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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”
发布时间：2020-02-17作者：青鸾传媒来源：全网营销点击：
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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