下面这两张图大家应该都看过吧：

左图

老乡，参加红军可以分到土地。

右图

家有壮丁，抗日出征。光宗耀祖，保国卫民。

是不是感觉左图比右图的鼓动性强的多？

不过如果较真地说，第二张图是国军征兵后发给个人的证书，并不需要特别强的鼓动性。更有趣对比案例，可以看下面这个：

来自：十年砍柴

1949年最后的结果证明，有时候政党和政党之间、人和人之间的差距，也没那么大，就看你能不能好好说人话、做人事而已。

当然，一向强调个人主义的老美，最广为人知的征兵海报是下面左边这张，后来还被其他各国征兵部门以及各种电线杆小广告给抄袭了N次——

左图：James Montgomery Flagg，“I Want You”海报，Alfred Leete作品的美国版

右图：Alfred Leete，英国“You Country Needs You”海报，全球第一版

品一品，老美海报的主题跟中国的区别还是蛮大的。

毕竟美国东边和西边分别是大西洋和太平洋，南北的墨西哥和加拿大又都是“小”国，本土远离战场，坐拥全球最强大的工业实力。大家的安稳日子过得挺好的，你说“国家”、“民族”之类的大词肯定没人理你的。

所以这时候的宣传口径，更多的就是“先to be，然后to do”：别整天晃荡了，来参军搞点事情吧。下面摘录二战期间老美的几条征兵广告文案，你可以体会下——

“成为一名伞兵，投入战斗”

“加入海军，拯救世界！”

“起飞，美国！让他们一直飞翔！”

“责任与力量”

“18 至 19 岁的美国青年，现在你有机会挑选中意的部门！（美国陆军部）”

“美国海军需要一批年轻的爱国青年来驾驭扩建中的舰队，海军的每个部门都有施展才华的机会。现在就加入！”

“兵源空缺！现在就加入美国陆军！”

来自：《战争总动员：二战美国征兵宣传海报欣赏》

相反，中国自1840年开始，老百姓的日子是越过越差，大多数人家里是既无恒业也无恒产，加上日本的侵华战争、国民政府的低效统治，普通民众心里都有强烈的改变现状动力。

所以这时候的宣传口径，基本的路数就是“先to do，然后to get”：来不及解释了，快上车！一起干点啥，然后就能得到啥。

八卦一下，据说美国征兵海报还有下面这个版本，知识面所限，我就没法证实了。如果对这个风格感兴趣的，可以自行搜索Gil Elvgren，我怕贴出来这篇文章要被封掉。

其实不管是做宣传海报，还是做产品、做运营，底层有两个基本的逻辑都是相通的：

• 面向场景的对象感：用户是需求的集合，同一个人在不同场景下会表现出不同的需求
• 面向用户的对话感：需要基于用户的需求，明确用户的操作行为及需要达成的目标，并及时给予用户适当的反馈

基于这样的思路，你就会很容易明白，为什么同样是征兵广告，中国的是一个样，美国的是另一个样；同样是征兵广告，红军的是一个样，国军的又是另一个样——从根本上说，因为你面对的目标群体不同，所以提供的产品也就不同。

今年以来我的几篇文章也基本都在说这这个主题，感兴趣的同学可以回翻。

再把上面的概念应用到金融领域里，就是大家更加熟悉的两个概念了：KYC和适当性。不说严谨的解释，我自己简单粗暴的理解是：

• KYC：know your customer，了解你的客户。除开基础的合规要求部分，在互联网产品设计中，其实就是去了解他们的风险承受力、收益目标，以及产品偏好、服务偏好等。
• 投资者适当性：为投资者提供符合其风险承受力、收益目标、经验和能力的金融产品。

KYC

在具体的实操过程中，KYC被执行和落实的程度因公司而异，差别还挺大的。

条件差一点的公司，只是做了满足最底线要求的收集客户信息，让用户做做风险测评就结束了。

在互联网大厂里，相对会走得更远一些。早先是基于用户的自然属性特征，再结合其持仓数据来分析，后来增加了用户行为和交易行为的维度。

再后来，有条件的公司还会结合用户的消费数据、借贷数据来做分析，了解用户的可投金额等信息，不过这部分数据的精度往往不太高，就只能做参考了。

在整个过程中，结合上面提到的几个分析维度，持续收集用户特征、搭建并训练模型，然后配套推荐算法，不断迭代和优化，用户分层和精细化运营也就成为了可能。

投资者适当性

同样的，适当性执行程度的差异，也因公司而不同。要实现产品和投资者的匹配，需要平台既懂产品，也懂用户。

以基金行业为例。

基金公司里充斥着大量很懂金融产品的人，可惜却很少人懂用户。跟C端用户近一点的市场部、电商部和渠道部稍好，做机构业务的机构部主要懂机构客户，除此之外，大部分部门不懂也不太关心用户的想法和需求。

大型三方平台这里，懂用户需求的人很多，懂金融产品的人很少。不过这几年情况有了不少改观，据我所知，几个头部大互联网平台都有前公募的基金经理跳槽过来的。从组织的角度来说，它们也都陆续搭建了自己的投资研究团队，各种准入审核、尽调甚至上门面谈、路演都已经是玩得溜溜的了。

上面的逻辑说起来有些枯燥，结合两个案例来看下吧，体感会强一点。

第一个案例

先用腾讯理财通的例子，通过推演和拆解，来看看KYC和适当性产品化的应用场景。

第一步：当用户点击“微信-支付-理财通”进入页面时，系统会根据用户ID去查询数据库，根据该用户所属的人群标签，调用对应的主页版本。

• 如果是持仓金额在X元以下的用户，那么看到的就是左边两个初级版本中的某一个
• 如果是持仓金额在X元以上的用户，那么看到的就是右边那个进阶版本

第二步：用户进入主界面后，根据用户的其他一些交易和行为特征，系统的每一个模块再去查询跟这个用户匹配的产品/服务/内容/权益，然后返回到前端，展示给用户。

• 从活期-定期偏好维度来看，如果是偏好活期产品的用户，那么看到的就是左一的【初级版本-活期偏好】；如果是偏好定期产品的用户，那么看到的就是左二的【初级版本-定期偏好】
• 从权益敏感度的维度来看，如果是权益不敏感的用户，那么看到的就是左一的大按钮文案“买一笔试试”；如果是权益敏感的用户，那么看到的就是左二的大按钮文案“买一笔领3-30.88元现金”

当然，以上的过程其实是极度简化的，没有考虑智能推荐、实验和运营人工干预等情况。实际的产品设计和研发过程要复杂得多，少说也需要几十个人员的常态化投入。

第二个案例

再用蚂蚁的例子，来看看KYC和适当性营销化的应用场景。

第一步，用户进入主会场时，根据机构打分和和用户进阶情况，推荐机构彩头，这个其实就是用户身份和目标识别、以及机构匹配的过程。

第二步，用户点击进入机构财富号时，机构以专属的活动页承接。承接页中为用户提供产品、直播服务、讨论区、权益等，引导用户持续进阶和转化。

在这个过程中，同步实现了对用户的洞察和产品的匹配，以及业务指标的达成。

当然，这里的表述也是极度简化的。218理财节是我到蚂蚁之后主做的第三个年度S级大促，其中的很多细节不方便公开表达，希望将来可以有机会详细说说。

好了，轻松的话题到此结束。