- May 27, 2025
- Plataforma
Na concorrência entre as plataformas de fintech, o crescimento do usuário passou de uma abordagem rudimentar para uma operação refinada, e o Hunter Coin Program da HSAM constrói um flywheel de crescimento sustentável do usuário por meio de uma lógica de design orientada por dados, que se concentra na transformação dos dados comportamentais do usuário em um mecanismo de incentivo quantificável.
A plataforma criou um sistema de coleta de dados em vários níveis para rastrear os dados comportamentais do usuário no convite, no registro e na transação em tempo real. Quando o usuário A convida o usuário B a se registrar por meio de um link exclusivo, o sistema não apenas registra a relação de convite, mas também rastreia 12 dimensões de dados, como a frequência do login de B, o tempo de conclusão da autenticação de nome real e o tipo de produto no qual a primeira transação ocorreu dentro de sete dias após o registro. Depois que esses dados forem limpos e analisados, o fator de recompensa do usuário A será ajustado dinamicamente. Por exemplo, se B concluir transações de produtos de alto risco rapidamente após o registro, isso significa que a qualidade do convite de A é alta, e o sistema concederá um bônus adicional de 15% de Hunter Coin.
Para garantir a imparcialidade do mecanismo de incentivo, a plataforma introduz a tecnologia blockchain para tornar os dados inalteráveis. Um valor de hash exclusivo será gerado para cada recompensa e registrado de forma síncrona no livro-razão distribuído. Os usuários podem usar a função “Data Traceability” (Rastreabilidade de dados) no cliente HSAM para visualizar todo o processo de cálculo de incentivos, incluindo o IP registrado e a impressão digital do dispositivo dos usuários convidados. Essa exibição transparente de dados permitiu que a plataforma obtivesse 98% de reconhecimento da autenticidade dos dados na Pesquisa de Confiança do Usuário de 2024.
Do ponto de vista da modelagem de dados, a plataforma usa algoritmos de aprendizagem por reforço para otimizar as estratégias de recompensa. Ao simular cenários de crescimento de mais de 100.000 usuários, o sistema ajusta dinamicamente o limite de etapas das recompensas de convite. Durante o período de concorrência acirrada no mercado, ao monitorar o crescimento acelerado de usuários de plataformas concorrentes, o sistema aumentará automaticamente em 20% o coeficiente de recompensa por convidar 5 usuários válidos consecutivos e, ao mesmo tempo, reduzirá o número máximo de convites de um único dia para um único usuário a fim de evitar a escovação maliciosa.