在竞争激烈的金融领域，用户流失往往很严重，我们尝试通过不同的推广手段来获取用户，但到后期发现获客成本太高，而且质量太差，与其投入相比回报率极低，如何在竞争日益激烈的市场环境中获取先机，作弊渠道充斥着大量的假量，如何找到需求的目标用户，实现用户增长呢？
用户作为APP最重要的资源，对APP发展起到了关键性的作用，做好金融APP产品运营，需要遵循AARRR数据模型。从用户获取到用户留存、增长，不同用户生命周期需要关注的数据指标也是不一样的。
用户获取：用户数量、渠道获客成本
用户数量：用户是一个产品生存下去最基本的条件，但是不同产品对于用户数的衡量标准不是一样的。比如：只要下载了APP就算是用户、下载并且注册账号才是用户、必须开户过的才是用户等;因此不同衡量的标准对于拉新来说也是需要采用不同的拉新策略。
渠道获客成本：我们在推广时，为了获取更多的用户，会选择多种渠道进行投放。金融APP产品根据自身属性，需要选择金融人群较多的渠道进行投放，通过低成本获取高质量的用户，但是在投放时很难保证渠道用户的质量，不同渠道的转化率也是不一样，比如某些渠道获客单价较高，因此需要对各大渠道获客成本进行分析，选择转化率高的渠道进行重点投放。
通过渠道效果对比，可以查看不同渠道转化情况，经过多维度的数据对比，及时发现转化低的渠道，同时找到转化低的环节，优化投放策略，降低获客成本。
激活用户活跃
对于金融产品来说，其自身和用户特有的属性，想要有活跃用户，就必须让用户进行实名验证和绑卡，因此绑卡用户数也是很多企业选择的重要的数据指标。
选择绑卡数量作为重要指标，原因有：
1.可以获取用户的基本数据，比如性别、年龄、职业、收入等，将更加完善用户画像，能够为之后的精细化运营，提高留存率做好铺垫；
2.对于金融产品来说，用户对于金融产品保留着不信任感，注册到绑卡这个步骤流失率非常严重;如果用户能够绑卡成功，能够进一步信赖并使用产品。
3.日/周/月活跃率：不管用户有没有绑卡成功，都应该关注用户日活跃等;由于用户对于金融产品保留着谨慎感，可能要不断去了解产品，最后才会去进行实名验证和绑卡，因此对于用户日/周/月活跃率需要特别关注。
而当用户绑卡后的活跃，也是需要关注用户一些日常的行为数据，买入卖出、体现等等。比如我们可以知道用户从哪些页面完成买入，在这过程有哪些操作行为，不断积累完善用户数据，找到用户需求点并完成最终的转化。
用户留存：新/老用户留存率
任何产品来说，新用户的留存率都是比较低的;绝大多数的金融产品是搭载活动进行运营的，新用户注册后的留存率分析，能够反馈活动的转化效果。老用户留存率的分析更是重要，能留存下来的用户，都是忠诚的用户。
漏斗分析，用户增长最大化
通过买量投放等方式，用户成功进入到APP产品当中，此时我们要开始关注用户行为数据，通过建立漏斗分析，找到在哪个环节流失以及用户流失原因，优化产品并制定策略召回用户。
在热云数据TrackingIO的漏斗分析细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，对比不同渠道来源的用户，在进行到业务流程哪些节点退出产品，发现渠道间的优劣势，以监测渠道的推广效果。同时直观地发现产品业务流程中的问题所在，你可以清晰地查看用户在使用产品过程中各流程节点的转化率和流失情况，从而更好地改善产品，针对不同用户流失的原因制定出相应的召回策略，提升转化，减少流失。
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