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增速放缓、保客难度上升 消费金融机构运营能力“迎考”

2021年6月4日 admin 0 Comments

在很多行业,都会出现二八原则:20%的用户,占80%的资金规模。但在消费金融领域,大家追求规模效应,反而更重视80%的用户。然而,用户有一个激活的“黄金时期”,一旦错过时机还未激活,用户很难从沉睡中唤醒,最终导致流失。

在经过 2015 年- 2018 年消费金融爆发阶段,部分消费金融机构积聚了大量用户。但在人口红利逐渐消失的当下,各大金融机构需要重新思考存量用户的价值,分析用户沉睡、流失的原因,找到相应的应对措施和解决方案,激活并挖掘存量用户来寻求业务增长。

近年来,云计算、大数据应用、人工智能等新兴技术不断迭代,金融行业如何利用前沿技术提升自身的竞争力,更好的为客户服务成为挑战。尤其疫情影响之下,各行各业面临着增速放缓的巨大压力,消费金融机构除了关注服务与效率的竞争力外,更面临着保客的严峻考验。那么,如何可以保障现有用户不流失并产生价值呢?

全景+场景特征,助力金融机构用户特征建模

首先,了解您的用户人群画像,将用户需求具体化,从而为用户提供有针对性的服务。通过联合建模及特征筛选,与数据智能科技服务商进行标签维度的匹配,匹配度越高,用户画像更趋于完整性,更便于金融机构了解用户偏好,在后期的营销及其他运营决策中更精准地刺激目标用户。

以全球领先的数据智能科技平台MobTech为例。目前,MobTech拥有丰富的SDK数据源,月活独立设备达 11 亿,覆盖全国95%的移动设备,覆盖了 19 大行业,200+细分行业;通过智能技术将数据融入业务场景,支持在堡垒机环境下开放深度数据联合建模。

MobTech依托自有庞大数据源为金融机构提供专业的保客运营解决方案。在与某知名消费金融机构达成的合作案例中,基于该机构提供的具有业务意义的正负样本,通过旗下智熵AI实验室服务帮助金融机构从MobTech
5000+标签中智能筛选出最符合业务场景的特征。

在第一次特征筛选测试中,该消费金融机构提供了部分样本数据,MobTech通过匹配在装APP类别标签、新安装APP标签、人群标签,结合随机森林与逻辑回归两种基础模型建模与IV值评估指标,匹配特征标签数 3328 个。

二次筛选测试中,在首次特征筛选测试的基础之上,新增多种用户移动端金融行为关联特征后,发现金融类特征效果显著,与样本正相关,健康生活类特征与样本负相关。基于多种相关性分析,可以从标签推断出该消费金融机构提供的样本用户为教育程度、收入水平及生活品质较低、且没有固定工作的人群,他们对生活现状不满,需要通过小额贷来改善生活。在后期,通过不断调整及增加关联标签数量以及特征筛选,帮助企业进行精准的用户画像及用户分层,分析找到潜客转化关键行为。

通过特征筛选测试结果显示,该消费金融机构与MobTech在逻辑回归及随机森林模型各项评估指标下,KS指均达到0. 35 以上,AUC均达0. 74 以上,高于行业标准。通过用户特征建模,为消费金融机构激活了存量用户,赋能行业新的价值。

通过事件触达优化模型,挖掘存量用户价值

针对MobTech

5000+用户标签特征及消费金融机构撞库匹配出最优特征的目标客群,根据关联特征定制事件触发,并不断高频迭代保客运营模型,探索场景标签新应用,助力企业全链路优化营销推广、市场分析、管理决策、运营辅助等流程。

广告投放刚需的用户:MobTech智能增长服务基于平台MarTech服务,可根据用户的不同需求匹配不同的服务,如贷款超市、理财、保险、信用卡办理等,提高与用户的交互频率,增加用户的黏性与忠诚度,以此达到存量用户“活客”的目的;

丰富的媒体资源矩阵:针对富媒体形态崛起,传统路径不仅使广告成本增加,而且还达不到最优的营销价值。而MobTech专为金融行业定制营销场景解决方案,可对接国内外广告交易平台多达上百家,日均可竞价流量 500 亿;

营销闭环下促进转化:基于机器学习算法、模式识别、点击预测、转化预测模型等智熵AI核心技术,可对用户数据库进行数据反哺,形成营销闭环,全面提升转化;

迭代探索更多新场景:数据科学团队支持保客运营模型高频迭代,复盘每一次营销推广后的转化情况,探索场景标签下的新应用。

人口红利期结束后,消费金融行业将重点慢慢转向存量用户和存量市场,未来存量用户精细化运营将是企业的核心竞争力之一。在“增、存、质”三量上,整个消费金融行业将迅速进行分化。如您也有保客运营方面的困扰,欢迎在底部留言区或公众号对话框留下您的疑问,我们会在第一时间与您联系。

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