[费解]债务人离婚,没钱,能找他前妻要回欠款吗?[费解]

案例分享转自@借贷律师推荐官

[红围脖]【类型】

夫妻共同债务

[红围脖]【基本案情】

A和B当时还是夫妻,A向C(我方当事人)借现金44w元,期限一年。到期后C找A还钱,A以没得钱为由拒绝还钱;找到B,B说他不知道A借了钱,这个钱也没有用于家庭开支。

[红围脖]【粉丝诉求】

他们当时是两夫妻,借的钱肯定都有用啊,借了我的钱就该他们一起还!不能现在离婚了就不还钱,难道我的钱就算地上捡的?我不需要用钱吗?

[红围脖]【办案过程】

律师帮助委托人在梳理证据时发现,借款后不久他家里买了一辆车,且在他们婚姻存续期间,并搜集了相关证据证明该借款是用于家庭生活开支。

[威武]【案件结果】

我方胜诉,夫妻二人共同偿还我方当事人借款,顺利收回本金及利息。代理费3w,对方全额承担。

[纸飞机]【推荐官有话说】

一个善于发现细节的律师,不仅会想方设法地收集对我方有利的证据,还会利用严谨的逻辑思维能力帮助当事人挽回损失。有需要律师的朋友可以问询推荐官哦~
#贵阳杭州 律师/法律咨询/借钱不还/夫妻共同财产/转移财产/强制执行/老赖#

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会联想到《从宫本到你》和《夜空中有最大密度的蓝色》:主角们终是参不透这世界,一番迷茫、悲伤过后,最终只能是笑着面对如电影般荒诞不经的生活罢了。

很多年后把曾经对爱情的坚持、对梦想的豪言壮志,当作酒桌上几句博君一笑的谈资时,就是彻底的投降吧。

但我还是想开心地活下去

【数据创造竞争优势,也可能不止...】人人都说数据重要,那么,对于企业来说,该如何看待数据增长?又如何利用数据分析趋势呢?通常,在预测和分析增长的时候,很多企业都是毫无头绪的,尤其对于创业公司来说,资本已开始偏向于关注具体的变现渠道。这很容易理解,很多投资者已经受够了“让我们收购一群用户,并靠着卖广告赚点钱”,这种表面上的“好模式”。创业公司需要通过变现来证明自己的商业价值,否则这种单纯的依靠卖卖广告变现就能找投资的做法,纯粹就是耍流氓。

从一开始就建立一个精确的、与你真实数据情况相匹配的增长模型,听起来是很困难的。但诸葛君今天就给你一个更清晰、更易达成的目标。

1、判断如何获得增长

其实在一家企业刚刚创立初期,用大数据驱动是一个伪命题——因为用户数量有限,样本性不足。因此,我们必须先判断行业趋势、市场前景,是否被投资机构持续看好?其次,更广泛地去了解潜在用户的需求,让更多用户来使用我们的产品。

2、确立增长模型

在这一阶段,我们需要布局与增长有关的核心指标了,比如:日/月活,留存。这些指标的目的不是为了衡量产品当前当下的表现,而是为了未来做增长时有可比较的基准。并且,这些指标能够告诉我们,什么时候我们应该去做增长。产品本身没有粘度的话,即使烧钱做增长,也不会实现良性增长,因为流失速度很可能超过增长速度。以前很多烧钱的企业能成功,是因为竞争没有那么激烈,用户没有辣么多选择。但今天如果你的产品很差,留存又不高,口碑也不好,烧再多钱也不能获得真正核心的自然增长。

3、优化效率

这个阶段就能看出来好的创业公司和普通创业公司的巨大差别——效率。无论PR还是做活动,都需要人力和时间成本。如何在增长中,找到效率最高的渠道呢?其实这正是创业公司之间PK的核心竞争力。如果不通过数据来驱动,还是靠直觉,一次两次可以,但没人能在赌局中连赢一万次。

所以,直觉需要和数据进行结合,这样企业能迅速优化各个渠道,来提高单位时间的转化效率。通过转化效率的提高和叠加,变成企业的核心竞争力。一个不用数据驱动的公司,和一个用数据驱动的公司,假设运营策略一样,资本储备、用户量相当,后者也有大概率胜出机会。

4、实现营收的运营策略

业务变现,要求有很高的用户基数。一般互联网产品中高活跃、体验好的用户会转化为付费用户。就像一个漏斗不断筛出高价值用户,这其中拼得就是运营效率了。比如,电商用户的转化漏斗一般是:访问——注册——搜索——浏览——加入购物车——支付——(退货)。这是一个非常长的漏斗,数据化的精细化运营,需要对漏斗的每个环节持续地追踪。因为不能衡量,就很难实现增长。

一个注重营收的企业,必须时刻关注各个部门、各个环节的转化效率。为提升转化效率,可以通过市场营销、产品迭代、用户运营来实现。而其中每个环节即使只是小幅提升,但叠加后可实现成倍增长。这种倍增,如果没有做过数据化运营的人,很难体会到。

下面我们就来具体说说如何实现数据驱动的精细化运营,我们将围绕以下2点展开:

1、明确各部门核心的关注指标:拆解目标,加强数据在企业内部的流转效率;

2、构建用户画像,设计增长策略:基于用户行为数据,根据同期群衡量表,通过纵向分层运营,挖掘用户层级状态迁越的关键;横向状态监控,阶段性的设计激活和召回方案。

一、明确各部门核心关注点

将用户生命周期分为获取、激活、留存、营收和传播,将该模型与用户生命周期历程各阶段做对应,并基于业务特点来梳理的具体指标。将业务与企业各部门的目标对应起来,即:

➤营销推广部门,对应获取阶段的数据指标;
➤运营部门,覆盖从激活、留存、营收到传播各个阶段;
➤产品部门,从功能实现的可用性和用户使用体验各个方面,对所有指标进行一个整体把控,但是根据产品阶段可分阶段设定优先级来逐步解决。

但是,如果每个部门各关注各的指标,还是不能将精力集中在一起,如果想形成合力,可通过用户价值分层的同期群衡量表来统一大家的目标。以注册评估者占比新手投资占比复投占比,这个关键指标为例,说明如何使用这张用户价值分层的同期群衡量表。

当有一张图表能够对整体产品的增长状态进行评估时,那么集中各部门的意见就会容易很多。参见上图,基于同期群分析用户价值分层的数据可视化:

1、注册评估者为蓝色,新手期投资者为黄色,周期复投者为橙色,流失用户为红色,之所以有不同深浅的红色黄色,是在分层的同时进行质量的区分;

2、每个柱子代表某时间段内新增的所有用户;

3、每个颜色代表截止查看此表时,各类价值用户占当时新增总数的比例,即,在查看这张表时,每个柱子代表的那一天,所有的新增用户转化为各个层级用户的一个比例。

通过这样的方式,即可衡量产品当前的健康度:

➤纵向来看,明确各个价值阶段用户转化的情况;
➤横向来看,明确是否逐步有所提升,上图就是一个比较波动的状态,是由于早期运营活动力度大,而新增的量比较小,所以带来的波动比较大。之所以,最右边蓝色部分那么长,是因为蓝色是注册评估者,最右边说明刚刚新增,还未流失,所以占比很高。

「用户分层的同期群衡量表」,集中了不同价值用户群的一个状态,每个部门要负责的用户群都在这个表里有所体现,能够通过这个表来讨论数据波动,以及各个部门该如何共同发力,给用户带来更大的价值,让用户更为喜欢使用产品。

从整体上,营销推广的主要目标是围绕着不断带来更精准的用户,监控用户质量的指标展开的;运营主要围绕投资转化和不断重复投资,监控和分析数据,并且不断优化;理财品类的设计则围绕如何让用户追加投资来设计策略;产品部门是围绕实现用户需求,实现收益以及长期的易用性、粘性和体验来不断迭代产品。

如此拆解,就会目标明确,然后围绕企业阶段性的共同价值,共同努力,加强数据在企业内部的流转效率,进而带来更大的价值。

二、构建画像 设计增长策略

用户画像是把目标用户群作为一个虚拟用户进行描述,对用户有一个更情感化的感知。

用户画像,如果下个定义的话,就是一个基于用户自身属性、场景需求目标和行为模式特点高度概括提炼出来的虚拟角色画像,比如,上图右边的一个理财产品新手期用户的用户画像:

➤用户自身属性:25~35岁之间,白领及以上,年薪8~15万;
➤行为特点:粘性比较强,周访问天数大于3天,对收益、安全性的信息特别敏感,同时处于一个选购理财产品的阶段;
➤场景需求:由于首次投资,正在验证平台的安全性和收益效果;同时,由于首投常为短期产品,在对平台有好印象的情况下,一般会对比其他产品的收益准备继续投资。

想象一下,如果有这样一个用户画像,在设计增长策略时会不会更落地、更踏实?其实在工作中,经常会遇到的问题都是很多很杂很细碎的,容易淹没在具体的事务中。

比如:本来要让新用户更好的get到产品的点,进而认可产品的价值,带来留存,但是文案在斟酌的过程中,就传达出只有资深用户才能get到的点,那这样的活动必然无法提升新增用户的留存,因为「用户画像」搞错了,很可能是对着“自己心中的那些资深用户”在设计运营,甚至在以自己为角色原型设计运营策略,这都是在运营过程中很容易犯的错误。

这时,就需要将「用户画像」与具体工作内容对应起来,就能够更好的切中用户需求,带来超出用户预期的体验。

首先,能够将各个价值层级特点的用户,通过条件判断划分出来进行特征聚类,分析用户的自身属性和行为特点,并且结合业务进行场景解读,配合电话调研便能够更好的认知用户,形成更准确的用户画像。

角色画像是一个难度和门槛非常高的工作,因为传统调研都是通过人与人之间的观察和交流完成的,用户的使用环境和场景都不同,就需要调研者有很高的素质来对信息进行辨别,最后形成有效的结论。但随着近几年数据采集能力越来越强,基于用户行为数据来做用户画像,相较之下更为直接和高效。

当有了自己产品不同价值阶段用户的用户画像,那么该如何设计增长策略呢?给大家一个大的方向——「用户价值分层的同期群衡量表」。

1、纵向分层运营,挖掘用户层级状态迁越的关键

举例,要找到用户从注册评估转化为新手投资的关键促成点,进而升级用户价值。比如:新手引导在理财产品中特别重要,为新增一天内没有查看财产安全相关内容的用户,推送让用户信赖的信息内容和投资引导,就能够更好的帮助用户度过迷茫期,更快的进行投资决策。

2、横向状态监控,阶段性的设计激活和召回方案

随着时间推移,用户无法避免的逐渐进入沉默状态,一旦在图上发现沉默流失的征兆,即可基于用户的行为特点,推送与用户查看过的内容相关的信息,召回的效果就比较好。但是如果沉默很久了,那将错过最佳召回时机。

分析只是手段,根本目标在于通过数据驱动企业增长,企业的核心诉求就是提高效率,降低成本,诸葛io帮助企业首先根据行业特征,搭建指标体系,这是“让数据服务于业务增长”的重要一步,同时,让数据在各部门之间高效流转则可以极大地提升沟通效率,让企业中每个岗位都有明确的核心关注指标及奋斗目标,最终形成增长合力。


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