[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用

【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1500159788&ver=1&signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递

作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】

在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖

本文长度为 6000 字，建议阅读 12 分钟

如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。

恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

周期/节奏

2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。

2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。

2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。

2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。

2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。

客户名称/所属分类

恒丰银行/客户管理

任务/目标

根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。

针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：

1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。

挑战

项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。

（一）用户画像的建立

客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。

（二）精准推荐系统的建立

由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。

2.1业务问题转化为机器学习问题

业务问题

银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

将业务问题转化为机器学习问题

理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。

将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。

下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

2.2数据源准备

在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。

客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。

产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。

客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。

客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。

客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。

客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。

用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。

2.3特征转换和抽取

有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换

把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：

开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。

产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。

特征抽取

还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。

客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

以上例举的只是部分特征。

2.4构造、划分训练和测试集

构造

以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。

划分训练集和测试集

考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。

2.5模型训练

根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。

2.6模型评估

评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有

1.ROC曲线下面积（AUC）

2.logloss

3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）

4.TopN

针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。

测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。

对新客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

对老客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型优化

1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参

2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型

（三）需求预测和客户价值

“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。

为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

3.1需求预测

提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：

1.历史用户购买记录作为正样本。

2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。

3.选取2016.04-201610 的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。

使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:

AUC: 0.930451274

precision: 0.8993963783

recall: 0.8357507082

fmeasure: 0.8664062729

进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。

根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。

3.2客户价值预测

进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。

算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。

结果/效果

一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。

二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。

通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。

七个成功地网络营销案例：

1.《致青春》

赵薇及主创、主演等一众明星及其亲朋好友如黄晓明等高调地在社交网络上互动，在把所有阵容亮点呈现出来的同时，客观上也让微博上用户产生“被包围、转发即参与”的感觉，营销传播方式的结果就是出对电影先入为主的初步认知。

宣传方充分利用了以下三种效应来将影片的信息铺天盖地地传播出去：

明星效应——王菲献唱主题曲，为电影迅速预热赵薇借助好友黄晓明制造话题，呼应“青春”主题。网络上的经典段子有：“有一种感情叫赵薇黄晓明”…甚至“你神经病啊”这句台词都无心插柳地成了新浪微博几天内的热点话题。

粉丝效应——《致青春》借助明星做宣传取得的成功是其他新导演不可复制的，“这些明星拥有很多粉丝，他们在微博上与赵薇的互动，对电影带来的宣传力度无法估量

共鸣反应——电影上映后掀起的怀旧风也助票房的“大火”烧得更旺，一时间怀念青春成了网络热门话题。 看《致青春》，感觉那个时代，那一段记忆扑面而来，每个人的青春，每个人在青春的位置，似乎都能找到影子。

2.杜蕾斯

杜蕾斯在2011年打造的“雨夜传奇”、“两根火腿肠的故事”以及微信的“陪聊”等等都在网络上病毒式地传播开，并成为非常经典的社交媒体营销案例。在社交媒体时代，没有人愿意与冷冰冰、姿态高的企业对话。杜蕾斯官方微博的第一步，就是做拟人化定位。几经调整后，杜蕾斯逐渐变成了一个“有一点绅士，有一点坏，懂生活又很会玩的翩翩公子。” 对杜蕾斯来说，粉丝即用户。杜蕾斯做得最好的功课之一，就是与粉丝的良性互动。对粉丝的评论，杜蕾斯的回复总是诙谐幽默。而杜蕾斯与粉丝共同完成的创意内容作品，则数不胜数。

当然，这些营销案例都是建立在杜蕾斯已有的品牌知名度和品牌形象之上的，起到的是锦上添花的营销效果。而且与杜蕾斯产品的特殊属性相关，由于私密性与禁忌性，再加上精心的策划，杜蕾斯想不火都难，但其他企业及产品模仿需谨慎。

3.疯狂猜图

最近两个月，“疯狂猜图”的手机游戏开始在微信圈流行。这款并未在传统游戏平台进行过多宣传的“轻游戏”，却利用微信朋友圈的传播火了一把。“疯狂猜图”的特点是，可以把app上的游戏状态发送到微信上，微信上的好友看到后，点击链接就可以在网页端上继续玩。而这背后的技术并不复杂，由于微信支持了网页的打开，仅仅需要开发一个客户端版本和一个网页版本就可以实现两个版本的互通。因为涉及了品牌、电影电视、明星等8大类的题库，并非常人能统统知晓，一旦有题目卡住，那么求助好友模式既起到了人拉人的推广效果、又使得玩家不会轻易流失。可以说疯狂猜图完全是依据游戏内容跟游戏方式(求助社交性)来完成了一次成功的微信营销，并带动了话题营销。

4.小米手机

小米最新公布的数据显示，其在2013年上半年的手机销量几乎相当于2012年全年的销量，而营收较去年同期的9.5746亿美元增长了一倍多。

小米手机在本质上是一个电子商务的平台，而其电商系统的本质是对用户需求的把握。据了解，小米在米聊论坛建成了一个“荣誉开发组”，从几万人的论坛中抽一批活跃度相当高的用户，大概200-300人，他们会和小米内部同步拿到软件更新的版本。最后，内部和外部的人一起同步测试，发现问题随时修改。这样一来，小米就很好地借助了外力，把复杂的测试环节很好地解决了。同时，通过MIUI论坛、微博、论坛等进行营销，对发烧友级别的用户单点突破，成功实现口碑营销，避免了电视广告、路牌广告等“烧钱”式营销。

消息称，截至2013年5月底，小米的微信账号已经有106万粉丝，属于企业微信账号中的超级大号。小米自己开发了微信 *** 作后台，通过微信联系的米粉极大地提升了对小米的品牌忠诚度。“我们是把微信服务当成一个产品来运营的。”小米分管营销的副总裁黎万强表示。

小米手机每周会有一次开放购买活动，每次活动的时候就会在官网上放微信的推广链接，以及微信二维码。据了解，通过官网发展粉丝效果非常之好，最多的时候一天可以发展3~4万个粉丝。

5.雕爷牛腩

雕爷牛腩玩的是"封测”试营业，并配合明星在微博上的各种Show及能参加封测的“荣幸”。封测这件事，本来是网络游戏界最常见不过的事儿，但移植到餐厅，好像效果还不错。用雕爷自己的话说就是“封测直接触发了‘迷恋七个触发器’里面的‘神秘感’。一个餐厅，能有啥了不起的呢?但你吃不到时，就会觉得格外想见识见识。犹如Facebook最初， 没有哈佛大学后缀的邮箱，根本不让你注册……这下可好，所有常青藤大学的学生都拼命想挤进来看看，等一开放常青藤大学的时候，所有一二三四五六七八流的大学生们，也都想挤进来……扎克伯格轻而易举获得了最初的成功。”

“反正封测，一堆名人达人、美食专家、以及小明星们，为何不请来吃呢?伸手不打白吃的饭，放下筷子难骂娘。封测被邀请，多有面子?!请呗~~”再配合雕爷自己在微博上晒厨神秘方、高品质食材、极致装修等，吊足了大家的胃口。

而餐厅一正式营业，花钱来吃的消费者，直接吃到的就是磨炼了半年的模样，已是一个过了“磨合期”的、相对成熟的餐厅。

6.锤子ROM

锤子ROM是罗永浩社会化营销的代表之作。从宣布做手机到锤子ROM正式提供下载，罗永浩的社会化营销烙印始终深刻其中。

老罗罗永浩是名人，之前新东方教英语的竟然也要做手机系统?老罗的这大跨界，配合形象的广告图片，从一开始就吸引了大家的眼球，觉得老罗真是一个颠覆性的人物。而老罗也一直持续地在网上“兴风作浪”，多次制造话题，吊足了网民的胃口，使得锤子ROM发布这一事件在当今这样海量信息的世界里得以持续发酵，让网民和媒体对于锤子ROM始终保持高度的关注，并产生了极大的期许。老罗的自我营销方式，首先就是吹牛，老罗说他的公司的未来比Google还牛。吹牛也是营销手段的一种，而且看起来效果很不错。别人赞也好，喷也好，反正人气和知名度是提高了吹产品、吹团队、吹福利，天价办公椅、百万年薪找人、PM2.5补贴……鼓足了劲吹嘘锤子。既能向众人展示自己公司产品的良好形象及价值观也能鼓励手下人，还让人觉得他们的团队很和谐、很有实力，自然也能让人觉得这样的团队做出来的产品也不会错。

然后就是各种攀高枝和找垫背的，他不断高调的向HTC、苹果等品牌进行挑衅，吐槽其他品牌的 *** 作系统宣称自家的锤子ROM将秒杀魅族Flyme和小米 MIUI，而且还是毫秒…

我们可以吐槽老罗的产品，不屑他的品格，但是不能否认罗永浩在锤子ROM营销中取得的巨大成功。他用最低的成本，最大限度的宣传了自己的产品

7.凡客诚品

凡客当时这个轰动一时的案例已经有些久远了，但确实是经典。那就是2010年凡客诚品邀请作家韩寒、演员王珞丹出任凡客诚品(VANCL)的形象代言人。

韩寒版广告语为“爱网络，爱自由，爱晚起，爱夜间大排档，爱赛车，也爱29块的T-SHIRT，我不是什么旗手，不是谁的代言，我是韩寒，我只代表我自己。我和你一样，我是凡客”。

王珞丹版广告语为“爱表演，不爱扮演爱奋斗，也爱享受爱漂亮衣服，更爱打折标签。不是米莱，不是钱小样，不是大明星，我是王珞丹。我没有什么特别，我很特别，我和别人不一样，我和你一样，我是凡客”。

这样个性鲜明的凡客体在豆瓣网、开心网等SNS网站上掀起了山寨狂潮，各路明星被恶搞，至今令我印象深刻的是郭德纲老师的纪梵希版及唐僧版，太喜感了。据不完全统计，当时有2000多张“凡客体”图片在微博、开心网、QQ群以及各大论坛上疯狂转载。此外，也有不少是网友个人和企业自娱自乐制作了“凡客体”。

凡客这次在网络营销上的成功得益于UGC的病毒式传播。尤其是现在，在社交媒体上的网络推广，一定要留给粉丝、用户充分的参与空间，要和用户充分互动，用户的参与才会将话题或产品病毒似的传播扩散开去。

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