10月互金平台移动影响力TOP100
近日，盈灿咨询发布《互金平台移动影响力百强榜单报告》（以下简称“《报告》”），旨在反映互金平台在移动端的影响力情况。《报告》是根据500家平台在平台微信公众号、平台APP、平台微博、新闻客户端、QQ群等常见移动端的数据，选取反映平台在移动端影响力的指标，运用加权分组线性打分法计算得出，并对影响力总分降序排列前50名的平台予以展示。
10月移动指数为213.6，微信指数、APP指数、微博指数、新闻指数分别为109.83、271.25、186.45、334.58。
本期榜单结果显示，支付宝、拍拍贷、微信支付位居前三。
报告原文如下：
报告概要及变动说明
报告概要
《互金平台移动影响力百强榜单报告》旨在反映互金平台在移动端的影响力情况。是根据500家平台在平台微信公众号、平台APP、平台微博、新闻客户端、QQ群等常见移动端的数据，选取反映平台在移动端影响力的指标，运用加权分组线性打分法计算得出，并对影响力总分降序排列前50名的平台予以展示。榜单报告分析部分由宏观分析（含互金行业移动指数）和微观分析（互金平台点评）两部分组成。
排名不代表投资建议，请读者理性对待。
变动说明
本期对各项指标之间的相关性重新计算，计算得出新闻评论数与移动影响力之间关系转弱，故剔除该项指标，同时将新闻数二级指标权重提升，保持新闻端一级指标总权重不变。
2016年10月互金平台移动影响力百强榜单
2016年10月互金平台移动影响力榜单报告
宏观分析
10月移动指数为213.6，微信指数、APP指数、微博指数、新闻指数分别为109.83、271.25、186.45、334.58。
微信端，平台月度平均推送微信29.23条，平均阅读数为5.94万，点赞数712.90；APP端，截止10月，平台安卓端APP平均下载量达1.12亿；微博端，平台月度平均新增粉丝数为613.45，平均推送微博39.83条，平均点赞数为648.70，平均评论数为329.06，平均转发数为648.22；新闻端，平台月度平均曝光次数为52.80。
综合可见，10月互金行业移动化水平较基期继续提升，且再次微信、APP、微博和新闻端均较基期景气。同时，APP下载量较上月有明显增长，微博主要靠增粉拉动，表现也优于上月。
随着双十一到来，年底平台冲指标获客，预计11月互金行业移动化水平将更上一层楼。
平台点评
拍拍贷本月排名升至榜眼。本月，拍拍贷计划在美国启动IPO，估值或达20亿的传闻提升了平台热度，排名提升。拍拍贷作为纯信息中介的老P2P网贷平台，一直在互金行业移动影响力排名中表现突出，各移动工具运营及表现较为均衡。其中，微信在互金样本平台中表现出色，平台微信推送及阅读情况都很好，位于行业前五。平台月度微信推送文章数约70篇，单篇文章平均阅读数逾1.2万，最高阅读数逾6.4万，点赞率逾0.22%，最高点赞数逾240。
拉卡拉本月受“原银联高管集体跳槽拉卡拉、拉卡拉分拆支付业务独立上市、拉卡拉福建分公司吃央行罚单”等消息的影响，新闻热度提升，排名提升。拉卡拉在各移动工具上表现都较好。拉卡拉是以硬件切入市场，具有刷卡优势，但目前支付宝钱包、微信支付等手机终端替代刷卡，无疑对拉卡拉形成了竞争压力，但其凭借完善的商户服务体系及优秀的线下团队、对接B端商户，在移动支付市场上独具一格。目前，拉卡拉围绕支付场景业已做了深度布局，相信拉卡拉未来在移动端的影响力会继续释放。
微众银行本月发布运营数据，引发市场关注，同步提升了平台在移动端的影响力。微众银行放弃PC端产品入口，专注发力移动端，建立一套移动端的银行服务系统，包括理财、信贷和支付产品。截至2016年1月初，微众银行拳头产品“微粒贷”累计发放贷款总金额超1200亿元，总笔数超1500万笔，发展速度和移动影响力可见一斑。
开鑫贷本月升级开鑫金服，发力金融资产交易和企业理财-开金网的消息为平台移动影响力添了浓墨重彩的一笔。开鑫贷移动工具在用户数量上处于中上水平，本月新闻端表现好，拉升了整体排名。值得一提的是，开鑫贷在工具质量上把控较严，利于平台在移动端深远发展。以平台APP为例，其网络通信采用HTTPS协议、APP的代码经过加壳保护等。
网商银行本月各移动端表现均优于上月。本月平台助力双十一，授信超百万网商，包括QQ群在内的移动工具明显较上月表现活跃。网商银行具有强大的线上电商资源阿里巴巴及淘宝，与网商银行服务小微企业及个人创业者的初衷良好融合，达到互相促进“1+1＞2”的效果。
互金行业移动指数制作说明
互金行业移动指数，用以衡量整个互金行业的移动端发展情况。由影响力较大的500家互金平台的移动端数据得出。移动指数下设微信指数、APP指数、微博指数、新闻客户端指数四个一级指数，移动指数由四个一级指数运用层次分析法加权得出，权重见表“2016年10月互金行业移动指数指标及权重”。设2016年6月为基期，2016年第四季度调整后的新基期见表“2016年四季度基期”。
互金平台移动影响力榜单制作说明
上表为本期互金平台移动端影响力榜单涉及数据源、指标及权重，其中，各指标、权重确定方法、打分方法、分析方法简介如下。
指标简介
影响力表征平台发布信息的影响情况，影响力指标越高，说明平台发布的内容被越多的用户看到，可体现在文章数、阅读数、点赞数、评论数、转发数上。均为客观指标，含义如下。
（1）文章数。
文章数指平台移动端在统计时间段内发布的文章总数量，正向指标，包括微博文章数、微信文章数、平台相关新闻数。
（2）阅读数、平均阅读数、最高阅读数。
阅读数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的全部阅读数，正向指标，包括微信公众号阅读数。
平均阅读数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的平均阅读数，正向指标，
最高阅读数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的最大阅读数，正向指标，
（3）点赞数、平均点赞数、最高点赞数、点赞率。
点赞数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的全部点赞数，正向指标，包括微信、微博点赞数。
平均点赞数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的平均点赞数，正向指标，
最高点赞数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的最大点赞数，正向指标，
点赞率指平台移动端在统计时间段内的点赞数与阅读数的比值，正向指标，
（4）评论数、平均评论数、最高评论数。
评论数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的全部评论数，正向指标，包括微博、新闻、APP。
平均评论数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的平均评论数，正向指标，
最高评论数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的最大评论数，正向指标，
（5）关注人数。
关注人数指平台移动端在统计时间段内的参与人数，正向指标，包括第三方QQ群中的平台关注人数、APP下载量、微博粉丝数。
评分及分析方法
权重确定方法
本报告的权重由层次分析(AHP)法得出。
确定评级采用的AHP法的标度方法。
构造判断矩阵。
运用两两比较方法，对各相关指标进行两两比较评分，根据中间层的若干指标，可得到若干两两比较判断矩阵。
一致性检验。
在层层排序中，要对判断矩阵进行一致性检验。在特殊情况下，判断矩阵可以具有传递性和一致性。一般情况下并不要求判断矩阵严格满足这一性质，但从人类认识规律看，一个正确的判断矩阵重要性排序是有一定逻辑规律的，例如若A比B重要，B又比C重要，则从逻辑上讲，A应该比C明显重要，若两两比较时出现A比C重要的结果，则该判断矩阵违反了一致性准则，在逻辑上是不合理的。因此在实际中要求判断矩阵满足大体上的一致性，需进行一致性检验。只有通过检验，才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的，才能继续对结果进行分析。
一致性检验的步骤如下：
当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，C.R.>0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新修正。
本评级的判断矩阵的单排序一致性比例和总排序一致性比例C.R.<0.1，均通过一致性检验，本评级判断矩阵是可以接受的。
计算权重。
本评级采用和法计算权重。对于一致性判断矩阵，每一列归一化后就是相应的权重，对于非一致性判断矩阵，每一列归一化后近似其相应的权重，再对这n个列向量求取算术平均值作为最后的权重。具体的公式为：
评分方法
（1）数据对数变换。
为减少变量的波动,与其他变量的波动水平相适应，使得不同维度的指标之间可以相互比较、运算，首先对相关数据进行对数变换，即
（2）相对线性评分。
设一组数据的最大和最小值分别为100分和0分，根据相对线性评分法，
分析方法
本文针对结构化数据做统计分析，非结构化文本数据进行文本分析。
未来方向
由于时间仓促和水平所限，同时受数据获取、实现难度和时效性的影响，本报告也存在一些不足与需要改进之处，我们将不断迭代和完善模型版本，以更全面的数据，见证并详细记录互金行业及平台的移动端发展历程。
未来本报告将致力于在以下几方面做出完善：
扩充数据源。如增加广播和视频客户端，实现微信及APP端成交数据的抓取等。
完善指标。加入指标，如加入表征平台服务用户情况的服务力指标，如互动情况、移动端栏目设置、成交等；完善现有指标，如实现区分文章原创、区分活动及软文、有效评论、情绪相关的算法，判断新闻文章是否主要讨论平台相关的算法等。
评分方法调整。如识别同类间去重与异类间去重的影响等。
权重调整。如根据传播实力及权威性对新闻媒体赋予权重，增大区分度较大指标的权重等。
灵敏度测试。如判断及解释异常值和异常趋势等。
关于以上，本榜单将在以后的评估中根据现实情况做出调整并予以公示。
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