一、项目背景及目标

1、市场及需求分析

近年来，金融科技的发展对传统零售银行产生了深远影响。互联网金融公司通过提供多样化的产品和服务，打破了传统的银行业务模式，使得客户对金融服务的需求变得更加个性化和即时化。这一变化不仅改变了消费者的期望，也揭示出传统银行产品和服务在灵活性、便捷性方面的不足。特别是对于长尾客户群体而言，客群总量多，全量客户触达难度大，客群所处资产层级较低，整体质量参差不齐，同时，客群提升的潜力值高，尤其是潜在的高价值客户，其贡献不可小觑。仅依靠传统营销方式和物理网点等，很难实现深度开发和有效经营。与此同时，虽然许多银行已经采用了大数据和机器学习技术来增强其营销策略，但现有的模型往往只能预测客户的购买倾向，而无法有效识别营销活动与实际购买行为之间的因果关系。这意味着银行可能将资源投入在那些自然购买的客户上，或是对营销厌恶的客户上，反而忽视了真正能够通过营销被激发兴趣的潜在客户群体。即降低了整体营销收益，也对部门厌恶营销客户造成了不好的体验，而精准的找到营销增益客户对于长尾客户经营的效率提升和效果增强有着重要意义。

2、项目背景

面对上述挑战需要有一种更加智能且高效的营销方式来提升客户经营效率。经过广泛调研，我们发现增益模型（Uplift Model）在区分不同类型的客群方面表现出色，并能更准确地评估营销干预的效果。尽管Uplift模型在国外已得到一定应用，但在国内银行业的实践尚处于起步阶段。因此，中原银行决定引入并优化该模型针对长尾客群进行客户经营，以期为长尾客户经营减少成本，增强营销效果。

3、项目目标

本项目旨在通过构建基于Uplift模型的智能营销体系，实现以下具体目标：

（1）提高精准营销能力：利用Uplift模型精确划分客户群体，确保营销资源能够集中于最有可能因营销活动而转化的客户。

（2）增强客户服务体验：通过减少对厌恶营销客户的打扰提升客户体验，防止客户资产不增反降，留住客户。

（3）降低营销成本：避免无效营销支出，减少对非敏感客户的无谓接触，使每一分营销预算都能发挥最大效用。

（4）促进数字化转型：推动银行内部流程和技术架构向更加智能化的方向发展，加速整体数字化进程。

（5）提升经济效益：以科学的方式评估营销活动对的各类客户效果，减少无效或低效投入，同时探索适合长尾客户的经营模式，为银行创造更多收入增长点。

二、项目/策略方案

1、项目策划

1.1.市场调研与需求分析

目标：深入了解长尾客户的需求特点、存款习惯及潜在价值，明确营销策略的重点。

方法：

（1）数据分析：利用银行现有的大数据平台，对长尾客户进行分群分析，根据他们的不同数据表现制定不同的营销策略。

（2）问卷调查：设计问卷，通过线上渠道下发给网点客户经理，收集客户经理在日常工作中面对的客户类型、营销问题、对现有营销策略的建议。

1.2.业务模式创新

（1）精准营销客群划分：依据Radcliffe提出的客群四象限划分法，将营销活动触达后的客户大致分为四类：（a）产品的忠实拥护者，无论是否营销都会购买产品，称为自然增长客群；（b）营销的目标客群，这类客户受到营销干预以后很可能会购买产品，而不被营销时就不购买，称为营销增益客群；（c）无论是否被营销，都不会购买产品的客户群体，称为营销顽固客群；（d）与营销增益客群相反，被营销后反而不再购买的客群，通常表现出厌恶营销倾向，这类客群称为厌恶营销客群。本项目将重点关注营销增益客群，即那些在受到营销干预后很可能会购买产品而不被营销时则不会购买的客户。此外，对于营销减益客群，采取谨慎的态度，避免不当的营销活动导致负面反应。

图1.1 客户被营销干预后的反应

（2）产品匹配：通过客户历史交易信息、行为预测等，开展行为轨迹触发式营销、产品意向客户挖掘，引导客户购买产品，增强客户粘性。结合客户交易习惯、产品偏好等进行目标客群细分，匹配符合客户偏好的产品。如针对风险厌恶客户，匹配定期存款、大额存单等，吸引客户他行资产回流。

（3）权益体系建设：围绕客群生命周期，差异化搭建长尾客群权益体系，内容涵盖通用积分、层级跃迁权益。如针对价值提升潜力较大的客群，设置客户回归礼，产品体验礼，针对潜在的理财偏好客户，开展资产配置类投教类、理财体验金等活动。

（4）渠道整合：人工外呼：一是结合客户历史资产、行为轨迹，筛选高潜客户，由线上客户经理进行外呼触达。二是CRM渠道营销线索，由分支行客户经理进行外呼触达。智能外呼：建设机器人实时转人工渠道功能，定期筛选目标客群，引导意向客户转入人工资源池，实现即时服务。触发式营销：选取代发入账、理财风评等场景，建设触发式营销场景。企业微信：针对目标客群，设计专属标准化经营流程，开展一对一多或一对多的客户触达。

（5）策略迭代：基于客户资产、年龄、性别、产品持有等维度分层抽样，确保成效监测的准确性。分别开展基于内容差异、渠道差异、时机差异的AB测试，探索最合适的内容、渠道和时机。通过实时查看转化情况，实时调整投放策略、迭代策略内容。

2、项目实施及Uplift模型设计

模型设计参照机器学习模型的实证研究流程，提出了Uplift模型开发流程的四大环节：主体客群选择、入模特征维度构建、模型评估指标设计、A/B测试方案设计。

2.1.主体客群选择：资产月日均在1万元以下的长尾客户。

2.2.入模特征维度构建

（1）客户基本特征，通常用于描述客户基本信息，例如客户的年龄、性别、行业、账龄等。此类特征作为客户画像的刻画基础，一定程度上反应了客户潜在价值及偏好；（2）客户资产情况，主要用于描述客户在银行内资产量级、资产分布情况，同时应包含目前及历史时期数据，此类特征直接与客户的营销价值挂钩；（3）客户交易行为，主要覆盖客户多账户资金转账交易历史情况，可以衡量客户账户的稳定性及潜在可留存资金量；（4）客户产品持有情况，主要用于描述客户购买各个产品的频次、金额等，可以反应客户实际的产品偏好及购买力。（5）特征衍生：根据实际需求，进一步衍生新的特征。

2.3.模型设计

Uplift模型假设有M个客户处于营销池中，为第i个客户受到干预(Treatment)时的响应行为，为第i个客户没有受到干预(Control)时的响应行为，用因果效应(Causal effect，)来表示客户i面对干预时和没有干预时产生的响应行为差异，公式如下:

同一客户无法同时被干预和不被干预，所以客户i的和无法同时取得，需要通过人群的增益效果来推断个体的增益效果。实际操作中通过测算总体中子人群被干预时因果效应的期望（Conditional Average Treatment Effect，CATE），来判断客户i的增益效果，计算公式如下：

Uplift模型使用机器学习或深度学习算法来评估客户对干预动作的响应情况，即估算CATE值。本研究最终采用X-Learner方法来估计CATE。

图2.1 X-learner模型设计方案

使用X-learner预测出客户在未来被营销干预与不被营销干预情况下的提升概率，两者相比较，即可按照图1.1划分出客户被营销后的反应四象限。

2.4.A/B测试方案设计与执行

为了研究应用推广后的Uplift模型相较于传统机器学习模型的效果：一方面应对比两个模型的预测客户营销后的效果差距，另一方面应对比客户被营销和不被营销的效果差距。

A/B测试的主要步骤如下：

（1）分析现状，建立假设：假设Uplift模型的效果优于机器学习模型，且实验组效果优于控制组。

（2）设定指标：一时间段内的产品购买金额和响应人数。

（3）开发模型。

（4）确定测试时长1个月。

（5）确定分流方案：将参与测试的客户主体均分为上述2组，各占50%。

（6）采集并分析数据：定期收集并分析各组客户的响应数据，对比不同模型的效果。

（7）给出结论：判断最优模型，进行模型切换决策，并决定是否进行全面推广。

三、创新点

1、引入Uplift模型进行精准营销

将Uplift模型引入国内商业银行的长尾客户营销领域，通过结合因果推断理论和机器学习技术，解决了传统机器学习模型无法区分营销干预效果的问题。Uplift模型能够更准确地识别出营销增益客群，从而实现更加精准和有效的营销资源分配。

2、A/B测试验证模型效果

通过A/B测试方案，将客户随机分为两组，分别应用uplift模型和机器学习模型进行转化率预测。这种科学严谨的方法确保了测试结果的可靠性和可比性。同时根据A/B测试的结果，不断调整和优化模型参数及营销策略，形成闭环反馈机制，确保营销活动的效果最大化。

3、结合实际调整模型评估指标

在实际商业银行的金融产品营销场景应用中，响应人数只是营销收益评估的一部分，客户带来的增益值同样重要。一方面响应人数的增加意味着有效触达客户的增加，后续对持续培养客户的忠诚度提供了保障；另一方面增益值可以直接反映出客户在响应后能带来的实际收入，扣除营销成本后即可得到银行的实际收益。因此为综合评估模型的增益效果，本文提出了对于评估指标的创新改进方法：在原有累积增益曲线中加入增益值比率作为权重，对响应人数比率进行加权，从而得到可同时衡量响应人数和响应增益值表现的综合指标，更适用于实际银行金融产品营销场景中的定量营销效果。

四、项目过程管理

1、项目启动阶段

时间周期：1个月

主要活动：

（1）项目立项：明确项目目标、范围和预期成果，制定项目计划。

（2）团队组建：成立项目团队，包括项目经理、数据科学家、IT工程师、市场分析师等。

（3）资源分配：确定项目所需的人力、物力和财力资源，并进行初步分配。

（4）风险评估：识别潜在风险，并制定相应的风险管理计划。

2、需求分析与市场调研阶段

时间周期：2个月

主要活动：

（1）市场调研：通过问卷调查、用户访谈等方式收集长尾客户的需求信息。

（2）数据分析：利用银行现有的大数据平台，对客户的交易记录、行为特征等进行深度挖掘。

（3）需求定义：基于调研结果，明确项目的具体需求和目标客群。

（4）报告编写：撰写需求分析报告，为后续的技术架构设计提供依据。

3、模型开发与测试阶段

时间周期：3个月

主要活动：

（1）模型开发：根据设计好的技术架构，开发Uplift模型和其他相关算法。

（2）数据准备：准备训练和测试所需的数据集，确保数据的质量和完整性。

（3）模型训练：训练S-Learner、T-Learner和X-Learner三种模型，对比后选取效果最佳的X-Learner。

（4）A/B测试设计：设计A/B测试方案，将客户随机分为四组，每组各占25%。

（5）模型验证：通过A/B测试验证模型的效果，对比不同模型的预测精度和营销效果。

4、上线部署与试运行阶段

时间周期：2个月

主要活动：

（1）上线部署：将模型部署到生产环境，进行实际运营。

（2）试运行：在小范围内进行试运行，监控模型效果和客户反馈。

（3）问题修复：根据试运行过程中发现的问题，进行模型迭代和调整。

（4）培训支持：对业务人员进行模型讲解和推广，确保他们能够理解模型输出结果的实际意义和使用方法。

5、全面推广与持续优化阶段

时间周期：长期

主要活动：

（1）全面推广：在试运行成功后，逐步扩大模型的应用范围，覆盖更多的长尾客户。

（2）持续监控：持续监控模型效果，收集客户反馈，确保模型的稳定性和有效性。

（3）定期评估：定期评估模型的性能和营销效果，根据评估结果进行持续优化。

（4）迭代更新：根据业务发展和技术进步，不断迭代更新模型，引入新的技术。

五、运营情况

5.1.应用流程设计

1、数据准备阶段，包括从中原银行数据库中选取数据、加工预测标签和执行标签以及进行特征工程三个环节，其中特征工程包括了对特征进行筛选、预处理和衍生。

2、构建Uplift模型及机器学习模型，其中构建Uplift模型时还进行了模型选择，对S-Learner、T-Learner、X-Learner的预测效果进行了对比，选择出最优的Uplift模型作为代表。

3、对选出的Uplift模型与现有模型代表进行A/B测试。

4、将营销客户名单分发给客户经理，分流客户进行干预。

5、采集相关指标数据，对比评估两个模型的效果，同时监控模型各客群营销效果。

5.2模型运行情况

1、稳定性：模型自上线以来运行稳定，定期进行跑批和分发模型结果。

2、性能表现：模型的处理能力和效果均达到预期标准。

3、安全性：通过定期的安全审计和漏洞扫描，确保了系统的安全性和客户数据的保护。未发现任何严重的安全问题。

六、项目成效

6.1.经济效益

1、客户购买率提升：X-Learner模型执行组的客户购买率（发生购买客户数占比）是XGBoost模型执行组的1.38倍，是X-Learner模型控制组的1.93倍，远高于XGBoost模型对比执行组的1.26倍。以上结果表明，X-Learner模型预测出的优质客户质量优于XGBoost模型的相应客户；同时X-Learner模型预测出的优质客户在被营销干预后的效果显著优于XGBoost模型的相应客户。

2、客均购买金额增加：X-Learner模型执行组的人均交易金额是XGBoost模型执行组的1.17倍，是X-Learner模型控制组的1.81倍，远高于XGBoost模型对比执行组的1.43倍。这表明X-Learner模型不仅提高了客户购买率，还提升了单个客户的购买金额。

3、触达较不触达客户AUM提升：评估2024年9月的数据显示，营销增益客群在9月触达较不触达客户AUM提升金额为1552元，厌恶营销客群为-1307元。这说明X-Learner模型找到的客户确实营销后提升显著。

6.2.社会效益

1、客户体验改善：通过个性化的营销策略，客户获得了更加贴合需求的服务，增强了对银行品牌的信任和忠诚度。

2、金融知识普及：通过提供免费的在线理财课程和金融咨询服务，帮助客户提高财务知识，促进了金融素养的提升。

七、经验总结

7.1.项目建设经验

1、模型选择的重要性：选择合适的Uplift模型方法对于项目的成功至关重要。通过对比不同模型的效果，最终选择了X-Learner模型。该模型在多个指标上都优于其他模型，特别是在识别营销增益客群方面表现突出。

2、数据质量的关键作用：高质量的数据是模型训练的基础。通过深度挖掘和清洗数据，确保了数据的准确性和完整性。需要通过特征工程对客户的交易记录、行为特征等进行分析，提取出高质量的特征用于模型训练。

3、团队协作与沟通：跨部门的合作和高效的沟通机制是项目顺利推进的关键。项目团队包括数据科学家、业务人员等多个角色，通过定期会议和及时沟通保持了良好的协作。

7.2推广经验总结

1、逐步推广：先在小范围内进行试运行后，逐步扩大应用范围，确保模型稳定性和效果得到验证后再进行全面推广。

2、持续优化：根据实际运营中的反馈和数据分析结果，不断调整和优化模型参数及营销策略，形成闭环反馈机制。

3、风险控制：在推广过程中，密切关注可能的风险点，及时采取措施进行调整和修复，确保项目的稳健运行。

4、针对特定客群的策略调整：通过对营销减益客群的分析，发现这类客户虽然从资产上看属于优质客户，但平均年龄较大，不宜频繁打扰。因此，在未来的营销活动中，应更加注重营销前的客户分析，采用更有针对性的营销举措。