信用卡客户经营模型选择及策略建议

银联数据CHINAUNIONPAYDATA信用卡客户经营模型选择及策略建议1 31、从监管政策导向看，银行需回归信用卡业务本源，加速客户经营能力建设并实现经营模式转型 32、精细化客户经营将成为信用卡行业竞争关键 3 44、大数据、AI等技术，助推银行客户经营数字化转型加速 4 4 5 5 5（一）信用卡激活绑卡阶段 6 6 7 8（二）信用卡消费活跃阶段 9 9 9 10（三）信用卡分期循环阶段 112 11 12 12（四）信用卡客户额度管理 13 13 14 15（五）信用卡睡眠流失阶段 16 16 16 1832022年7月，银保监会、人民银行印发《关于进一步促进信用卡业务规的通知》（以下简称《新规》），在密集整改背后，银行信用卡业务经营面临方向性转型，1、从监管政策导向看，银行需回归信用卡业务本源，加速客户经营能力建设并实现经营模式转型2、精细化客户经营将成为信用卡行业竞争关键中国人民银行发布的《2022年支付体系4户经营将逐渐超粗放的流量获客思维，成为商业银行打造市场竞争力的关4、大数据、AI等技术，助推银行客户经营数字化转型加速更加个性化的服务和产品；除此之外，大数据AI等技术帮助金融56（一）信用卡激活绑卡阶段行合理控制，明确了睡眠卡的占比要求，这使得银行不仅要保证新发卡的激活率和首刷率，7信用卡激活经营策略分别针对新户及存量未激活户进行差异化策来的活动阶段中对不同潜力客群进行差异化经营和84.00%4.00%4.30%实验组对照组9（二）信用卡消费活跃阶段分换礼、商户优惠、现金奖励已是标准“老三样”。年轻化的持卡人转而更多的关注本身的趣味性和惊喜感。而站在活动主办方角度，开展一项营销活动往往是“戴着脚人千面，持续创造惊喜，是一个值得思考的问影响因子：中奖金额大小及奖券类型对消费影响的边际效通过最优化设计来辅助业务人员进行合理的活动策略判断，并可以依据上述设计，以上新设计根据客户最新用卡行为及时更新其分组信息，在成本可控的情况中奖金额、概率的变化给予客户及时有效的正向反馈。千人千基于新活动策略设计方案上线一季度后的数据情况，在小幅提升客户用卡活跃上，成本有效降低50%以上，客户活跃率/绑卡率有效提升，活动重复参与活动优化前后活跃/绑卡率比较60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%活动优化前活动优化前活动优化后555%.41.4%41.4%（三）信用卡分期循环阶段损失；成本加价定价，单位成本增加一定比例利润作为定价标准；市场导向定价，根采用机器学习算法建立预测模型，并依据预测的概率结果判断账户的分期倾向特定客群特征、风险情况、营销响应、客户价值评估的差异化来设置或者修正当前定价，对于信贷资信优质的客户可以降低费率，对于信贷资信差的客户，提高费率，做到效分配，保证资源配置最优化。分期业务从银行的角度，希望在风险可控情况下，实现利润最大化，而非仅仅保约束条件：合理的坏账率、费率上下限/等级、最低可分这样我们就可以将差异化定价问题抽象为如下上式中，Ro是客户的分期意愿，是一个关于说就是当利率越高，客户后期违约概率也会相应增加，这样利率和违约概率也应建表达式加入效用函数中。理论上我们可以通过加入有业务含义的因变量将这一最优2874282028742820各个月账单分期利息收入（万）其中标红月份含差异化定价营销143143121103150.146..1071043月4月5月6月7月8月9月10月11月各个月账单分期办理人数其中标红月份含差异化定价营销21182118184016411335143314541922...3月4月5月6月7月8月9月10月11月如图4、图5所示，A银行行在上线账单分期精准营销及差异化定价策略后，账（四）信用卡客户额度管理金融机构在信用卡客户不断使用授信额度的过程中，开始获得贷中客户行为行为评分模型通过分析信用卡客户过去一段时间的账户情况、消费习惯及还信息，进行深度分析挖掘并衍生相关变量，预测其未来一定时间变成坏客户的概率客户价值分层模型依据信用卡客户最近一段时间的用卡行为，客观、科学地计算每个客户贡献的收入及产生的成本，评估客户在该时间区间对银行的利润贡献，并基于银联数效、准确地判断客户价值贡献水平。常见的额度管理思路是根据客户的风险和透支情况，划分最优化问题：透支金额（或客户价值）违约概率透支金额（或客户价值）违约概率500人/5%1000人/7%200人/8%100人/10%0（五）信用卡睡眠流失阶段对目标客户进行初步分群，大体分群如下：例：负价值低价值等级4等级3等级3等级1任倾切居移租比症躺任倾香任倾住任倾丰住任倾丰任倾丰㐙任倾㐙任倾[0.5,0.6)纳置4纳置3纳置2[0.6,0.7)[0.7,0.8)[0.8,0.9)纳置3[0.9,1]纳置2纳置1客群分组类型如下：睡眠用户优先使用实际现金价值易于判断的活动形式进行难度，采用模型算法匹配用户权益偏好进行唤醒促活，并且采用活动矩阵阶梯引导运用上述睡眠户唤醒策略，目前已有多家银行进行睡眠户营销活动。以下是眠唤醒活动策略组和空白对照组的活跃率对比数据，对于客群大类客群细分策略组活跃率客群大类客群细分策略组活跃率空白对照组活跃率最近一次动卡时间距今180-360天0.80%最近一次动卡时间距今360-540天0.37%最近一次动卡时间距今90-180天最近一次动卡时间距今<90天最近一次动卡时间距今>540天0.30%信用卡精细化客户经营是依托数据基础设施和智能化能力，准确定