根據(jù)易觀千帆統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2017年第3季度記賬理財應用活躍用戶規(guī)模小幅下滑，隨手記以1326萬活躍用戶位列第一，其次是51信用卡管家和卡牛信用卡管家，51信用卡管家和卡牛信用卡管家之間的用戶規(guī)模差距逐漸縮小，處于第三梯隊的口袋記賬、微記賬、一筆記賬等應用因活躍用戶較少，排名競爭非常激烈，一筆記賬和記賬都是首次進入前十榜單。環(huán)比增長方面，排名前三的應用環(huán)比增幅變化不大，卡牛信用卡管家環(huán)比上漲一個百分點。微記賬、記賬因用戶基數(shù)小，環(huán)比增長率超過100%。
相較于投資理財，記賬理財用戶更加注重資金管理與節(jié)流，賬單管理的便捷性與專業(yè)性決定用戶的應用選擇。
隨手記作為記賬理財應用的龍頭，圍繞專業(yè)服務，開發(fā)了很多滿足相應需求的創(chuàng)新產(chǎn)品，功能端，隨手記首創(chuàng)了拍照、分類、項目、模板等記賬功能，方便用戶隨時記賬；場景端，隨手記推出生意帳、結(jié)婚帳、寶寶帳、裝修帳等多場景化應用；財務方面，隨手記支持多幣種卡單記賬、數(shù)據(jù)圖表、借貸關(guān)系追蹤等資金管理。專業(yè)化的創(chuàng)新應用保障隨手記持續(xù)領(lǐng)先記賬領(lǐng)域。為加強競爭力，領(lǐng)域內(nèi)各應用不斷推出專業(yè)化產(chǎn)品，51信用卡管家本季度新增了定期自動投標功能，支持車貸、房貸賬單，并改版了理財模塊，不斷豐富理財產(chǎn)品；卡牛信用卡管家新增社保查詢，為客戶定制個性化優(yōu)惠，優(yōu)化了客服服務，更加注重客戶體驗。
記賬便捷性或是領(lǐng)域內(nèi)下一個主要競爭點，記賬用戶群體普遍希望節(jié)約時間成本，關(guān)注記賬操作難度和復雜性，達到相同記賬結(jié)果所需操作的按鍵數(shù)越少越有競爭優(yōu)勢。自動化記賬并通過清晰的圖表呈現(xiàn)出資金流向是理想的記賬方式，第三方支付的發(fā)展使自動化記賬變得可行。領(lǐng)域內(nèi)的應用正在加大記賬便捷化的投入，卡牛信用卡管家支持多家銀行賬單管理，支持淘寶花唄、京東白條、網(wǎng)貸等賬單信息一鍵導入，并支持支付寶、微信還款。便捷化記賬使卡牛信用管家的活躍用戶持續(xù)增長，
從使用時長來看，隨手記以1124.5萬小時排名第一，51信用卡管家和卡牛信用卡管家分別排名第二、三位，挖財記賬理財和口袋記賬第3季度的使用時長也相對較高。
從應用的角度來看，各記賬理財應用都以記賬功能為核心，再推出全面的理財管理覆蓋用戶的資金運營。據(jù)易觀萬像統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，記賬理財應用中女性用戶占比達70%，年齡主要分布在24-35歲，中高消費者占比高達84%，用戶普遍具有較強的互聯(lián)網(wǎng)適應力和消費能力，消費轉(zhuǎn)化潛力非常高。
女性用戶關(guān)注操作界面的美觀以及內(nèi)容的可讀性，相較于專業(yè)的理財講解，生活類題材故事成為不可或缺元素。同時，用戶群體具有一定的消費能力，他們更注重生活的品質(zhì)。針對用戶群體，隨手記加大市場推廣，贊助符合用戶視角的電影，滿足用戶品質(zhì)追求，發(fā)布理財試卷，勾起用戶考試情結(jié)；另一方面，隨手記推出社區(qū)應用，組建記賬曬單、粉絲部落、居家生活等社區(qū)小組，圍繞“理財+生活”發(fā)布用戶關(guān)注的文章，打造一個高品質(zhì)的理財社區(qū)。挖財記賬理財在社區(qū)中加入了公開課，為用戶群體講解各種攻略，幫助用戶實現(xiàn)最大優(yōu)惠。用戶在24-35歲階段，最大的需求就是買房、投資、保險和兒童教育，圍繞這幾方面的需求可以推出覆蓋范圍更廣、針對性更強的社區(qū)應用，進一步擴大記賬應用提供的服務。
記賬理財應用領(lǐng)域已進入下半場，主要挖掘存量客戶的剩余價值，提供針對性的理財服務才能獲得更高的用戶粘性。9月，隨手記宣布完成KKR領(lǐng)投的2億美元C輪融資，后期將加大對創(chuàng)新產(chǎn)品的研發(fā)力度，資本的推動下，領(lǐng)域內(nèi)各應用都將加大對金融科技的投入，便捷化記賬或成彎道超車的發(fā)力點。
易觀千帆“A3”算法升級說明：易觀千帆“A3”算法引入了機器學習的方法，使易觀千帆的數(shù)據(jù)更加準確地還原用戶的真實行為、更加客觀地評價產(chǎn)品的價值。整個算法的升級涉及到數(shù)據(jù)采集、清洗、計算的全過程：
1、采集端：升級SDK以適應安卓7.0以上操作系統(tǒng)的開放API；通過機器學習算法，升級“非用戶主觀行為”的過濾算法，在更準確識別的 同時，避免“誤殺”
2、數(shù)據(jù)處理端：通過機器學習算法，實現(xiàn)用戶碎片行為的補全算法、升級設(shè)備唯一性識別算法、增加異常設(shè)備行為過濾算法等
3、算法模型：引入外部數(shù)據(jù)源結(jié)合易觀自有數(shù)據(jù)形成混合數(shù)據(jù)源，訓練AI算法機器人，部分指標的算法也進行了調(diào)整
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