智能营销

利用领先的机器学习技术,分析每一个客户个性化的需求,实现精准的产品营销和个性化推荐,从而提升营销效率与业务收入。

某股份制银行信用卡中心 - 交易分期精准营销

背景与挑战

作为国内最大的信用卡发卡行之一,该行的客户每天使用该行的信用卡产生的刷卡交易达数百万笔。基于海量的交易规模,结合营销成本和客户体验的考量,该行仅能对非常有限的交易通过短信渠道进行交易分期的营销触动。因此,该行迫切地需要通过创新的技术手段,精准地刻画与把握客户的分期需求,提升营销效率。

业务目标

针对每天数百万笔的刷卡交易,通过分析每一笔交易持卡人的特征与历史交易行为,对该笔交易是否可能存在分期需求进行精准的预测,通过实现营销短信响应率的提升,最终实现交易分期手续费收入的提升。

难点与关键成功因素

相比于针对客户的营销,交易分期需要关注的对象更为微观-持卡人的每一笔刷卡交易,而每一笔交易是否可能办理分期,与该持卡人历史上的交易与分期行为存在潜在的相关性。因此,如何有效地利用海量的历史交易与分期数据,刻画每一笔交易背后的分期需求,是本项目的难点与关键成功因素。

业务成果

通过统计线上应用的效果,第四范式的交易分期模型,相比于专家规则提升了68%的响应率,最终为该行带来了超过60%的手续费收入的提升。

展望未来

目前,第四范式智能营销解决方案将在深入金融行业的同时,扩展更多行业更多领域的精准营销业务场景,同时基于自身的机器学习技术,将致力于提供更精准、更能适用不同市场面向不同客户需求偏好的营销决策方案。