以一次虚拟的活动及数据，尝试通过数据发现补贴活动中的羊毛党。

一、背景与目的

1.1 背景

共享单车潮汐效应明显，上班高峰期单车大多堆积，复用率低，平台运力有限，可缓解程度有限。

为解决这一问题推出了[众骑]活动，以1-20元不等的红包奖励形式鼓励有闲暇时间的用户在早高峰反向骑行，希望缓解高峰期的单车供应问题。

但活动上线后发现，红包不断被发出去，早高峰的单车供应问题并没有缓解。

1.2 目的

找到[众骑]活动异常用户/群体，推测其作弊手段与行为模式，并给出后续处置措施。

二、 活动简介

活动名称：[众骑]活动

活动用户：共享单车应用所有用户

活动期间：20181010 -- 20181031

活动时间：早高峰

活动范围：北京（指定地铁站）

活动规则：

1）在[高峰]时间段，于指定的地铁站附近100m[解锁活动车辆]；

2）在距离地铁 >= 500m后[锁定活动车辆]；

3）判断完成的依据是车辆未配置GPS，依靠[解锁车辆] 和 [锁定车辆]的地理位置信息作为唯一依据

活动成本：每完成一次骑行奖励1-20元不等的红包

用户行为预测：

活动时间为每天的早高峰，即早上7点到9点，2小时共120分钟，骑行500m；百度地图显示500m骑行时间约为3min，考虑到有赶时间、特别快用户，按照每次2min计算，假设用户在活动期间无休息、无停顿、无坏车的理想情况一直骑行，那么早高峰可骑行的次数为120/2=60次。

三、 发现异常用户及其手段

3.1  结论

异常用户：本次活动异常的用户为1分钟内含有两次以上解锁、锁定活动车辆事件的行为特征用户。

作弊手段：利用定位虚拟器进行虚拟定位，实现订单的快速完成以获得红包奖励。

原因：车辆未配置GPS，只能依靠[解锁车辆] 和 [锁定车辆]的地理位置信息作为唯一依据，

数据依据是同一个用户能在一分钟内完成多次解锁、锁定，而活动要求‘骑出地铁500米范围’，正常情况下，用户不可能完成；其次，同一用户，在间隔不到1分钟内，能同时在多个地铁站实现骑行。

3.2  找到异常特征用户

操作：【事件分析】 >> [解锁活动单车] 的 ‘总次数’、‘触发用户数’

从活动总体来看，15日至16日[解锁活动单车]的总次数与触发用户数都发生了极大的变化，特别是触发用户数环比增长了91.25%（1505-789/789*100%）；每日超千人参与的状态一直持续到10月27日，在10月28日用户数急剧下滑，环比下降了52.75%（832-1761/1761*100%），在这一升一降中，为了进一步确认是活动推广/自然的流量，还是羊毛党的突然涌入，需从其他维度细化后确认。

根据5W1H模型拆分维度：

Who--用户基本属性：年龄、性别

Who--设备属性--操作系统、设备制造商、设备型号、操作系统版本、应用版本、是否wifi

Where--地理属性--地铁站

How--车辆属性 -- 解锁方式、车型

从以上维度逐一查看数据后，除个别有所差异外但未明显异常。直到发现‘设备型号’扫描次数最多的是iPad Air2，这与出门或上班必带手机的常识有所出入。

点击查看【用户列表】，点开任一用户ID为309893查看其【用户行为序列】。发现用户的骑行次数都较高，最高的一天发生了422事件、骑行200多回。

点击查看具体序列，发现该用户一次完整的骑行周期（解锁活动车辆+锁定活动车辆）只需十几秒甚至几秒；不到20秒的时间内，能从苹果园地铁‘瞬间移动’到中关村地铁，而实际上苹果园距离中关村18.6公里，骑行约需1小时23分钟、驾车约需30分钟，明显非物理行为能办到。

此外，还存在一个[解锁活动单车]跟着多个[锁定活动单车]的事件，且每个[锁定活动单车]都有金额不等的红包奖励。

所以，该用户明显为异常账号。

3.3  行为特征

根据3.2发现用户异常的特征为：

1）骑行次数远高于理想次数（60次）；

2）十几秒甚至几秒内能完成一次骑行周期；

3）解锁与锁定行为并非一一对应。

3.3.1 每天骑行50次以上

根据第二部分【活动简介】关于用户行为预测中，活动时间为7点到9点，2小时共120分钟，骑行500m，骑行时间约需为3min，考虑到有赶时间、特别快用户，按照2min计算，那么，在活动期间无休息、无停顿、无坏车的理想情况一直骑行，最高可骑行次数为120/2=60次。

但在分布分析中，骑行次数的划分只有30-50次、50-100次，在点击50-100次区间用户，查看其行为序列，验证多个用户后，发现50次左右的用户骑行时间与行为也明显异常；且50*2=100分钟，两小时持续骑行100分钟，也是很不一般的行为，因此将每天骑行异常次数定为50次以上。

在【分布分析】中查看[解锁活动单车]的次数，发现每天解锁50-100次用户数为80-110人次、占比6%-16%；100次以上的都有40-60人不等，占每日骑行用户的2%-8%。

3.3.2 1分钟内完成2次骑行

操作：为了进一步验证异常用户行为及数据量，通过【漏斗分析】设置[解锁活动单车]、[锁定活动单车]事件，为防止正常用户使用到无法使用车辆而解锁的情况，将漏斗设置为两个解锁与锁定动作，session间隔为1分钟。

结果显示，在参加活动的12061人中，在解锁单车1分钟内锁定、再次解锁并锁定整体转化率为6.16%、共743人。除第一步转化率只有7.01%外，第二步、第三步的转化率高达88%以上。

3.3.3 异常用户行为路径

在【用户行为路径】中能看到，在活动期间以[解锁活动单车]为开始事件、session间隔为60秒的99967次会话中，有0.23%、231次会话是再次[解锁活动单车]。

3.3.4 异常用户数

将上述三种情况用户ID导出后去重计数得到共有855名用户。

其中，有744名用户ID都是连续的，从309245 开始一直到 309999。

3.4 手段推测

综上，此次活动期间3种行为特征、2类异常情况，约855名用户异常，其异常行为表现为：

1）一天（120分钟）内能完成50次以上的骑行任务，每次骑行周期时长小于1分钟，主要在几秒内；

2）1-2分钟之内能出现在不同的地铁进行任务（排除人工解锁、搬运、汽车运输的可能，北京路面交通几分钟能到一个站的人比薅羊毛还有本事！）；

3）解锁与锁定并未间隔对应事件，即存在多个解锁、再锁定或一个解锁、多个锁定的情况;

4）某些异常用户之间匿名ID序号具有连续性。

所以，本次活动异常为1分钟内含有两次以上解锁、锁定活动车辆事件的行为特征用户，推测其利用定位虚拟器进行虚拟定位，而非骑车运输、人工搬运等物理操作。

四、 羊毛党用户行为模式

4.1  结论

既有单打独斗，也有团伙作案，但其作弊方式都是利用车辆没有GPS，只能依靠[解锁车辆] 和 [锁定车辆]的地理位置信息作为唯一依据的漏洞，通过虚拟定位器上传虚假定位、实现快速完成订单获取红包奖励的目的。

4.2 团伙作案

团伙作案，在某些方面具有高度相似性，如时间、行为路径、设备属性甚至注册时间等方面具有相似性。而匿名ID为309245 -- 309999的744名用户在ID连续（某一程度说明注册时间接近）、骑行时间、骑行次数高度相似，说明其为团伙作案。

在【事件分析】、【漏斗分析】、【分布分析】中选出309245 -- 309999的744名用户，查看其主要行为特征。操作为对事件进行‘Distinct ID 正则匹配以309开头的用户，排除匿名ID为3096-3099、309、3091的6位用户’的筛选，得到744位用户的结果。

【漏斗分析】显示，该批用户总转化率为99.73%，第一步与第二步转化率高达100%，第三步转化率为99.73%，转化率极高说明该批用户在1分钟之内完成了2次骑行任务，时间都超短。另外，红包不等于0的每个环节的转化率都是100%。

【分布分析】显示，744名用户有717位，占比96.4%骑行次数都在100次以上。

行为模式是通过多部机器、设备注册大量账号（744），每天利用200多个账号通过虚拟定位器在活动地铁，几秒内实现[解锁活动单车]/[锁定活动单车]完成任务，以每天完成50次以上的任务量获得1-20元不等红包奖励实现获利的目的。

4.3 单打独斗

单打独斗，在用户基本属性、地理位置及设备属性上特征不是那么明显，某一时段内解锁、锁定频繁，但频次较团伙作案较低、不稳定的用户。

导出的855名用户中，除744名匿名ID外，其他的皆为单打独斗型用户；一部分用户，约40名，注册时间较早，开始刷任务时间一般在活动的第一天或第二天，应该属于看到活动漏洞继而产生薅羊毛想法；另一部分用户约69名，注册时间较晚，应该是在发现或听到有薅羊毛可能而注册了账号，继而开始刷任务、领红包。

从导出的855名用户中可看出，异常用户的年龄40-50岁区间的分布最多、其次是30-40岁，即主要以中老年用户为主。

从性别上看，异常用户男性占比偏多，为51%，女性占比偏少，为49%；而整体用户的性别分布，女性用户占比略高，为49.81%。

五、活动后续处置措施建议

5.1 已发现的团伙羊毛用户进行封号

考虑到团队作案真实用户少、在无利可图的情况下后续活跃可能性极低，对于公司只有害而无利，建议对团队账号进行封号处理；单打独斗型用户可能是真实用户，特征不明显、数量较小，且后期可能为公司产生收益，所以以防范为主，暂不追究。

封号名单为匿名ID为309245 -- 309999的744名用户。

5.2 未发现的进行防范

为防范此类事件的再次发生，且在不要伤害现有用户、减少公司损失、保障活动效果的前提下，对活动规则在原有基础上进行以下补充：

账号：一个身份证号只能注册一个账号

设备：一个设备同时只能登录一个账号、进行一次骑行，不支持同时扫多辆活动单车

时间：只有骑行周期 >= 2分钟以上才可获得

空间：骑行距离必须 >=  500米

操作：同一账号在[解锁活动单车]后必须[锁定活动单车]，才能再次解锁

5.3 活动方向的调整建议

没有解决的另一个原因可能是活动未细化区分地铁属性，反向骑行造成了原本紧张的单车供应资源更为紧张。普通用户早高峰是上班时间，潮汐骑行方向是‘家 >> 地铁站 >> 公司’，具体骑行路线如下图。

所以骑行活动应以地铁站为中心，根据平时地铁骑行的方向区分如‘居住’与‘办公’的标签属性，以设置与正常用户反向骑行的路线。

但目前活动并没有对地铁站附近属性进行区分，从地铁附近的骑行次数来看，复兴门、海淀黄庄、西直门等地发生的骑行次数居首，而这些地铁大部分为办公区，[众骑]活动鼓励用户从地铁站开始骑行，500m后获取红包奖励的活动方式，鼓励了原本不需要骑行的用户进行骑行，只会让原本紧张的共享单车资源更稀缺，早晚高峰的供应不能得到改善。

解决方案：

1）找到地铁站相关的数据，查看最近一年、早高峰时段的地铁附近100m作为[解锁]事件与[锁定]事件的次数、人数；

2）根据地铁在早高峰[解锁]事件与[锁定]事件的高低，设置不同的骑行方向，如当地铁附近100m在最近一年时间[解锁]事件次数远高于[锁定]事件时，说明该地铁办公属性的可能高于居住的属性，则[众骑]活动鼓励用户从其他地方开始骑行，到地铁进行[锁定]；当[锁定]事件次数远高于[解锁]事件时，说明该地铁附近的居住属性可能高于办公属性，则[众骑]活动鼓励用户从地铁开始骑行，到地铁500m后进行[解锁]。

根据地铁站早晚高峰不同骑行方向，对地铁属性进行区分，细化不同地铁站的不同时段的骑行方向。