互聯網消費金融精準營銷研究

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摘要：隨著互聯網技術的不斷發展，互聯網也應用到了各行各業。近年來，互聯網消費金融發展得十分迅速，同時也顛覆了傳統金融行業的業務模式和營銷模式，通過互聯網大數據可以更高效、更精準地給用戶提供金融服務，所以，精準營銷也就成了互聯網消費金融業務中必不可少的一環。本文分析了互聯網消費金融的當前現狀及精準營銷的方式，提出了在互聯網消費金融業務中應用精準營銷的策略及建議，以助力互聯網消費金融業務的發展。

關鍵詞：消費金融；精準營銷；大數據；互聯網

近年來，隨著大數據、人工智能的不斷發展，人們獲取信息的渠道越來越多，商家甚至會根據用戶的使用習慣和消費習慣給用戶推送他們最需要或最喜歡的商品，在面對這些豐富的商品種類時，人們的消費習慣和消費觀念也在潛移默化的發生變化，因此互聯網消費金融的規模也在不斷地擴大。截至2018年，我國互聯網消費金融放貸規模達到11.1萬億元，較2017年增長了152%；同年，我國對于金融理念的滲透和場景布設增強了用戶對于消費金融的認識，互聯網消費金融放貸規模持續走高，全年達到9.78萬億元，同比增長122.9%?；ヂ摼W消費金融憑借平臺的流量優勢、人性化的產品體驗以及較為前沿的大數據技術，可以精準鎖定用戶進行營銷推送，引導用戶線上申請，讓市場看到了巨大的商業潛力。

一、互聯網消費金融的市場背景和運營模式

（一）互聯網消費金融的市場背景。2004年開始，我國住房、信用卡和汽車類的貸款成為消費貸款的主力軍，2010年，為鼓勵更多的消費者進行真實用途的消費貸款，相繼批準成立了4家持牌消費金融公司，隨后，又陸續批準成立了10家消費金融公司，各方開始在市場沉淀并培育用戶。2013年國務院“關于金融支持經濟結構調整和轉型升級的指導意見”提出之后，政府向市場釋放了推動民間資本進入金融業，支持小額貸款發展的信號。短短一年，全國小額貸款公司達到7000多家。一些線下的小貸公司不甘受限于地域因素，業務目標開始轉向收益更高的線上消費金融領域。2010年，阿里巴巴成立第一家互聯網小貸公司，地域限制被打破，通過使用互聯網大數據在精準營銷和風險管理方面收益效果顯著，隨后，各大電商平臺也陸續推出自己的消費金融產品，并且以消費金融為名的網絡借貸平臺急劇增多，最多時超過3000家機構，直到2017年11月“趣店”事件曝光，消費金融迎來了監管時代，大批缺乏主體資格的公司被迫退場，與此同時，一批持牌消費金融機構抓住時機，在迎合監管政策的同時，調整業務模式，充分運用數據科學驅動業務發展，取得了一定成果，消費金融客戶逐步向一些頭部公司匯集，市場集中度明顯提高。（二）互聯網消費金融的運營模式。1.互聯網電商平臺模式互聯網平臺憑借自身的用戶群體和消費場景的優勢，通過較為成熟的大數據技術，可以更便捷、更精準地為用戶提供最適合的金融服務。其中以淘寶、京東和蘇寧為代表的互聯網電商平臺，相應推出其金融產品如淘寶（螞蟻花唄）、京東商城（京東白條）、蘇寧易購（蘇寧任性付）。當用戶在購買商品并且沒有全額支付能力時，平臺可以為用戶提供分期貸款的服務，并通過對用戶的歷史瀏覽記錄、消費記錄、售后記錄等數據信息生成的用戶畫像，更好地為用戶提供最合適的金融產品，同時也可以通過數據挖掘技術對用戶提供個性化的授信流程和利率選擇，幫助平臺控制風險、節約成本。此種方式的最大優勢在于用戶黏性的增加，刺激消費者通過信用的方式提前消費，有助于提高資產的規模和靈活性，優化產品結構，擴大業務規模。2.互聯網消費金融公司模式互聯網消費金融公司是由銀監會批準持有消費金融牌照的公司，其中最早的一批以北銀、捷信、中銀、四川錦程為代表，后續又相繼成立了招聯、馬上、興業等等消費金融公司，其商業模式主要分為兩種：一種是有場景的信用貸款，消費金融公司通過與其他商家或購物平臺進行合作，在用戶購買商品進行結算時，可以申請由消費金融公司進行代付的形式進行支付，之后再由用戶分期償還給消費金融公司；而另一種則是無場景的信用貸款，用戶通過消費金融公司的線上平臺直接進行貸款申請，消費金融公司會針對用戶的信用資質進行授信并給出授信額度，授信通過后給用戶放款，由于是線上授信，消費金融公司會根據多方數據來源來判別用戶的信用資質，并根據大數據風控算法控制風險，提高審批效率，額度高授信快也成了各大消費金融公司競爭的優勢。3.P2P平臺模式P2P平臺即為第三方平臺，在資金方和消費者之間，利用平臺的數據信息的優勢促成雙方的借貸關系。最早P2P起源于孟加拉國，由于有些窮人無抵押資產可以向銀行貸款，但是該群體信用均良好，所以為這樣的人開設了類似P2P的互助式小額貸試驗，無抵押但是利息相對銀行較高，由于收益良好隨后也吸引了很多投資人來投資，不斷演化為現在的P2P。P2P平臺的盈利方式主要來源于兩種，一種為向資金方收取的信息服務費，另一種為向消費者收取的利息收入。P2P平臺可以為資金方提供信用評估報告來評估消費者的資質，通過大數據風控策略對消費者進行授信額度的評定，資金方可以通過評估結果判斷是否為消費者放款，最后的實際風險是由資金方承擔的，P2P平臺本身不承擔風險。由于這種方式門檻低、放款速度快，P2P平臺也呈現爆發式的增長。但隨后鑒于目前經濟形勢的壓力，很多小微企業負債較高，加之國家政策要求去杠桿化，使企業還款能力不足的問題暴露無遺，隨后不少企業沒有能力償還最后選擇紛紛跑路。再者P2P平臺監管成本較大，風險較大，一些平臺私自動用資金池的資金致使資金周轉不良，也就造成了近期P2P平臺頻頻暴雷的問題。

二、精準營銷的優勢和方式

（一）精準營銷的優勢。1.有利于降低成本，提高利潤水平精準營銷是通過信息技術手段，建立個性化顧客溝通的服務體系，通過與用戶的密切溝通，從而滿足用戶的個性化的需求，建立穩定的用戶群體，實現營銷突破。精準營銷可以用最低的成本為用戶提供最適合的服務或產品，相比于傳統的營銷方式，精準營銷可以大幅地減少營銷中的流通環節，拉近企業與用戶之間的距離，可以有效地了解用戶的真實需求，為企業節約成本，提高利潤水平。例如，典型的案例就是啤酒尿布的故事，沃爾瑪發現在尿布賣得好的區域，啤酒賣得也很好，所以可以猜測是女士讓男士下樓買尿布的同時，男士會順手買一打啤酒，可見這是一組可以搭配售賣的商品，那么商家就可以根據分析結果進行營銷策略的調整。2.有利于提高用戶響應率和忠誠度通常情況下，例如消費金融的大部分利潤會來自于老用戶的多次借貸，這樣就可以節省掉用戶第一次的獲客成本，不論是營銷自有客戶還是外部客戶，為用戶推送金融產品都是一筆不小的費用，所以大部分企業都很關注用戶的留存問題。對于新用戶來說，通過使用數據挖掘技術，我們可以挖掘出有借貸意向的用戶，針對這樣的用戶進行營銷推廣，成功率就會大大提升。而對于老用戶來說，用戶的生命周期十分重要，在一段時間內，我們需要掌握用戶所處的階段，利用適當的營銷手段進行干預，從而減少用戶的流失，提高用戶的忠誠度。在消費金融市場中，各大平臺占據了用戶就是占據了市場，所以用戶的忠誠度十分重要。3.有利于完善營銷周期和用戶畫像使用精準營銷的方式可以對所有用戶的消費習慣、瀏覽習慣等有所了解，針對精準營銷的用戶進行推送，可以不斷地完善借貸用戶的畫像，逐漸刻畫出最能影響用戶借貸行為的特征。同時，在營銷過程中，還會通過ABtest或用戶完整生命周期的追蹤來不斷完善金融產品的精準營銷策略。（二）精準營銷的方式。1.業務分析隨著技術的發展，數據驅動這個名詞逐漸走進人們的視野里，在大數據的時代，正確的決策并不是遵從主觀的歷史經驗，也不是憑借主觀的猜測想象，而是通過客觀的數據事實來給出的，所以數據驅動至關重要。在業務分析的過程中，會通過報表、圖表等一些可視化的方法使問題具象化，再通過這些參考指標分析用戶的行為特征，對比營銷方式的增幅，以及對比各產品營銷的效果，從而達到篩選用戶，精準營銷的目的。2.模型預測業務分析是業務探查的必要的一環，在業務分析中會挑選出合理且有效果的數據特征，但是這并不能作為決策的依據，在互聯網時代，平臺可以獲得用戶大量的信息，但是很多數據是不能直接使用的，需要通過算法進行完善和修正，同時，只靠人為主觀的篩選方式并不能窮舉所有顯著特征的可能性，要想盡可能地利用有效的數據，就需要借助數據挖掘和機器學習的方法來進行特征的修復、衍生和篩選。在業務的初期可以通過外部的數據或相近數據作為冷啟動的樣本，將是否會購買作為預測的目標，并使用例如邏輯回歸模型這樣的單一模型預測用戶購買意愿的概率。隨后通過不斷營銷產生的結果數據迭代模型，并且可以嘗試隨機森林、GBDT、XG-Boost等這種集成模型來預測用戶的購買概率。通過算法的優化，可以更準確的測算用戶購買的意愿。3.關聯關系通過關聯規則的算法可以找出用戶潛在購買意愿下的商品組合，通過這樣的方式將商品捆綁銷售，也是一種不錯的營銷方式。在各大互聯網電商平臺中，目前較為最為流行的是協同過濾算法，利用某些興趣相投、擁有共同經驗之群體的喜好來推薦用戶感興趣的信息，通過記錄下來每個消費者對信息的回應，從而達到過濾的目的，以幫助其他消費者篩選信息，通過這種方式預判目標用戶消費行為的概率。這種方式可以提高成交率，從而實現精準營銷。

三、互聯網消費金融下的精準營銷策略

（一）定位用戶群體。在當前的互聯網消費金融市場中，場景很重要，這種場景對于互聯網平臺來說，有利于用戶流量的留存，提高用戶的忠誠度。所以如果是依托場景的消費金融產品，那么會有天然的優勢，例如淘寶、京東、蘇寧，這些擁有眾多流量的電商平臺，平臺可以根據用戶的消費習慣、興趣愛好、瀏覽頻率等不同維度的畫像，更深層次的了解用戶，為金融產品的制定和營銷策略的實施提供指導方向，在營銷的用戶群體選擇上，是面向職場新人、滴滴司機還是保潔阿姨等行業的服務問題上也會有更清晰的認識。另外在沒有場景的消費金融平臺中，面向的群體就更為廣泛就需要更豐富的金融產品來滿足用戶的需求。（二）定位金融產品。在有場景的互聯網平臺中，定位了用戶群體之后，就可以為平臺的用戶提供合適的金融產品，如蘇寧和京東購買電器的用戶較多，那么相應的金融產品的借貸額度就會偏大，而對于商品種類繁多的電商平臺，就可以先針對用戶進行分類，再對應推出不同種類的金融產品。另外一些沒有場景的消費金融平臺會產生較大的獲客成本，這些平臺需要向其他的平臺購買流量，而一些剛起步的消費金融平臺并不能以較低的成本獲得較為優質的客戶，并且在激烈的市場競爭中，沒有場景的消費金融產品對于用戶來說，吸引力會大大下降。對于有真實借款意愿的用戶，這些平臺只能通過額度高、期限短、利率低、放款快、品牌保證作為平臺的競爭優勢，但是風險也會相對較高。（三）定位營銷策略。首先，最需要了解的是核心用戶的用戶畫像，例如用戶的性別、年齡、學歷、工作城市、城市等級、貸款金額等維度去了解用戶對于金融產品的使用情況和意向情況。其次，不同用戶的來源渠道也是需要關心的，發現好的渠道有助于產品的營銷傾向，更好地提高響應率和轉化率，提高利潤率。再次，用戶畫像的數據挖掘和模型預測也是增加營銷成功率的有效方法之一，大量的外部數據維度有助于側面刻畫用戶的行為特征，例如多次登錄金融產品，主動搜索金融產品等用戶行為特征，通過這些特征建立模型預測用戶的借貸意愿，在營銷推送信息時選取更有借貸意愿的用戶進行推送，從而做到精細化運營。最后，一個完整的用戶生命周期的監測是完善營銷策略的有效手段，通過追蹤用戶在響應、注冊、轉化各個環節的用戶使用情況，從而刻畫出不同階段的用戶畫像，并可以根據模型預測不同階段用戶的借貸意愿，再根據數據分析結果觸達用戶，從而對用戶進行推廣或召回。

四、互聯網消費金融營銷策略的發展前景與不足之處

精準營銷在互聯網消費金融市場中改變了原有用戶傳統的消費習慣，豐富了市場結構，為用戶提供了極大的便利，但是也存在很多不足之處。第一，精準營銷可能會忽視一些市場中潛在的用戶，在不斷的使用模型進行迭代的情況下，用戶類別的同質性會越來越嚴重，在商品的精準推送中，也要兼顧用戶的其他潛在需求以及需求之間的關聯關系；第二，目前使用的機器學習算法仍然是有監督的算法，在使用中需要不斷提供目標用戶的樣本通過模型進行學習，在這之中存在人為的主觀因素。目前，無監督的算法也開始成為各大平臺學習的對象，無監督算法可以更好地捕捉用戶群體，減少建模成本，豐富用戶群體，并在不斷地更新迭代中，自我更新。第三，通過對用戶推送相似的產品，可能會對用戶造成不必要的打擾，影響用戶的產品體驗，并且在精準營銷中，容易干擾用戶的主觀能動性。在未來的發展中，仍需要不斷完善市場結構，優化營銷策略，才能為用戶提供更好的產品，推動互聯網消費金融市場健康的發展。

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作者:杜弘斌 單位:北京五八滿鑫信息技術有限公司