贷中营销风控中有策略，有埋点，有分级...还有什么？

不管是存量客群的营销还是新增客群的营销，目前都是各个银行中争夺的宝地。营销策略做得好不好，可以说越来越受到各家机构的重视。(贷中相关的内容，番茄风控之前的相关课程已有:
1,.贷中存量客户转化管理
2.贷中营销外拨策略
3.贷中提降额策略有哪些)

做过贷中策略的同学，相信大家都会碰到以下的操作：有哪些客群是应该升级？哪些客群是需要降级？做好了客群的分级后，如何针对不同的客群制定差异化的营销方案？今天的文章，我们来谈谈贷中营销两个方面：客群定级及客群针对性的营销方式。
一．客群定级
常规贷中营销策略中，AB test用到的最多，我们常常将某个模块固定下来后，对产品进行短测试，并测试哪种营销方式推荐产品最有效。
贷中的分类中，经常性我们需要将客户分到不同的池子里，可以看成是给客群做不同的分类。比如对于某银行卡业务中，我们将客户等级分为：白金星客户、金星客户、银星客户、普通客户。

客户在这个过程中是如何定义等级的？这个过程是需要拿实际数据做测试的。既然是拿实际的数据做测试，那客户在池子中就像连通器一样，是可以流动的。
具体为当某些新增客户在完全没有数据情况下一般归类为普通客户，但他在产品页面中的如大额现金贷的停留的时间比较长，并且还点击该详情页面，了解了相关费率情况，并查看了这个详细页面的所有信息，那我们相信客户对该产品感兴趣的概率，会比页面短暂停留时间的更敏感些。
可能有些同学会提出，他只是不小心误点。或者点进去后，也一直停留在该页面不做任何操作。
其实相关的数据分析都可以监测出来，他是否有意点击。在常规上如果偶尔一两次点击或许是非有意行为，但连续多次查看肯定是对该产品的意向比较高。相反，如果对该产品没有兴趣，连点击查看的意愿都不会有。这个是充分但不必要关系。

基于这个行为，便可以衍生以下相关变量：

点击次数，频繁查看次数，某页面的停留时间…衍生出变量做的预测值，客户的概率比较高，当我做好相关的规则达到一定的阈值或者模型后，也许客户就流动到白金星客户这个高净值池子中，那我就可以去做最高级些营销策略。
再举个实例，以招行的客群而言，比如招商银行的客户应该在【掌上生活APP】上活跃，我们可以就客户进来后在哪些模块点击的模块，埋点的数据都可以纳入相关的数据里，然后就可以形成相关模型或预测性的解决方案。所以这里提到的相关的埋点就需要根据产品、渠道设计合理有效的获取内容，参考下之前为某产品所设计的埋点需求文档：

(某产品埋点相关的需求文档，详版见知识星球)

以上的环节中，有了客户的标签等级，如何进行具体的营销呢？第二点，我们来提一下与之对应的营销方式有哪些？

二．营销策略
营销策略上，最基本的营销方式有：短信营销、推送、ivr、人工客户，强度依次增加。
做得好的营销方式，比较复杂，这里为了简单说明，我们举一反三。就拿营销时候，我们做短信营销跟电销中，可能会做两套不同的评分体系。
对于某个客群，他在这两个体系中都有相对应的评分。如果两个评分都比较高了，那我就不去直接营销他。我先使用较低成本的短信营销评分去营销他，优先发送短信邀约他办理。观察具体的效果。
比如他出账了，也可以不去营销他，看他是否有办理某业务的动作。先发他两天短信。如果仍没有办理，那我再通过电销的方式，依次增大强度。
而这里的相关的营销方式，需要用AB test进行比对。那么在相关贷中策略中，究竟哪种营销策略对应着不同的客群会好一些呢？有没有好一点的营销策略可以直接参考呢？答案是有的。
另外是贷中策略中，我们还有涉及一个客群流失预警的内容，即什么样的客群是最容易流失的，应该如何开发这个流失模型？这里我们会用到衡量客群忠诚度分数的模型的内容：

更多详细内容，敬请关注！
~原创文章
…
end