一、项目背景及目标

（一）精细化客户画像构建与数据输出

项目依托精准运营模块的技术能力，以电子支付客户生命周期演进规律和交易行为变化为核心分析维度，运用回归分析技术深度挖掘客群状态、行为趋势及交易偏好。针对支付业务中潜在、进入、成熟、流失等不同阶段的客群进行深化聚类，结合系统多维度数据采集优势，实现对电子支付客群3000个维度以上的精细化细分。最终将整合后的丰富、完整客户画像数据同步输出至行内数据仓库，为全行各类业务的数据应用奠定基础。

（二）总、分行支付营销活动精准落地

项目核心服务于总、分行支付营销活动策划工作，借助系统决策树分群、客群流向分析等功能，营销人员可精准筛选出流失客户与潜力价值客户名单，彻底摆脱传统营销的盲目性。基于筛选结果，营销人员能够在微信、支付宝等第三方支付平台定向开展权益推广活动，实现营销资源的精准投放。项目上线后，业务人员可常态化通过系统完成客群精准筛选，高效推进各类营销活动的策划与落地，提升营销活动的针对性与转化效果。

（三）跨零售业务条线数据赋能

系统通过对客户电子支付交易行为在不同场景下的深度洞察与分析，构建起全面的客群行为标签体系，为行内其他零售业务条线提供精准的数据支撑与赋能。以信用卡业务条线为例，系统可依据交易行为数据，精准筛选出通过本行电子支付偿还其他银行信用卡的客群，为信用卡部的客户拓展、产品推介等核心工作提供明确的目标方向，助力跨业务条线协同发展，最大化数据资产价值。

二、创新点

（一）电子支付客户交易行为深度挖掘与精准聚类

本项目创新性地将行内海量电子支付客户数据转化为可利用的价值资产，针对支付业务客群结构复杂、消费行为多元的特点，引入RMF模型等专业数理模型，通过回归分析技术对客群状态、行为趋势及交易偏好进行深度挖掘。区别于传统粗放式客群划分，项目聚焦电子支付客户全生命周期，对潜在、进入、成熟、流失等不同阶段客群进行深化聚类，实现了客群特征的精准识别，为后续精细化运营奠定了核心数据基础。

（二）思维导图式决策树：可视化客群筛选与灵活配置

项目突破传统客群筛选工具的局限性，采用类似思维导图的可视化、动态化决策树展现模式，其“伸缩自如”的操作特性与人体大脑思维模式高度契合。业务管理人员无需复杂培训即可快速上手，通过决策树层层展开的方式，按客户机构归属、交易行为、交易潜力等多维度精准筛选目标客群。同时，支持依据客群经济特征、发展现状自定义决策树规则参数，既屏蔽了干扰性分群属性，又提升了客群分群的针对性，有效降低了业务人员沟通成本，大幅提升运营效率。

（三）桑基图赋能客群流向追踪：破解客群变化黑箱难题

项目创新性地将流行的桑基图工具与决策树生成的重点互斥客群相结合，依托系统强大的实时计算能力，可生成特定时期内客群间流向变化的直观桑基图。该创新一举打破传统运营模式中客群变化“看不见、摸不着”的黑箱困境，运营人员通过图表中河流宽度与流动账户数值的关联关系，能清晰掌握目标客群与其他客群的流入流出情况，为客群结构自然变化分析、运营效果评估提供了全新的可视化评估维度。

（四）“千变万化”客群集：基于精细化客群的灵活组合能力

项目以精细化客群划分为基础，计划将电子支付客户细分为三千多个客群，并创新性地打造了高度灵活的客群组合功能。业务人员可根据运营需求，对单个或多个基础客群进行自由组合，形成自定义客群集。三千多个基础客群的多元组合模式，可衍生出“千变万化”的客群集形态，完美适配不同场景下的运营需求，极大提升了客群运营的灵活性与定制化水平。

三、项目技术方案

（一）海量数据动态资源分配技术：实现资源高效利用

本项目在数据处理架构上突破传统模式，创新采用海量数据动态资源分配技术，核心包含两大机制。一是动态资源分配机制，打破传统大数据平台“固定资源分配”的局限，能够基于数据处理逻辑，如任务复杂度、数据关联性等维度动态调配服务器的CPU、内存、存储等算力资源，实现“按需分配、弹性伸缩”的资源调度模式，有效避免资源闲置或过载问题，大幅降低硬件投入成本。二是动态数据按需加载机制，摒弃传统“全量数据预加载”的低效方式，依据数据处理的计算规则、过滤条件、关联关系等，智能识别并实时加载“必要数据片段”，避免冗余数据占用存储及带宽资源，减少无效数据传输与存储开销，提升数据处理的“靶向性”，为资源优化奠定坚实的数据基础。

（二）树状图技术：创新思维导图式动态交互架构

项目在客群筛选技术上实现突破，创新采用思维导图式动态决策树架构，以“层层展开、伸缩自如”的可视化交互模式为核心，贴合人体自然思维逻辑。该技术替代了传统复杂的筛选工具，业务人员无需掌握专业技术即可快速上手，通过决策树的层级延展，直观完成多维度客群筛选操作，既提升了客群定位的效率，又降低了系统使用门槛，与项目决策树分群模块的可视化需求形成高效适配。

（三）桑基图技术：打通数据与可视化的实时关联通道

本项目创新性地将桑基图可视化工具与客群数据深度打通，依托系统强大的实时计算能力，可根据业务人员选定的客群及时间范围，动态生成客群流向关联图表。该技术解决了传统客群分析中“数据与可视化脱节”的问题，实现客群流动数据从计算到呈现的实时转化，让客群流入流出变化直观可见，为项目客群流向变化分析模块提供了核心技术支撑，也为运营决策提供了高效的可视化工具。

四、运营情况

系统上线后支持业务人员开展多场营销活动，活动投入产出高效，客群规模与活跃度有明显提升。系统带来的经济效益：

（一）活动投入产出高效，营销价值凸显

截至2025年末，项目支撑的线上营销活动预算累计消耗231.43万元，已带动25.47亿元消费金额，活动ROI高达1100，参与客户数达25万人，投入产出效果完全符合预期，实现营销资源的高效利用与价值放大。

（二）客群规模与活跃度双升，基础持续夯实

客群签约量稳步增长，2025年电子支付签约客户达1386.57万户，较6月末专项行动前新增60.21万户，增幅4.5%；活跃客群提升显著，年内有至少1笔快捷支付交易的活跃客户达531万人，较去年同期净增32.98万人，同比增幅6.61%，为业务增长提供坚实客群基础。

（三）客群价值与资金留存双增长，综合效益显著

客户资金留存能力持续增强，电子支付签约客户活期存款余额达1001.5亿元，较去年同期净增101.88亿元，增幅11.3%；客群整体价值稳步攀升，签约客户金总达6393.07亿元，较去年同期净增436.06亿元，增幅7.3%，为银行带来长期稳定的经济价值。

五、项目成效

系统上线后在提升业务效率和提升用户体验方面取得显著成效：

（一）显著提升业务效率

在客群运营环节，思维导图式决策树与桑基图等可视化工具的应用，使业务人员无需复杂培训即可快速完成客群筛选、流向分析等操作，大幅降低系统使用门槛，客群定位效率较传统方式提升50%以上；动态资源分配技术通过按需调度算力与加载数据，避免资源闲置浪费，硬件投入成本降低，同时实现海量数据的实时处理与联动展示，彻底解决传统数据处理“慢、重”问题。营销活动中，精准客户筛选使资源投放聚焦流失预警与潜力客群，避免盲目推广，营销活动筹备效率提升40%，资源利用率显著提高。

（二）全面优化用户体验

对业务人员而言，系统以“贴合自然思维”的交互设计简化操作流程，决策树规则自定义、客群集灵活组合等功能满足差异化需求，减少跨岗位沟通成本，业务人员对运营工具的满意度提升60%以上。基于3000+维度细分的精准营销，使客户接收的权益活动更匹配自身交易偏好与生命周期阶段——流失预警客户可及时获取挽留服务，潜力客户能享受定制化权益，睡眠客群通过激活活动重新获得适配服务，有效减少无效营销干扰，客户对银行支付服务的认可度与粘性显著增强。系统于7月份在总行投产上线，目前已稳定支撑总行业务人员开展多场营销活动，充分发挥其精准运营能力。分行层面推广成效显著，截至目前已有30家分行完成系统落地并投入使用，实现业务支持范围的广泛覆盖。

六、经验总结

本项目一方面区别于报表、白名单等传统管理手段，围绕电子支付客户生命周期，将分层、精准经营理念转化为集客群分层、流向监控、精准营销于一体的系统运营工具；另一方面突破多项能力瓶颈，在数据领域攻克卡点问题达到业内领先水平，具体体现为海量数据处理实现实时计算与动态联动展示、客户聚类分层支持规则自定义与即时更新、客户路径追踪通过桑基图工具实现流向直观监控。综合来看，项目在客群运营体系构建与数据处理能力上实现多重突破，整体达到业内领先水平。