广告和自己有相关性，他们对任何类型的广告都能接受，并且这一比例最高。这些数据同样传递出一个讯息，那就是：用户最在意进入他们视野的广告是否跟自身有相关性，如果有相关性，那么用户就乐意接受。如果不相关，不管什么样的广告都会成为一种打扰。

从这些调查数据的类似结果中可以看出，人们对于精准营销类广告是持友好态度的，至少不讨厌，甚至是喜欢的。这说明，精准营销类广告的市场需求的确较大，但前提条件是，你能做到多大程度与用户相关，甚至精准？而这也正是问题的关键。

二、精准营销的现状和问题：推送方式显粗暴，离真正精准还有较大距离

然而，我们在“微博营销对90后影响”的项目调查中有个意外发现，数据显示，相比于其他微博营销方式，受访者看到的推送类广告信息比例较低，只有36.7%。并且推送类广告的参与度也较低，只有29%。同时，受访者认为推送类广告对他们的影响力和有吸引力是最低的，比例只有18.3%和11.1%。这说明受访者对微博推送类广告的接受度较低。

这一发现与前面的调查数据形成了反差。起初我对此很疑惑，原因是，拥有几亿用户的新浪微博掌握着庞大用户数据，最有能力掌握用户的基本属性、偏好、兴趣和特征。并且阿里巴巴入股新浪微博后，新浪微博曾表示要做精准推送，在2013年底还测试了私信推送功能，就是为了试水精准信息推送。如果真的是这样，至少用户对跟自身有关的推送类广告信息不那么反感。可为什么会接受度很低？除非这些推送广告并不精准，打扰到了用户，所以用户才会反感。

于是，我们针对这个问题又进行了大量深访，结果证实了上述观点，受访者对微博推送类广告信息普遍持反感态度，主要原因就在于“不精准”、“与我无关”。比如受访者表示，“这些推送的信息太多了，一大堆，根本不感兴趣，会觉得很烦”，所以他们会认为这些推送来的跟自己没有关系的广告就是一种骚扰；但很多受访者表示，如果推送的广告恰好是自己感兴趣的或是有需要的，一般会点击查看，甚至会去购买。

这些调查结果从反面说明了，推送类广告之所以不受欢迎，查看度、参与度和分享率较低的原因更多是因为与用户的相关性太低，十分不精准，并且扑面而来，让用户招架不住。

出现这种情况可能有两种解释：

1、 不会挖金矿，未充分挖掘用户数据与产品的关系

不论是新浪微博还是微信，都有着巨量的用户数据，而这些数据对于这些平台来说，就是一个巨大金矿，所以微博和微信不对外开放这些数据的确是可以理解的。那么，这些金矿到底是什么？

其实简单说来就是，用户的基本属性特征数据，包括年龄、性别、所在区域、活动范围、教育程度、转发行为、点赞行为、兴趣信息；同时还有用户在这些平台上经常主动发布的内容，这些内容中也蕴含着许多关键词，平台通过用户发布内容的关键词分析就可以梳理出兴趣和偏好信息、性格特点、所属圈子等等。因此，对这些信息的挖掘和处理，会分析出不同的消费群体、受众群体，以及这些群体甚至是个人的消费偏好。而这些都是可引导性的信息，广告根据这些信息与人群进行匹配，从而提高广告的到达率、精准度，用户对广告的接受度也会更高。

所以，这些隐含在用户特征和行为背后的数据就是金矿，有太多可以挖掘的可能性信息，但是，关键问题在于，平台能不能用好这些数据，能不能将这些用户数据和他们真正所需的产品建立联系，然后再进行广告和用户的匹配。

就拿新浪微博来说，与阿里合作后，它在精准广告上的确有天然的优势，一端是微博平台上的海量用户数据，一端是海量的淘宝商家或产品。但是，如何将用户数据跟产品建立关联，却是新浪微博面临的最大挑战。如果能将挖掘好这些数据并建立广告联系，形成相对精准的推送类广告，然后再连接新浪微博的支付功能，那么由精准广告推送带来的购买行为就可以直接在新浪微博上完成。其实，这件事是三方得利的，淘宝、微博和用户都会受益。

但根据目前的调查来看，新浪微博在精准营销或精准广告推送方面的确做得不尽人意，并受到各方诟病。一方面是受访用户对推送类广告的接受度很低，而另一方面，有报道显示，新浪微博右侧推送广告的点击率仅有0.2%（算是很低了），所以商家也对其广告效果持观望态度。当然，主要是因为精准性太差，用户数据并未好好挖掘。

2、 只跟用户简单相关，难谈精准

目前，许多推送类广告是基于用户浏览器中cookie搜集的信息来完成的，比如通过cookie可以追踪了解到用户访问的网页、用户购买习惯，然后根据用户的购买习惯给用户推荐类似商品。比如，你在淘宝上可能浏览过化妆品，而当你登陆微博后，右侧就会推送化妆品的广告，这就算完成了精准推荐。

但是，这种推荐只是根据用户浅显的网络行为进行的，认为只要跟用户这种行为有关系的都推荐，所以并没有更多挖掘用户其他的数据（可能根本没怎么用大数据）。所以，这只是让广告跟用户的性别、网络行为等做了简单的关联，谈不上精准。也正因为此，这种广告推送一定是粗糙的，引起用户（包括微博用户）的反感也是必然的。

之前有评论称，阿里的数据和新浪微博的数据对接还未很好完成，微博还未提供广告优化的工具（或需可以理解为是没有好好利用平台的用户数据）。但不可否认的是，微博在精准营销方面的确有较大空间，对用户群体的喜好、个性、消费行为等信息进行分类和细化，并将挖掘结果与电子商务广告深度关联，这一定是新浪和阿里未来将要发力的地方。

相比之下，微信在朋友圈试水广告推送时更加谨慎些，对用户数据的利用程度相对更高一些，试图提高广告跟用户的相关程度，但微信仍是根据用户的最基本信息进行的广告关联，并不十分精准。微信方面也承认，如何不断地提高信息流广告投放的精准度，是微信要给用户和广告主的重要答案。而提高相关程度或精准度根本上取决于大数据挖掘和利用的程度，这个过程并不容易。

三、真正的精准营销=挖掘/满足需求，而非简单相关

1、什么是真正的精准营销？

真正的精准营销就是要挖掘并满足用户的内在需求，而不是简单相关。当基于用户需求去推送信息时，用户的接受度最大化，精准营销也最大程度达到目的。

在微博、微信等社交平台上，如果推送的广告信息能接近用户的兴趣和偏好，那么说明这些推送类广告正在向精准营销迈步，此时人们至少对广告不反感，甚至会喜欢，但这只是精准营销的第一阶段，还不算真正意义上的精准。这个阶段的精准营销只是“满足相关”。

而当推送的广告信息接近到人们的内在需求时，此时人们可能会喜爱、依赖甚至信任这类广告，并且会根据这些推送做出购买决策或购买行为，此时真正的精准营销基本实现了，因为它“满足了人们的需求”。然而，看似“满足相关”和“满足需求”只是一词只差，但要做到跨越却是很难的事情。

因为“相关”只是说你看到了用户的兴趣或偏好，然后你根据“猜测”就进行了广告推送，但是，偏好不等于喜欢，你推送的广告被用户摒弃的风险就会大。但是，如果你了解了用户的“真实需求”或“心理需求”，那么你依据“用户需求”进行的广告推送就是在帮用户做决策，用户不但会喜欢，甚至是依赖。

2、 如何“满足需求”，是个问题

那么什么是需求？简单说来就是人们购买某个东西、查看某个信息、在社交网站上发布内容等行为背后的真正动机（需要和欲望）。正是这些动机，人们才会做出这些行为。这些需求可以是生理上的，也可以是心理上的，有时候是有意的，有时候是潜意识的。比如，饿了就要买东西吃，不开心了所以要听音乐，为了社交而买高档衣服等等。如果能探测出这些“动机”，那么精准营销依据这些需求推送的广告就能直达“人心”，用户查看广告、接受广告甚至产生购买的几率会大大提升，此时“精准”二字才体现出本意。

比如，在我们90后项目的深度访谈中，当被问到“什么情况下才会主动查看推送来的广告”时，多数受访者有类似这样的表述：“如果刚好需要某种产品又碰巧碰到了与这个产品相关的内容才会看”；“前一阵儿我想买手机的时候，正好发现微博上推送一些和手机有关的信息，我就会关注”；“有需要这个东西的时候才会点进去看推送广告”。

所以，要想不打扰用户，又想让用户查看并接受推送广告，最好或唯一的办法就是“满足需求”，而这也正是精准营销的真正内涵。

但话说回来，目前仅凭借用户的网络行为、兴趣爱好等标签，只能挖掘到跟用户相关的信息，而想准确掌握用户喜欢什么，心里需求什么，是很难的一件事。

我们在以往的调查中常需要在数据调查和分析的基础上，通过深度访谈和心理学分析才能对受众或消费者进行动机调查，因为仅靠数据是不能准确掌握动机（真正需求）。而这也正是目前基于大数据的精准营销面临的问题。如果希望完全凭借算法实现这一点，至少目前还不知道期限是多久。

四、真正精准营销难以调和的矛盾：隐私和精准的关系

既然凭借用户显在的信息难挖“需求”，所以一旦涉及到“满足需求”，精准营销是一定会跟用户隐私扯上关系的。而这也是目前精准营销面临的另一个不可回避的问题。

我们都知道，大数据挖掘往往分析的是相关关系，比如根据用户转发过某化妆品广告这一个行为，大数据可能就会认为用户跟这个化妆品有一定关联。但如果大数据又搜集到用户发表过的对这个化妆品的评论信息、化妆品购买消费信息、购买渠道信息等多方面数据，那么大数据会进一步建立关联，确定用户是否喜欢该品牌，有没有可能消费。

也就是说，对用户数据掌握的越多，越能提高用户跟产品之间的相关性，越相关越接近需求，广告推送起来越接近精准。因此反过来，要追求精准，那么对于用户核心信息、动机、隐秘行为等信息的需求就更强烈，因为这些核心的信息更有价值，是能最大程度分析出用户需求的。而用户分散在网络上的浅显信息，只对满足相关有帮助。

所以，基于大数据的精准营销和用户隐私看起来有难以回避的矛盾。目前，那些声称精准营销的广告推送是否触碰了用户隐私信息，我们不得而知。

但是，正如我在《大数据》一文中说的那样，如果广告推送真的做到了精准，做到了满足用户内在需求，那么用户或许可以接受或不在乎自身隐私信息的被利用。就怕你做不好精准，经常给用户推送无关的垃圾信息，那么用户就会真的在乎私密信息的暴露了，因为厌烦会导致愤怒。

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仿佛一夜之间，“跟随高手炒股”变成一件唾手可得的事。

与2007年“大牛市”不同，2014年以来的大牛市伴随移动互联网的蓬勃发展，特别是微信、移动新闻客户端等加快了信息传播速度。

2007年时，股票投资者还需要在同花顺、大智慧等PC客户端浏览行情；而今，几十个乃至近百个新式“炒股APP”蓬勃而生，为无数赶场赴牛市的“85后”新生代投资者提供参考。

对于这批尚未经历牛熊周期的投资者而言，“以最简便的方式赚钱”成为最原始而粗犷的需求，这种血脉喷张似的“入市热情”对于早已准备多时的诸多创业公司而言，无疑是天赐良机。

然而，剧烈震荡的股市、层出不穷的后来者、疯狂烧钱未见盈利的行业现状，都预示着，这场牛市里的风口追逐才刚刚开始。

牛市催生“炒股App”火热

打开任意一个APP Store，与“炒股”相关的新式APP有几十至近百个之多，包括公牛炒股、优顾炒股、短线放大器、投资堂等。与传统第一代炒股软件大智慧、同花顺、万得股票以及第二代的东方财富股吧等APP不同，这批新诞生的“炒股APP”主打新一代投资经验尚浅的年轻股民，讲究轻便灵活的体验，这使其很快在市场占据一席之地。

年轻的股民大多尚未经历完整的牛熊周期。以6月19日为例，A股市场重幅下挫，上证指数跌破4500点，收盘报4478.36点，下跌6.42%。牛市已呈高度敏感状态，但涌进A股市场的各路人马却并未收敛热情。据中国证券登记结算公司数据显示，上周(6月8日到12日)A股新增投资者数量为141.35万，尽管与高峰时期每周近300万的新增投资者数量已有所差距，但毫无疑问A股投资者数量仍在以较高速度持续增长。

根据深交所金融创新实验室此前发布的《深市新开户个人投资者学历分析报告》，在2014年初到2015年3月31日之间的新开户投资者中，30岁以下人群占比达到37.7%。这批在互联网土壤上生长起来的“85后”、“90后”，对移动APP具有天然的接受能力和使用习惯，如此背景之下，以股票社区APP为主的证券类移动端产品的勃兴成为必然。

对于“股票社区APP”这个细分的互联网金融子领域而言，牛市无疑创造了绝佳的发展之机。多位从事炒股App开发业内人士向21世纪经济报道记者透露，与牛市同步，其所创办的炒股APP用户数在近一年内取得了非常大的增长。百度指数也显示，近一个月内关键词“炒股软件”的搜索指数整体同比上升了834%，移动端同比上升超1000%。

2011年成立的股票雷达CEO冯月告诉21世纪经济报道记者，“股票雷达总用户数已经达到600万左右，其中有400万都是这轮牛市中(2014年7月至今)新增的，用户平均年龄在30岁左右，而90后占比接近40%。另外，股票雷达日均活跃用户数接近100万。”

同样成立于2011年的雪球的情况也十分相似。雪球CEO方三文向21世纪经济报道记者介绍，“雪球推出后用户一直稳步增长，进入2014年下半年开始，伴随着本轮牛市行情的持续高涨，雪球用户进入爆发期。目前雪球日活跃用户接近100万，月活用户接近500万，主要为普通用户，专业投资占其中很少一部分。”

与股票雷达、雪球等此前已有几年积淀的APP不同，此轮牛市中，绝大一批活跃的炒股APP是识“时事”才新诞生的。一位年初刚从腾讯离职的IT技术人员陈某告诉21世纪经济报道记者，离职正是由于想投身于炒股APP市场，“因股市大热需把握时机”，其带领团队迅速开发了一个炒股APP，不过由于成立时间过短，目前该APP仅推出了安卓版本。

而诸如陈某的创业人员绝非少数，记者调查发现，许多创业人员都是去年至今年才加入“炒股APP”大军，股票APP的热潮才刚刚兴起。对此，多位业内人士向21世纪经济报道记者表示，“股票社区这个市场还十分薄弱，目前正好处在风口之中，因此市场上才会在短时间内诞生出如此多炒股APP。”

打通交易与社交，各谋成长之术

尽管炒股APP处于刚刚勃兴阶段，但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识――将交易与交流相结合，组建日常化的投资社区。在此之下，不同背景与定位的炒股APP开始探索各自的商业模式，谋求符合自己的生存之道。

雪球是国内较早开发的社交化投资平台，从最初的社交领域，到现在涵盖上市公司、券商、基金及投资者的完整生态体系。由于较早集结了一批专业投资者，雪球很快声名鹊起，不过，随着越来越多年轻“小白”用户被专业投资者吸引而来，雪球面临了新的问题。

方三文此前谈道，“由于碎片化形式存在的文本信息，对于大部分受众来说接受门槛很高，转化成投资决策非常困难，而脱离仓位和时间背景的单宗交易，参考意义也不大。因此，对大部分雪球用户诸如买什么、什么时候买、什么价格买等最简单的投资需求，雪球并未能较好满足。”

在此背景之下，2014年11月“雪球组合”的推出成为一件水到渠成之事。方三文告诉21世纪经济报道记者，“正是针对投资者最关心的‘买什么股票’的需求，雪球逐步建立起了从行情数据、交流沟通到下单交易的完整产品体系。”截至目前，已有包括中信证券、广发证券、国金证券、方正证券、国联证券等多家券商接入雪球，而近期雪球组合最新推出的“一键飞单”功能，更可以让用户在1秒内买入20只股票。

值得一提的是，“跟踪组合投资”模式并非雪球原创，国内外此前都已有相似的投资模式。2011年成立的股票雷达就是国内较早推行“跟高手炒股”概念的先行者。冯月坦承，三年多前创办股票雷达的初衷正是为了构建一个帮普通投资者获得盈利的金融生态，正是凭借这一初衷，股票雷达迅速在业内先行立稳脚跟。

冯月谈道，“我对比了很多行业，2011年时就发现当时互联网化在国内已经触及多个层面，仅有医疗、金融两个领域没有被互联网彻底颠覆，而我本身有二级市场的工作经历，因此最后选择进入金融市场，希望从产品到技术都把金融市场革命一番。”

在创建股票雷达之前，冯月曾在搜索领域深耕近十年，凭借在搜索领域积累的大数据功底，冯月与另两位合作伙伴在北京的一个小四合院开始了股票雷达的创办过程。“一直以来，中国股市的特征都是散户为主、信息混乱、缺乏诚信，因此我们决定通过大数据去消除这种信息不透明，实现人与人之间的link(链接)，使普通投资者能获取收益，而投资高手得以一展身手。”

在做法上，股票雷达要求投资者都必须公布自己的投资记录，形成交易数据公开；通过一定时间内的收益排名数据比较自动推出“股票高手”，允许用户跟着高手跟投。一旦关注某个高手后，平台会自动向投资者发送该高手仓位实时变化消息。凭借“有迹可循”和“跟单交易”的新颖模式，股票雷达很快就吸引了首批用户，截至目前，股票雷达实盘日交易额已经有几亿元，股票雷达团队也已突破100人。

显然，无论是股票雷达的“跟投模式”还是雪球的“雪球组合”，都在传达一个跟高手投资的理念。但由于定位不同，各自呈现了独自的状态。而除了股票雷达、雪球等社交投资领域的先行者外，2014年成立的嘉实金贝塔、富途牛牛等同样凭借符合自身优势的明确定位，而迅速在社区投资APP领域崭露头角。

2013年底，戴京焦离任嘉实基金首席投资官职务，跨界创办了社交组合投资平台金贝塔，在成立之初就确立了打造“投资界的英雄联盟”的发展之路。金贝塔创始人兼CEO戴京焦谈道，“投资是一项专业且复杂的事情，简单地套上互联网马甲并不能万事大吉。互联网应用可以很大程度提升用户体验，但投资绝不仅仅是体验。如何找到专业的团队、如何辨识谁能持续地给用户赚钱、如何管控投资中可能出现的各类风险仍旧是最核心的问题。而这些能力和经验，若非长期在资本市场浸泡，是不可能具备的。”

正因如此，金贝塔对专业投研人士与普通用户进行严格划分，目前金贝塔认证的“大V”用户均为专业投研人士。除了战略合作方嘉实旗下公司的量化研究团队，还有从外界引入的具有丰富投研经验的专业人士。该量化研究团队会根据市场信息面的变化，通过量化模型在金贝塔平台创建出各种能够契合不同市场风格的“王牌精选”组合。

金贝塔公司人士告诉21世纪经济报道记者，“这些经过严格实名认证的专业投研人士，他们能够给用户带来信任感，这是金贝塔和其他纯投资社交平台的本质区别，也是我们的最大竞争优势。”

与前述多家APP“跟投模式”不同，富途牛牛发展出了另一种模式。作为中国最大的提供美、港股投资服务的互联网券商富途证券旗下移动端，富途牛牛着重于在“体验”方面发力，为客户营造良好的使用体验，同样迅速在港股和美股投资者中推广开来。

行业暗礁潜泳

然而，看似一片欣欣向荣各谋生长的背后，行业生态的黑暗面却也开始显现，最为典型的正是抄袭。

冯月向21世纪经济报道记者直言不讳道，“目前市场上活跃的股票社区APP中，有很大一部分都是抄袭者。你推出一个功能它就跟着推出一个功能，甚至连图标都懒得改，对这类APP，都不能称为竞争对手，只能叫Copycat(复制者)。如果问他们做这个APP的初衷是什么，有没有社会价值，他们是答不上来的，因为Copycat的目标永远都不会是成为有远大理想的机构，他们的目标仅仅只有盈利。”

而冯月认为，像雪球组合、金贝塔等，虽然相较股票雷达是后来者，但却是值得称赞的竞争对手。冯月坦诚，“虽然雪球组合推出时间较晚，但它并非直接抄袭复制他人原有模式，而是在研究了自己用户的特征和喜好后，推出符合自己用户口味的功能；而金贝塔则将基金、券商、互联网金融三位融于一体，这些都是非常优秀的创新，与抄袭者的调调是完全不一样的。就好像雷军做了小米手机后，也没有人说罗永浩做锤子手机、刘作虎做一加手机是抄袭一样。”

确然，抄袭似乎已经成为股票社区APP这一细分行业的某种生态。一位在互联网金融领域有十多年经验的业内人士周某告诉21世纪经济报道记者，“目前这一领域的相互抄袭已经十分普遍，基本上一个原创APP一推出后，马上就能出现十多家抄袭者。”

不过，对于这一现象，冯月认为无需过于在意，“目前正处于风口之中，大家都去做股票社区APP，这很正常，但是对于那些直接抄袭毫无创新的APP来说，即使短暂活跃最终也会随着市场发展而淘汰。”

多位人士与冯月观点一致。方三文谈道，“与其他平台相比，雪球上的用户特征是投资时间较长，有一定专业性，净值通常也比较高。由于社会化投资平台的建设极其艰难，它不但需要互联网产品技术做支持，也需要定位清晰的运营。一旦平台形成稳定的气质和人数规模，它就很难被模仿和超越。因此，其他竞争对手要模仿雪球，并不是一件容易的事。”

不过，除了抄袭之外，部分APP打着“跟高手赚钱”的旗号骗取投资者钱财的现象则是更深的行业陷阱。

前述资深业内人士周某告诉21世纪经济报道记者，“除了少数真正为用户考虑的APP外，现在市场上很多五花八门的炒股APP，很多都是出来骗钱的。每一轮牛市中都会有这么一波人，采取诸如卖宝箱、投资锦囊、加QQ群等低端骗术谋取钱财。此外，部分股票社区APP还开始涉及高杠杆配资业务，从中抽水，加速整个行业恶化。”

除此之外，刷榜也成为了炒股APP的行业潜规则之一。周某谈道，“目前只有少数几家炒股APP是不刷榜的，基本上很多APP都有刷榜行为，一天的成本在几十万左右。业内基本心知肚明，一些APP实际下载量很低，但总能出现在下载榜单中，基本都是花钱刷出来的。”

对于社交投资平台存在的风险点，戴京焦表示，“作为社交投资平台的提供方，最不希望看到的就是用户被社交所误导。毕竟这种社交通常是在陌生人与陌生人之间进行的，他们直接的信任程度需要取决于自身的判断。而社交投资平台的普通用户多数为缺乏投资经验的金融‘小白’，因此投资者教育也是社交投资平台需要承担的责任。”

盈利模式待解

一片喧嚣之下，一系列问题正在考验这个行业：如今股市已经大幅反弹至历史高位，牛市进入后期阶段是否会影响在牛市中崛起的社交投资平台？随着愈来愈多的竞争者出现，用户抢夺是否将进入白热化？未来社交投资平台是否能找到持续的盈利模式？

对于短期市场走势影响的问题，多位社交平台CEO认为无需担忧。方三文提到，“在本轮牛市中，雪球依靠自身APP独特的功能与服务，在用户增长上有很大的突破。我们并不担心市场后期走势对APP影响，而是要把更多的注意力集中在产品体验的提升。市场难免波动，雪球只要能给用户带来独特的价值，那么潜在用户的增长空间还会非常大。”

股票雷达冯月亦有同感，“目前我们最大的问题不是客户的增量是否会减速，而是如何提高软件后台的运营速度。尤其是牛市以来一大波新的客户涌进来，后台承担了较大的压力，因此系统优化是目前我们最紧要的问题。”

除此之外，金贝塔创始人兼CEO戴京焦则认为，即使是牛市步入后期阶段，对产品的推广的影响也不大，反而还能凸显专业平台的价值所在。

他表示，“一方面，市场波动加大，投资者的社交需求会更高。因为他们不能像在牛市时买什么股票都能涨，他们就更需要向投资专家了解如何管理风险，自己投资的标的风险和收益的匹配度，对社交组合APP承载的内容会有更迫切的需求；另一方面，股市完全走熊也是小概率事件。即便在去年年底大牛市启动之前，A股还长期处于熊市氛围之中，但市场也并不缺乏个股机会，有相当部分股票上涨数倍甚至十倍以上。在这种市场中，有能力的专业投资者，他们的经验能够给‘小白’用户有意义的帮助。”

对于用户的争夺，专业人士认为，“行业的发展必然会加速用户争夺的激烈，这波牛市中很多APP都在抢时间推出，目的都是为了圈住用户。但圈住用户是一回事，保持粘性又是另一回事，如果真正出于长久考虑而不是为赚快钱，那么后期能把握客户心理，真正能为‘小白’客户实现简化投资的APP将最终取胜。”

而在盈利方面，尽管目前行业无一家APP有清晰的盈利模式，但却呈一片乐观之态。“如果做一件事情是有社会价值的，那么赚钱也将成为一种功能，把用户需求满足好，盈利也将成为自然而然的事情。”

同样，方三文也认为，“未来在满足用户需求基础上，雪球会逐渐探索可持续的商业模式及商业体系。我们认为建立在‘社交+交易’的风口上，盈利模式只是时间问题。”

而戴京焦进一步指出，在国外，金贝塔这类平台被称作smart beta(聪明的贝塔)，在美国市场中，“聪明的贝塔”过去十年容量增长了不止十倍。整个行业将近4000亿美元的空间；在欧洲也是一样，在过去十年也有快速增长。但在中国，“聪明的贝塔”的比例还很小，刚刚被小部分人关注到，行业发展的空间还非常广阔。

实际上，包括腾讯、百度、新浪等互联网企业都已经有股票资讯相关业务。例如2015年春节后，百度正式推出了百度股市通，基于百度大数据，为股民在全球股市提供最新选股信息。互联网巨头在这一领域的触角显然已经在深入。

一位投资者感叹道，“聪明的投资者显然不会错过这个机会，在第一波赚快钱的APP消沉之后，这个领域行业的竞争才真正开始。”

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