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大資料不背“殺熟”的鍋!高科技公司掌握了你的個人信息,都幹了些啥?

導讀:本文和大家分享的是大資料在企業精細化運營方面的運用,主要的還是在銀行、零售領域的應用。


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首先大家對於“大資料殺熟”這件事怎麼理解?“殺熟”是客戶營銷方面的標準操作嗎?高科技公司掌握了我們的個人信息,難道只能用於誘騙客戶進行過度消費嗎?

回答這個問題之前,我們瞭解一個名詞,叫做“價格歧視”。這個詞很多人認為是貶義詞,因為它與“壟斷”這個詞是伴生的。其實它是個中性詞,如果一家企業能夠利用科技手段實現價格歧視,那它必須獲得客戶認可,是一家可以獲取超額收益的領先企業。價格歧視一般可以分為三級。

  • 一級價格歧視就是根據不同的市場制定不同的價格,比如iPhone在不同國家的定價策略;

  • 二級價格歧視是根據客戶購買量的不同而形成價格差異,一般是量越大,價格越便宜;

  • 三級價格歧視是根據每個人需求的差異,進行針對性的定價。

價格歧視的等級越高,企業的超額利潤就越大,對企業的能力要求也越高。第三級的價格歧視單純靠市場力量是很難達不到的,但是做到二級價格歧視還是沒問題的。

一般而言,粘性越高的客戶,其服務成本就越低,客戶得到的性價比就可以越高。企業或商家利用客戶歷史沉澱下的交易信息分析其需求偏好,從而以更高的效率提供性價比更高的服務。形成良性迴圈,最終成就“超級客戶”戰略。這便是商業上運用“大資料”的初衷。

01 資料分析在銀行的應用演變

我們從最開始的獲取客戶的資料,到後來整合外部資料,到最後無時無刻不在採集資料。我們收集這麼多資料的目的並不是想去壓榨用戶,而是想去瞭解用戶。

我們希望通過對用戶更好的瞭解,來改進我們的產品,增加用戶粘性,提升客戶體驗。我們想把用戶發展成我們的超級客戶。

說道這裡,大家可能就知道我要說什麼了:價格歧視的是新客戶,使用大資料是為了更好的回饋老客戶。“殺熟”是蹩腳的業務運營人員搞出來的,這個鍋大資料不背。 

現今資料的確越來越多了,以下是某著名咨詢公司總結的大資料在金融方面的主要應用。

最廣泛的應用是營銷領域,可以看到圖中右上角的部分,包括精準營銷、用戶畫像等等。而資料在銀行中的作用,主要體現在以下四個方面。

  

上面的兩個運用是針對客戶的。目前傳統的分類會分為客戶智慧、風險智慧。客戶智慧就是瞭解我們的客戶,進而開展營銷和維護。風險智慧用於避免客戶將來發生違約。

為什麼說這個比較傳統?因為在流量枯竭的現在,客戶和風險的分界線開始模糊。金融機構也不是像過去那樣高高在上,風控不能像過去那樣不考慮營銷的疾苦。平安銀行在客戶運營的時候就用了一個比較貼切的詞,叫交易對手。意思是客戶和風險不應該分開,而是把它們放在一起,綜合考慮如何去識別風險和滿足客戶需求。

下麵的這兩個運用是針對於組織機構的,即經營分析和財務分析。經營分析的IT應用分為大屏展示、固定報表、自助分析等。

  

以上是一個基於大資料做的經營分析。在企業里做這類經營分析的時候,無非就是要知道什麼時間、地點,發生了什麼事。過去我們做分析要分為6步:業務人員提需求、部門確認做調研,然後做資料需求,報表設計,最後呈現。而現在我們可以根據BI產品里提供的各種分析工具(比如排序分析、對比分析等),減少了很多流程,大大縮短了分析呈現的周期。

  

這是一個實時大屏的案例。剛纔我們展示的是互動樣式,一般都是T+1、T+2。大屏可以做到實時的、或是延遲5分鐘的情況,對於我們進行監控比較有利。

02 商業銀行的智慧風控

下麵我們講講風險問題。什麼是風險?任何的不確定性就是風險,那歸根到底是缺乏決策所依賴的信息。

過去風險還比較容易控制,因為銀行當時只做大型企業,幾個甚至十幾個客戶經理對接一家企業,企業的信息他們看的跟明鏡一樣,所以資料挖掘對他們沒有多麼重要。但是隨著很多銀行開始做小微客戶,客戶越來越下沉,客戶經理越來越難以分析客戶情況。這種情況下他們會發現面臨的風險跟過去完全不一樣了。

存在風險,主要是不瞭解客戶。降低風險的第一步是要打通客戶資料。解決方案其實很簡單,就是把不同維度的資料打通。我們對企業越瞭解,它的不確定性就越少,所謂風險就可以被我們識別了。實現這種效果的第一個方案,就是把資料整合在一塊兒,不論是內部還是外部的信息。我舉個具體的例子。 這是利用工商註冊信息,通過企業投資圖譜建立聯繫。現在隨便百度一個企業,都可以看到這些資料。

  

我們過去研究銀行在做貸後管理的時候,他們說如果能夠提前5天知道客戶將違約,就是很大的受益了。對於銀行來說,他們只要比兄弟銀行早一天去收債,損失就會小很多。現在就有這方面的系統,能提前3個月知道哪些企業要出現問題。大家知道中國的企業關聯性很強,有一家企業出現財務危機了,大概率情況下3個月內對其他關聯企業也會產生影響。

03 如何應用客戶智慧進行精細化運營?

下麵我們說客戶智慧。剛纔提到我們是要做超級客戶,不是做殺熟。我們要營銷一個產品,最主要就是瞭解這個產品的特征,進而要尋找客戶的標簽。

這個標簽是什麼,標簽就是引起客戶在決策點形成差異性的一些變數。

1. 以汽車銷售為例的用戶標簽

舉個例子,現在有個賣車的網站,賣的是一手車,它的價格區間有10萬以下,10萬至15萬,15萬至30萬,哪些標簽會對價格決策點形成差異性?你需要考慮你的客戶有什麼標簽

有人說是年收入,這個標簽確實很好。客戶的標簽會影響這個決策點的產生、差異性。

接下來,如果同樣是15至30萬的檔次的車,因為對於產品的標簽,除了價格以外還可以再細分,比如汽車的油耗。這時候就該其他標簽起作用了,比如所在地域是否定期健身等。

從上面的例子可以看出,我們做營銷時,一方面要掌握產品的標簽,可以描述出產品的特性、潛在人群。另一方面來自於客戶的特質,這些標簽可以透露其行為偏好

渠道會對我們的標簽和決策點有什麼影響?它主要起調節作用。我舉個例子,比如說一個三十多歲的城市白領,整天在城市裡,偶爾去郊區玩,開車主要是上上下班和接送孩子。有大概是15萬到30萬的預算,這個時候如果在網上買車,他是在冷靜中做決策的情況下,一般會買一個普通的SUV。但是如果是在展銷會上,有可能會被現場的場景所激發,買了一輛城市越野。

不同的信息接觸點,也會對我們這樣的偏好產生一定的影響,這就是渠道的作用。渠道並不單單指在購買那個點產生的影響,而是整個決策鏈條上,不同的信息技術渠道都會影響我們的決策。

2. 如何製作用戶標簽

現在商業企業都知道做標簽的重要性了,而且不惜花大價錢請咨詢公司來作標簽體系,還要用到各種複雜的演算法。其實一般情況下做最有價值的那些標簽沒什麼難度,無非就是把我們能收集的關於客戶資料堆在一塊兒而已,有些叫360視圖。

這些信息其實是原材料,堆完之後我們就開始動腦筋想辦法做標簽了。我們通過一些方法,比如客戶的上下班駕車時間,看他是高峰期上下班,還是錯峰上下班,這些都可以變成我們的標簽。

  

舉一個早在2013年某信用卡公司做“潛在高價值客戶”這個標簽的例子。所謂高價值客戶就是每個月給信用卡中心貢獻錢多的,無非就是有消費帶來的錢,還有就是利息帶來的錢。

以往獲取高價值客戶的思路是搶客戶,尋找其他家的高價值客戶,然後把他搶過來。這就造成了我們大部分公司都會產生的困境,就是相互PK,大家都不去培養潛在的高價值客戶。

這家信用卡公司的思路很超前,希望自己培育客戶,提前發現那些有潛質的客戶,重點培育。但是在標簽的時候遇到了困難,因為基本的客戶屬性標簽和社會經濟標簽在這塊用處並不大。

我們開始分析是什麼樣人會成為高價值客戶。分析思路是這樣的:曾經一個銀行的櫃員向我抱怨,她的一個同事特別愛拍馬屁,別人都跟領導走的關係不近,而她管領導叫女神,女神乾什麼她乾什麼,衣食化妝品方面都在模仿她的那個女神。當然她的收入有限,消費的總額並不多。一年以後她成了大堂副經理。是不是因為女神喜歡她而提拔她?不是,因為女神走了之後她照樣被提拔。

這個問題告訴我們什麼?跟成功人士像的人是潛在的成功人士。所以,我們的做法就是看每個不同人的信用卡記錄,就看他消費物品的種類。我們先統計既有的高價值客戶購買的產品結構,然後再看非高價值客戶中,哪些人購買的產品結構和目前的高價值客戶相似。這叫做Lookalike策略,現在被廣泛的用於數字化營銷。

標簽其實就是對客戶進行洞察的結果,是一個歸納性的東西。基於客戶標簽就可以制定有針對性的營銷策略。 以下是一個從客戶標簽,到客戶需求推斷,再到營銷活動策略的示例。

  

最後,很多人關心標簽是否準確,其實這一點並不重要。因為營銷是看效果的,只要營銷效果有提升,標簽不准又如何?

而且標簽的準確性依賴於資料。客戶業務少,行為信息就少,標簽準確性就差;客戶被激活了,行為信息多,標簽就準確性高了。我們不應該糾結於是先找好雞蛋孵小雞,還是先找好雞下好蛋。只要方法論正確,效果就會在迭代中提升。

關於作者:常國珍,《Python資料科學:技術詳解與商業實踐》一書作者,資料科學專家和金融技術專家。北京大學會計學博士,中國大資料產業生態聯盟專家委員會委員。2005年進入資料科學領域,先後在亞信、德勤等企業從事電信、金融行業資料挖掘工作,現就職於中銀消費金融有限公司資料管理部。專註於消費金融領域的資料治理、客戶智慧與風險智慧。

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