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:
贷中营销风控中有策略,有埋点,有分级...还有什么?_第1张图片
(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:
贷中营销风控中有策略,有埋点,有分级...还有什么?_第2张图片

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