如何做好互联网创投金融？浦宏创投能保本吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-05-25 18:17 标签： 宏领创投

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立刻起诉他们公司，连带起诉法人个人，记得要向法院申请诉前财产保全，先把他们没带走的资产查封了，并且查封他们所有的账户，尽量减少自己的损失。

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在网上投资一个叫浦宏创投平台，投资4万，昨晚发现平台关网了，怎样才能维权

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原标题：从投资人视角看 互联网给消费品创投带来了什么？

在移动互联网红利消失、消费升级的大潮背景下，涌现出众多做消费品、消费服务和品牌的互联网背景创业者：卖酸奶、果汁、沙拉、床垫、高跟鞋、面包的、做外卖餐饮品牌的、送花的、做SPA的、做服装品牌的、剪头发的等等。而众多的知名TMT投资基金也加入到消费投资的大潮中。一时间，投资圈打招呼问在看些什么项目，回答的都是“哎，没什么好的互联网项目，最近在看消费”。仿佛不看消费，这些曾经专注于互联网的基金就再没有什么好投资的了。

关于“消费到底有没有升级？是如何升级的？”，“互联网消费到底有没有机会？”我们在这不做过多的讨论。但是我一直在想，互联网基金为什么可以做得好消费投资？并不是在互联网红利还在的时候，那些用户的消费就不升级了，也不是当时没有专注于消费品投资的基金（这些基金在现在也还一直活跃在消费品投资的第一线上）。事实上，做得好的专注于消费投资的基金非常非常多，他们对消费者、消费行为、品类等等有着长期的关注和深刻的研究。那么值得思考的是，互联网基金有什么独特的优势，可以使得他们比传统消费基金投得更好，并且在消费投资领域也能做到和互联网领域投资一样优秀？互联网在消费领域的决定因素到底有多大？在公司运营方面，互联网又有什么样的优势？

分析一个项目，有宏观和微观两个维度。在宏观方面，要

分析市场，看市场的规模、增长，看品类，研究消费者的行为习惯，要看产业链的上下游格局等等，这是所有基金都必须掌握且擅长的，这里也并不能分出互联网消费基金与传统消费品基金的差异。但是，在微观层面，尤其是数据的应用上，互联网消费时代有一些与众不同的点。

互联网的特点就是改造渠道，原有的消费品行业的一个业务重点是铺线下渠道，谁的位置多、位置好、导购厉害，谁的销售额就会上升，可以说重点在于前期准备做的多好，但互联网把线下渠道搬到了线上，就带来了几大变化：

1） 位置相对无限化了，以前只有一个货柜，现在有无数个

2） 品牌定位更垂直了，以前要面向最广大的大众，现在可以针对某个特定人群

3） 很多感性上的东西变得更加量化、而且可以即时反馈、即时更改

这第三点，就带来了很多微观层面的巨变。比如以前没有任何消费品公司知道到底终端渠道的东西谁买走了，也不知道大家的使用反馈如何，更不知道这些人从哪里来，到哪里去，或者多长时间会再回来一次。

如果你对顾客的了解那么有限，就注定只能走放量的粗放发展路线，那也就注定会浪费大量资源，并且可能用户还不会买账。但是经过互联网改造的渠道，每一个用户都能够和公司直接产生关系，互联网消费公司第一次能够完全掌握用户的信息、喜好和反馈等等。

那么对于投资消费公司的互联网基金来说，就可以把实体的消费品类比做是一个互联网产品，把所有的客户类比为互联网产品的使用用户。随之而来的，很多对用户数据的

分析就能够第一次被运用于消费领域，其中最重要的两项就是 Cohort 和 Unit Economics。

基于这两点，可以看到公司的top line及结构，用户的LTV，毛利，计算unit economics是否可行等等，同时对这两点的

分析，可以对公司的日常运营有着非常多的指导，比如制定部门的考核目标和标准等。我认为这两张表格不只是投资人会看的，也是CEO和COO最应该关注。

在这篇文章中，我们就先来仔细讲下

留存群租（Cohort）分析

相比于传统的消费品公司（和消费服务公司）以及传统的消费渠道，互联网消费公司知道用户是谁，用户发生了什么样的行为（什么时候购买，客单价，复购，SKU等等），知道用户的画像（年龄、性别、收入等等）等等众多的数据。借助于互联网技术和新的渠道，其实是有着很大的机会。基于此，我们可以借鉴移动互联网最核心的方法论之一留存群组

留存指的是某段时间获取的用户在未来某段时间活跃的比例，具体有日留存、周留存、月留存等等。一般在问APP的留存，指的是在某个时间段（某天；某月）获取的新用户在未来的某个时间段（第2天、第7天、第30天；第2个月、第3个月）有一次行为（一般是定义为打开）的用户比例。

例如某APP，1月1日新增100用户，1月2日有40个人打开APP，1月31日有12个人打开APP，那么1月1日这批用户的次日留存就是40%，第30日是12%。关于这个指标是好是坏，结合不同的应用类型（社交、游戏、电商、资讯、社区、工具）有不同的评判标准和经验法则，与此同时也可以和竞争对手做横向对比，相信互联网投资基金都耳熟能详了。

1月2日，这个APP又获取了200用户，1月3日90个人打开了APP，2月1日有20个人打开了APP，那么这批用户的次日留存是45%，第30日留存是10%。那么我们可以看到1月2日的日活中，有40个是老用户，90个是当日获取的新用户，这就是活跃用户的结构。

以此类推，1月3日获取的新用户有一个留存状况、1月4日5日···以后每天都有一个留存表格。把这些表格放在一起，就是一个巨大的斜对角矩阵：

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