大資料不背“殺熟”的鍋！高科技公司掌握了你的個人資訊，都幹了些啥？-知識星球

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。

文末有福利，別錯過！

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資訊，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，客戶得到的價效比就可以越高。企業或商家利用客戶歷史沉澱下的交易資訊分析其需求偏好，從而以更高的效率提供價效比更高的服務。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使用者，而是想去瞭解使用者。

我們希望透過對使用者更好的瞭解，來改進我們的產品，增加使用者粘性，提升客戶體驗。我們想把使用者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，以下是某著名諮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、使用者畫像等等。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。在企業裡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產品裡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週期。

這是一個實時大屏的案例。剛才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資訊。

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，企業的資訊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資訊。我舉個具體的例子。這是利用工商註冊資訊，透過企業投資圖譜建立聯絡。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，大機率情況下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。剛才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徵，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. 以汽車銷售為例的使用者標簽

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。

不同的資訊接觸點，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，不同的資訊科技渠道都會影響我們的決策。

2. 如何製作使用者標簽

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諮詢公司來作標簽體系，還要用到各種複雜的演演算法。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檢視。

這些資訊其實是原材料，堆完之後我們就開始動腦筋想辦法做標簽了。我們透過一些方法，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，標簽不準又如何？

而且標簽的準確性依賴於資料。客戶業務少，行為資訊就少，標簽準確性就差；客戶被激活了，行為資訊多，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。

大資料不背“殺熟”的鍋！高科技公司掌握了你的個人資訊，都幹了些啥？

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