在番茄学院之前的课堂中,有一篇文章提到随着现阶段传统的信贷获客模式开始遭遇瓶颈,部分市场已趋于饱和。以信用卡为例,其作为商业银行开展消费金融业务的主要载体,近年来全行业发卡量、资产规模呈现明显放缓趋势,增速见顶。
除了信用卡之外,包括360金融、乐信、信也科技、嘉银金科等在内的主流信贷机构均在缩减新客户获取,盘活优质存量客户就成了各家机构眼下最重要的事。部分内容如下:

就目前而言:银行的获客成本在70~500元/人,非银机构的获客成本在400-2000元/人。由此可见获客成本占放款金额的10%以上,而且目前首贷基本亏损或者不盈利也是大概率事件,目前均靠复贷盈利。

在此背景下,我们再来通过提额来增加客群粘性。常规中的提额需要解决的问题分别如下:

1.提额的幅度
2.提额的上限在哪
3.提额效果如何对比
在解决以上的提额的问题中,本文为大家介绍一种提额方法:上探式提额。所谓上探式即我们通过不停的叠加的额度的去试探提额的极限。以下我们详细阐述上探式提额的内容。

上探式提额步骤我们分为两步走:
一.根据不同客群等级逐步提额
1.1.根据评分等级对客群分层并逐步提额
1.2.测试同个等级之间额度与逾期率的关系,找到提额的阈值

二.测算不同分数区间的提额情况
2.1.完成上述步骤之后,再运用ABtest,测试不同分数区间提额前后的对比情况

以下详细阐述具体的步骤:

一.根据不同客群等级逐步提额


在进行不同客群的等级的提额策略中,我们依旧需要借助评分分数进行客群分层,并且对不同的分数区间的客群逐渐提升额度。如图所示,在上述中,以200为幅度逐步提升额度。以560~580这个区间为例,提额后观察,额度区间跟逾期率的关系数据:

通过分析得知,提额从200到600的额度后,逾期率会稍微下降,而在800后与无提额趋平,通过数据分析得知提额的上限为:提额上限额度=800

在以上内容中,我们知道同个分数区间的提额的上限,那不同分数之间是否能提额?如上述560580的区间如果确定可以提额,与之相比较为下沉的540560的区间或者更低分的520~540的区间,是否可以提额,进一步我们来解决这个问题。
依旧让数据告诉我们以上提额的答案。

二.不同分数段,相同提额额度对于逾期率的影响
取520分以上客户为例,假如全部提额200后,分数区间与逾期率的关系如下:

这里我们用到了ABtest的概念:为同一个目标制定不同方案,控制变量,看哪一个方案更符合设计目标(比如之前提到的,同一个分数段的客户,提额不同的额度,本例的目标是提额对于逾期率的影响)
以上无提额为对照组,提额200为实验组,通过数据可知,观察逾期数据,可以发现不同提额的逾期情况如下:

很明显,在以上的数据中除了520-540分数段,其余提额表现均好于对照组。初步结论如下:本次提额的临界点520-540分数段不建议提额。

在以上提额相关过程中,我们解决了大部分问题,包括同个分数区间取得提额上限以及提额效果的比较。但如果留心上探式提额过程中的数据,我们仍会发现提额有以下情况需要进一步分析:

如以上数据中,会发现520-540分段不提额16%逾期率跟560-580分段提额1000的16%逾期率一样,那这个不同分数区间提额前后如何比较重要性。要解决这个问题,单单靠上探式提额已经不够用了。

于是我们会祭出第二招:倒逼式提额,这里我们更会运用NPV、PV去进行额度的测算。完整的提额技巧我们会用到上探式提额与倒逼式提额,解决具体事情。完整内容有兴趣的童鞋可回顾1月10号,番茄学院的文章《贷中指标解析与上探视与倒逼式调额》。

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