- May 27, 2025
- Plateforme
Dans la compétition entre les plateformes fintech, la croissance des utilisateurs est passée d'une approche grossière à une opération finement réglée, et le programme Hunter Coin de HSAM construit un volant de croissance durable des utilisateurs grâce à une logique de conception axée sur les données, qui se concentre sur la transformation des données comportementales des utilisateurs en un mécanisme d'incitation quantifiable.
La plateforme a mis en place un système de collecte de données à plusieurs niveaux pour suivre en temps réel les données comportementales des utilisateurs en matière d'invitation, d'enregistrement et de transaction. Lorsque l'utilisateur A invite l'utilisateur B à s'inscrire par le biais d'un lien exclusif, le système enregistre non seulement la relation d'invitation, mais suit également 12 dimensions de données telles que la fréquence de connexion de B, le temps d'authentification du nom réel et le type de produit pour lequel la première transaction a eu lieu dans les 7 jours suivant l'inscription. Une fois ces données nettoyées et analysées, le facteur de récompense pour l'utilisateur A sera ajusté de manière dynamique. Par exemple, si B effectue des transactions sur des produits à haut risque rapidement après son inscription, cela signifie que la qualité de l'invitation de A est élevée, et le système lui accordera une prime supplémentaire de 15 % en pièces de monnaie de chasse.
Afin de garantir l'équité du mécanisme d'incitation, la plateforme introduit la technologie blockchain pour rendre les données inaltérables. Une valeur de hachage unique sera générée pour chaque récompense et enregistrée de manière synchrone dans le grand livre distribué. Les utilisateurs peuvent utiliser la fonction « Traçabilité des données » sur le client HSAM pour visualiser l'ensemble du processus de calcul des primes, y compris l'IP enregistrée et l'empreinte digitale de l'appareil des utilisateurs invités. Cet affichage transparent des données a permis à la plateforme d'obtenir un taux de reconnaissance de l'authenticité des données de 98 % lors de l'enquête sur la confiance des utilisateurs de 2024.
Du point de vue de la modélisation des données, la plateforme utilise des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour optimiser les stratégies de récompense. En simulant des scénarios de croissance de plus de 100 000 utilisateurs, le système ajuste dynamiquement le seuil d'étape des récompenses d'invitation. Pendant la période de concurrence féroce sur le marché, en surveillant la croissance accélérée du nombre d'utilisateurs des plateformes concurrentes, le système augmentera automatiquement de 20 % le coefficient de récompense pour l'invitation de 5 utilisateurs valides consécutifs et, en même temps, réduira le nombre maximum d'invitations d'un seul jour pour un seul utilisateur afin d'empêcher le débroussaillage malveillant.