在银保监会发布的《关于进一步促进信用卡业务规范健康发展的通知(征求意见稿)》中,明确指出“不得以发卡量、客户数量等作为单一或主要考核指标,长期睡眠信用卡比率不得超过20%”。从监管的角度来说,这是对银行信用卡业务展开了一次明牌式的倒逼改革。
某股份制银行在挖掘存量市场价值上进行了一系列积极的探索,该股份制银行信用卡总量达几千万张,位居国内股份制银行前列。为了进一步挖掘客户的价值,行内将信用卡用户作为行方分期产品的目标客群,并为此构建了信用卡营销模型及营销执行策略的全流程方案。
在实际运行中,这种方式确实带来了一定数量信用卡用户对于该分期产品的使用,但与行方的预期相距甚远,最终的用户使用转化率只有1%-2%,这个数字远远不能反应信用卡目标客户和分期产品的真实匹配程度。造成转化率未达到预期的原因在哪里呢?
行方的营销模型就像一个筛子,功能在于过滤。但行方的模型分析维度有其局限性,无法对信用卡客户的需求进行细颗粒度刻画,行方只能将筛子的孔径设置得尽可能大,以此来保障风险和收益的平衡。
但实际上有大量被过滤掉的用户并非没有需求的“坏”用户,有很多属于是被误筛的群体。他们的出现主要是因为一方面筛子孔径过大,另一方面是筛得频率过低。
为了改进这一问题,行方联合百融云创在营销模型的基础上再辟蹊径,搭建了拒绝回捞模型。
通过拒绝回捞模型把被原有营销模型拒绝掉的客群进行更精细的打分,从中挖掘出风险较低的客群。就好像本来是一口被开采枯竭的油井,科学家们通过新工艺的改进,将深层石油探测了出来。新挖掘出的客户如果被成功转化,则作为拒绝回捞模型的Y样本,反哺回模型中进行正向迭代和优化,如此循环往复。就如同把筛子反复地筛动起来,根据不断丰富的Y样本来不断调整筛子的孔径。不断挖掘客群,直到收益和风险达到了一个临界点为止。
通过拒绝回捞营销模型的嫁接,该行信用卡的分期产品转化成功率较原来提升3倍,仅仅2021年下半年,据测算为该信用卡分期交易额提升三亿元。
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