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“羊毛党“运营的例子

作者:发布时间:2018-11-05分类:数据分析阅读:560469 ℃评论:0 评论

举一个新形态下反欺诈的例子,大家知道有一个人群叫“羊毛党”,做互联网金融、电商的企业客户,以及那些爱领取卡券优惠的人们可能比较熟悉。

专业的羊毛党的影响越来越大。2015年的时候,在华南有一家不大的企业兴致勃勃地做了他自己互联网金融产品发布会,投了两个亿,做互联网金融产品,配属了将近数千万的卡券优惠。结果是开售首日产品几乎直接被抢光。到了半年后,这些互联网金融产品到期赎回时,出现了大规模的集中赎回,类似银行挤兑的情况。要求赎回的理财产品和配属的卡券优惠金额加起来在一亿两千万左右,这个公司直接资金链断裂、关门大吉。

事后才知道,这些产品貌似是众多客户分开购买的,实际上是羊毛党的杰作,通过技术手段操纵移动App,通过近万个帐户抢购产品和撸羊毛(卡券优惠),这是很极端的例子。单纯依靠交易门内的数据来坐分析,显然于事无补。在互联网金融、电商等企业都会面对这个情况可以说这是新的对反欺诈的诉求。

通过结合三重门的数据运营,运营点前移后是否可以解决这个问题呢?Talking Data推出的基于新的RFM模型,从运营的角度上去展开跟羊毛党的攻防战。

从“交互门”,甚至公开市场门就开始识别羊毛党,具体分析羊毛党出没的痕迹如下:

  • 网络行为,通道,接入IP地址,Hostname, 路由设备日志,运营商接入基站都可以留存大量的网络行为日志,完整的网络日志可以形成一条羊毛用户网络路径,客观反映羊毛党的网络行为轨迹;

  • 设备动态行为,智能手机及手持设备往往会内置众多的运动传感器, 传感器会手机手机设备的动态行为包括位置变化幅度,变化频次, 变化规律等信息, 从而通过数据计算判断设备的动态行为;

  • 平台行为,被撸平台往往有很多的平台行为及过程,包括注册,绑卡,浏览,交易和提现。每个过程都会留下很多行为轨迹,而羊毛党特别是其中的机器羊毛党的行为轨迹更是有其特殊性;

  • 交易行为,羊毛党会对平台的产品做详细的对比分析,找出其中ROI最大化的薅方案。其交易的产品,交易金额和交易时间都是最佳化设计;

  • 手机的整体行为,羊毛党的主要工具都是手机, 每台手机上安装的互联网金融平台数,活跃时间,甚至于羊毛党对手机终端的偏好都可以留下一定的行为轨迹。

通过对这些来自羊毛党的“公开市场门”、“交互门”和“交易门”的数据整体获取和分析,可以建立一张羊毛党个人行为的数据图谱。如下图展示了一张汇集了多个数据源的羊毛党数据图谱,从图谱中可以直观的多看到一台安卓设备通过多次刷机形成了19台虚拟设备,这19台设备注册了19个账号完成了19次薅羊毛行动的数据轨迹。

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在可以识别以后,进入了羊毛党的运营阶段,因为依企业不同发展要求,需要甄别羊毛党和卡券敏感性客户以及死忠粉,需要采用运营手段对不同的客户用不同的策略来对待,而不是全部拒之门外。


TAG:羊毛党

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