案例名稱
銀??腿簜溆媒甬a品授信金額提升
案例簡介
銀??腿海ɡU學費和校園卡充值客戶)為本地穩定的優質客群,但一直未開展有效的營銷。為提升該客群對我行的綜合貢獻,故開展此項目。該項目通過對行內銀??腿簶嫿▊溆媒馉I銷響應模型,預測客戶未來申請備用金的概率,提高客群中備用金授信客戶數,進而提升該客群的備用金授信金額,最終達到提升銀??腿簩ξ倚芯C合貢獻值的目的。
注:備用金為我行個人消費貸款。
創新技術/模式應用
該項目前期基于現有的銀??腿簲祿?,并結合備用金客戶授信要求,進行備用金客戶授信金額提升方案的討論和整理;中期通過對符合備用金產品準入的2021年全年本行繳學費客戶,進行客群特征開發,包含客戶基本信息、AUM、LUM、信用卡信息、交易流水和收入等特征信息,并利用Xgboost模型進行分析建模,不斷進行模型調優;后期則通過模型跑批輸出營銷名單,并對不同申請概率的客戶設計不同的營銷策略并執行優化,例如對意向最高的客戶進行人工外呼提升營效率,其他客戶則通過智能外呼、app push和短信營銷等方式交叉進行,保證較高的營銷轉化率。
整個項目過程將客群數據進行了較深入的挖掘,并結合業務知識對數據進一步篩選,取出其中重要的特征信息建模使用,在建模過程中也不斷調優,使模型預測效果達到較為精準的水平。最后則通過制定全方位、多手段的營銷策略對意向客群進行營銷,保證了較好的營銷效果。
項目效果評估
(1)模型效果:
(2)模型營銷效果:
營銷總體(約8萬)申請人數945人,營銷響應率1.2%;授信人數556人,授信金額8002.9萬元,戶均額度14.39萬元。概率排序TOP 1萬人里,申請人數289人,營銷響應率2.9%;授信人數194人,授信金額3225.3萬元,戶均額度16.63萬元。驗證了模型效果:模型預測申請概率越高、申請成功率越高。
項目牽頭人
吳微 產品運營崗
項目團隊成員
張世超、費佳淼、彭廣淑、戴煒杰、沈旭峰
責任編輯:方杰
免責聲明:
中國電子銀行網發布的專欄、投稿以及征文相關文章,其文字、圖片、視頻均來源于作者投稿或轉載自相關作品方;如涉及未經許可使用作品的問題,請您優先聯系我們(聯系郵箱:cebnet@cfca.com.cn,電話:400-880-9888),我們會第一時間核實,謝謝配合。