信用卡存量客户精细化运营管理

近几年来，随着消费金融在我国的普及和推广，作为银行零售领头羊的信用卡业务也得到了爆发式的增长，累计发卡量和人均持卡量均持续增加，授信总额不断攀升。但随着市场竞争的日趋激烈，信用卡客户的客群不断下探，同时在金融监管不断加码和行业健康合规发展的大背景下，互联网金融、P2P的行业洗牌和业务调整，也导致了次级下沉客户向银行信用卡业务的传导，共债风险持续增加，全社会逾期半年未偿信贷总额和各行信用卡不良均呈现抬升趋势。因此，各银行的信用卡发卡增速均有所放缓，信用卡业务开始进入存量客户精细化运营管理时代。

一、为什么需要对存量客户进行运营管理？

信用卡申请人经过层层审批之后，如果满足银行的各项发卡政策要求和资质要求，银行便会为申请人发放信用卡。从此刻开始，该申请人便成为信用卡业务的存量客户。银行作为盈利机构，其信用卡业务的所有收益均来自于存量客户，包括年费、刷卡消费的佣金收入、分期业务的手续费收入和循环信用的利息收入等等。银行若想提高信用卡业务的利润率，追求利润最大化，必须从成本和收入两方面考虑问题，即在尽可能提高营业收入的同时，尽量减少各成本项，而成本项中很大一部分来自于因客户逾期导致的风险损失。因此好的运营管理，既需要银行持续提升客户价值，又需要提高贷中风险管理能力。客户价值提升，通过卡片激活、默客促活、产品营销响应、客户流失预警和客户价值评估等方式方法，提高发卡客户的刷卡用卡及提现用款，提高客户对循环信用、取现、消费分期、额度外现金贷等高价值产品的使用率，从而整体推高营业收入。贷中风险管理，通过提前预判客户在还款能力和还款意愿上的变化，并根据这些洞察，采取相应的干预措施，以防止信贷资产的风险恶化，从而减少未来因逾期导致的风险损失。综上，银行信用卡业务的存量客户管理至关重要，好的运营管理在不断提高营业收入，降低未来风险损失的同时，提高客户黏性，使得客户持续为银行创造价值。

二、与传统运营方法相比，精细化运营有哪些不同？

鉴于信用卡存量客户管理的重要性，各家银行都非常重视存量客户管理和运营，但管理能力和运营水平参差不齐，好多银行目前依然使用较传统的运营方法。传统运营方法主要有如下特点：

∙ 运营管理主要依赖于业务人员经验，通过简单的业务规则进行风险预警，且无法对业务规则进行定期评估和优化；

∙ 客户用卡环节，缺乏动态额度调整策略或者调额体系，用卡体验不佳，易造成客户流失；

∙ 价值提升环节，没有工具和抓手，对高价值产品的交叉营销，采取“广撒网，多捞鱼”，对所有客户都营销，效果不佳且浪费营销资源；

∙ 对那些长期不刷卡用卡的客户，没有察觉或没有好的办法促活；

∙ 人员密集型运营，人力资源投入较大，没有引入人工智能和自动决策工具，替代人工，运营人力成本高企。

与传统方法不同，精细化运营更注重在整个客户管理过程中，数据资产的价值挖掘和应用，以及人工智能工具的使用，其主要特点如下：

基于对历史数据的探索和分析，开发基于数据驱动的规则和模型，结合业务人员经验，对未来逾期风险做出准确预警，并使用结果数据，不断优化原有规则模型，形成闭环；

客户用卡环节，根据客户的风险水平和客户价值，制定动态额度调整体系，提高用卡体验；

价值提升环节，使用机器学习算法构建各类模型，在高价值产品的交叉营销活动中，根据预测的客户响应度和对产品的需求度，采取差异化的营销策略和方式，一方面提高营销响应，另一方面有效避免营销资源浪费；

通过数据分析，挖掘那些长期不刷卡用卡的客户，总结其行为特点，构建促活响应模型，制定差异化的促活策略；

技术密集型运营，引入人工智能和自动决策工具，替代人工，减少人力运营成本。

三、如何做好存量客户精细化运营？

对标零售及信用卡业界领先者，有志于大力发展零售信用卡业务的银行，应加快存量客户精细化运营的建设步伐，不断提高贷中风险管理能力，提升存量客户价值，在业务规模稳健增长时，尽可能提高赢利。我们可以从贷中风险管理及客户价值提升两个方面，来构建精细化运营管理体系。

（一）贷中风险管理构建方案

贷中风险管理至少应包含贷中预警策略、行为评分模型及配套应用策略等。

在贷中预警的初级阶段，可以基于标签表现，挖掘区分能力强的变量，生成命中率低且准确率高的强规则，对命中规则的客户给予红色预警。在数据挖掘阶段，重点关注客户的用卡行为、还款行为及逾期行为相关的变量。业务成熟阶段，根据客户的行内外数据，开发贷中行为评分模型，预测客户在贷中阶段由正常客户转为逾期客户的概率；根据不同的风险等级给予不同的风险预警策略，实现贷中风险预警的目的；同时结合对客户的价值评估果，给出相应的动态调额策略和定价调整策略。

（二）存量客户价值提升构建方案

1、客户价值评估模型

使用行为评分模型对存量客户进行风险评分后，对于高风险客户需提前采取风险预警措施，包括预催收、甚至降额止付等，对于中低风险客户，需要进一步评估客户价值，从而进行动态额度调整及其他价值提升的营销活动。客户价值评估模型是存量客户价值提升的基础模型，其结果与行为评分模型结果形成交叉矩阵，指导风险预警及动态额度调整和其他基于客户价值的一系列活动。交叉矩阵可以将存量客户划分为四类客群，分别为主动的正向、被动的正向、被动的负向、主动的负向客群，根据不同客群的特征制定相应的策略。

2、交叉营销模型

对于风险水平较低、用卡行为及还款行为较好的优质客户，除了为其提供传统信用卡业务外，银行还可以根据客户的用款行为，为客户提供多类型的信贷服务。优质客户对现金分期、现金贷等的信贷服务的需求不同，因此对产品交叉营销的响应程度也不同，银行应尽可能的找到响应程度高的优质客户，从而将营销资源进行重点投入。同盾建议银行构建交叉营销模型解决这一问题。该模型通过对历史的产品销售数据和营销数据进行分析和挖掘，总结使用基于信用卡的信贷产品的客户特点，从而对存量客户做出总体预测。模型使用的变量包括但不限于：客户基本信息、客户消费习惯和消费偏好、卡片交易流水信息、卡片大额取现信息、卡片还款及逾期信息等。同时，外部数据如同盾的营销响应分、信贷活跃度、信贷生命周期、银行行业活跃度等指标数据，将有效提升模型对高响应客户的识别能力。模型构建完成后，对存量客户进行整体预测，根据模型分数排序，选择响应度较高的客户形成营销名单，开展相应的营销活动。

∙

3、激活响应模型

信用卡发卡后，只有客户激活并使用卡片才能给我行带来收益，否则无论是未激活或者未刷卡，都不仅无法带来收益，而且前期的获客成本及发卡环节的运营成本都无法得到覆盖。因此，促活变得尤为重要。基于历史数据来构建激活响应模型，挖掘那些发卡后激活客户的行为特征（包括消费偏好、消费习惯、交易习惯等等），从而对未来客户能否激活和刷卡作出预测，并根据客户的响应程度，采取不同的促活策略。根据实际情况，可以构建是否激活并刷卡的单一模型，也可拆分是否激活和激活后是否刷卡两个细化模型。对于未来极易激活刷卡的客户，可能使用最基本的触达方式，如微信银行短信方式就可奏效；对于响应程度一般的客户，可能需要使用短线触达+息费优惠的政策；对于响应程度最低的客户，需要使用人工外呼触达+息费减免政策或首刷赠礼等政策最大程度的吸引客户激活刷卡。

4、客户流失预警

优质客户下迁最后流失，客户将无法为我行持续贡献高收益，对我行的赢利带来负面影响，应尽力避免此类事件的发生。因此，应尽早发现具有流失倾向的优质客户，并采取能使其继续留存在我行的维挽措施。同盾建议根据历史数据构建流失预警模型，根据不同程度的流失倾向客户，结合客户价值，采取不同的返利措施进行客户维挽。

信用卡存量客户精细化运营管理