- May 27, 2025
- Plattform
Im Wettbewerb der Fintech-Plattformen hat sich das Nutzerwachstum von einem groben Ansatz zu einem fein abgestimmten Betrieb verlagert, und das Hunter Coin Program von HSAM baut ein nachhaltiges Schwungrad für das Nutzerwachstum durch eine datengesteuerte Designlogik auf, in deren Mittelpunkt die Umwandlung von Daten zum Nutzerverhalten in einen quantifizierbaren Anreizmechanismus steht.
Die Plattform hat ein mehrstufiges Datenerfassungssystem aufgebaut, um das Nutzerverhalten bei Einladung, Registrierung und Transaktion in Echtzeit zu verfolgen. Wenn Nutzer A Nutzer B einlädt, sich über einen exklusiven Link zu registrieren, zeichnet das System nicht nur die Einladungsbeziehung auf, sondern verfolgt auch 12 Datendimensionen wie die Häufigkeit des Logins von B, die Zeit des Abschlusses der Echtnamen-Authentifizierung und die Art des Produkts, bei dem die erste Transaktion innerhalb von 7 Tagen nach der Registrierung stattfand. Nachdem diese Daten bereinigt und analysiert wurden, wird der Belohnungsfaktor für Benutzer A dynamisch angepasst. Wenn B beispielsweise schnell nach der Registrierung Transaktionen mit risikoreichen Produkten abschließt, bedeutet dies, dass die Einladungsqualität von A hoch ist, und das System gewährt einen zusätzlichen Hunter Coin-Bonus von 15 %.
Um die Fairness des Anreizmechanismus zu gewährleisten, führt die Plattform die Blockchain-Technologie ein, um die Daten unverfälschbar zu machen. Für jede Belohnung wird ein eindeutiger Hash-Wert generiert und synchron im verteilten Ledger aufgezeichnet. Die Benutzer können die Funktion „Datenrückverfolgbarkeit“ auf dem HSAM-Client verwenden, um den gesamten Prozess der Anreizberechnung, einschließlich der registrierten IP und des Gerätefingerabdrucks der eingeladenen Benutzer, einzusehen. Dank dieser transparenten Datendarstellung konnte die Plattform in der 2024 User Trust Survey eine 98%ige Anerkennung der Datenauthentizität erreichen.
Aus der Perspektive der Datenmodellierung verwendet die Plattform Algorithmen des Reinforcement Learning, um die Belohnungsstrategien zu optimieren. Durch die Simulation von Szenarien mit mehr als 100.000 Nutzern passt das System die Stufenschwelle für Einladungsprämien dynamisch an. In der Zeit des harten Wettbewerbs auf dem Markt erhöht das System bei der Beobachtung des beschleunigten Nutzerwachstums konkurrierender Plattformen automatisch den Belohnungskoeffizienten für die Einladung von fünf aufeinanderfolgenden gültigen Nutzern um 20 % und verringert gleichzeitig die maximale Anzahl von Einladungen an einem Tag für einen einzelnen Nutzer, um böswilliges „Brushing“ zu verhindern.