信用卡营销的创新_测试与分析

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1、中国信用卡 2 0 0 5 年第5 期31信用卡营销的创新、测试与分析任何营销方法的产生与创新，都需要通过一定的科学程序，即通过分析、测试、检验、改进、实施的反复循环，最终才能获得最优化的营销办法。从这个意义上来说，信用卡的营销管理使得营销的概念跨上了一个新的台阶， 以下分别介绍几种情况。一、数据分析业内有一句俗语 ： “以数据说话” ( L e t t h e d a t a s p e a kf o r i t s e l f ) 。 一般情况下， 信用卡业务对潜在客户特征、 刷卡数据的审核、月对账单的打印等都有一定的要求，加上已全面建立的管理信息系统（M I S ） ，有关信用卡的相关数

2、据比较丰富。在研究有关各种市场营销的新设想时，容易收集到类似、可比的数据以供初步研究之用。从现有数据中找到自己需要的相关资料，通过简单的统计和计算，发现一定的规律和趋势，并将结果运用于营销之中，这是大多数公司的常用方法。 例如， 在制定一个新的年费政策时，如何确定对某些卡不收取年费的标准？显然， 持卡人有没有为银行带来利润可以作为最基本的判断条件。 进一步的问题是：利润受何种因素影响？银行可以二维联列表的形式显示出可能的相关因素与利润之间的关系， 可能会发现刷卡次数与利润呈正相关关系， 而关键值正好是6 ， 即如果一年内刷卡次数低于6 ，就该持卡人来说， 银行是亏损的，反之则盈利。这样， 就得

3、出了一个简单的年费政策。 当然，如果考虑到消费者可能会进行6 次虚假的刷卡交易，则银行可以对年费政策稍加补充。例如，要求持卡人在一年内的刷卡额度超过一定数目（如1 0 0 0 元） 。总之，一种反应快捷的营销政策可以为卡银行解决一些迫在眉睫的问题，谢群带来显著的正面效果。在银行收购、兼并其他银行卡业务时，对数据的处理速度显得异常重要，合理、准确地估价资产的盈利水平将直接影响到交易的成交与否 （尤其是在时间因素的约束下） 。 又如， 有些客户会将信用卡的余额从一家银行账户转到另一账户上，获取一定的利息。针对这种情况， 银行可以调查其在其他银行信用卡上的余额变化情况 （可从信用局的信用报告中得到）

4、 。 如果发现一个人的余额基本保持不变，但是总是在几家银行账户内转移，通常称这种人为 “游戏者” ， 银行应该停止向其提供 “零利率”的信用卡。二、数据的设计与试验在某些情况下，银行可能会缺乏有用的数据（如对于银行欲提供的一项新服务， 客户是否会为银行带来利润） ；或者是银行拥有的数据不全面，存在潜在的系统性偏差（如通过杂志推广某种信用卡产品时， 直接受众是该杂志的读者， 无法了解普通持卡人对该产品的反映） ； 或者存在着“混淆因素” （如将一批高额度的邮寄广告寄给刚毕业的年轻人，回应率很高，但是我们无法确定是“高额度”还是“年轻毕业生”的人群特性导致了高回应率） 。在这些情况下，我们必须精心

5、设计数据收集方案，即要节省时间、人力和费用，又要得到最多的信息以便利于分析工作，尤其是在影响信用卡业务的因素有几十个甚至上百个之多的情况下，供分析使用的数据的充足性、完整性与准确性非常重要。从某种意义上来说，这是对传统营销方法的拓展。实验设计及其分析与当前流行的“数据挖掘”方法的主要区别在于：前者通过对数据目标因素的控制，着重分业务平台策略32中国信用卡 2 0 0 5 年第5 期析哪些因素之间具有因果关系， 而后者是利用现有的数据，着重挖掘因素之间的相关关系，显然，因果分析方法较相关关系分析方法更易被人接受。但是，有时候由于数据有限，人们不得不接受相关关系分析方法。例如，在向大型零售商推销“

6、专营卡” （P r i v a t e L a b e l C r e d i t C a r d ） 时，银行用过一个统计量： “调查表明， 最爱来购物的消费者给商家带来的利润是平均利润的5 倍。 ” 当然， 在消费者与专营卡之间仅仅是存在着这样的相关关系， 并不必然地变成常购物者（高利润来源） 。但商家仍可能会采用这种方法。试验设计是一门对统计知识要求较高的学科，需要一定的数学、统计和本行业的商业知识。这样，设计出来的方案无论是在商业意义上， 还是在统计意义上都有着较高的价值。例如，在推广“转移余额”这项产品时，银行最常用的方法仍是主动联系客户。 银行可以控制的营销因素包括：转移余额的利率

7、（0 % 或. 9 % ） 、费用（无或有） 、联系渠道 / 方式（普通邮件、特快邮件、电子邮件或电话营销） 。事实上， 还有很多其他的因素可以使用和考虑。 例如，可以将正常利率同时降低到 7 . 9 % 、9 . 9 % 、1 1 . 9 % 或1 3 . 9 % ；转移余额利率有效周期可以是6 个月、1 2 个月或直至付清；同时，将信用额度增加 1 0 % 、2 5 % 或5 0 % 。为简洁地说明问题起见，我们在这里只考虑转移利率、年费和渠道三者。如表 1 所示，按照普通的测试要求，需至少向每一种组合发出 1 0 0 0 份（甚至2 0 0 0 份）申请。这里有一个简易的准则：每个组合里

8、的回应个数应大于2 5 ） 。可以看出，在这个例子中我们仅用到3 个变量，但至少需要联系到 1 . 6 万个人，这是个庞大的数字。试验设计就是要通过一定的规则，尽量选择工作量较小的组合。例如，我们可以向如下组合( 如表2 ) 中的个人推销或寄发广告。可以看到，这种组合具有“对称性” （严格地说，其中的“正交性”使得我们的很多分析变得异常简单） 。向这些随机选中的客户寄发信件或通过电话联系，试验测试结果如表3 所示。可以观察到，顾客对电子邮件的反应最平淡，而电话推销的方法比较有效。费用阻止了部分客户的回应，正如较高利率相对于零利率一样。但是，实验设计的精妙不仅在于此，它能允许我们做进一步的分析，

9、具体数量化各个因素（或变量）的不同水平（如“渠道”变量的四个可取值）对回应率有着多大的影响。借助于下一节将要介绍的统计模型法， 我们可以更进一步地预测出所有组合的回应率，如表4 所示。这样，虽然测试只在5 0 % 的组合里进行，但利用一些合理的线性假设，计算出了另一半的回应率。与真实数据相比， 结果会略有偏差， 预测结果和原数不是完全吻合， 但不影响整体回应率的分布。这里有三个变量，受测客户的数目同完全组合相比，减少了5 0 % 。 如果再多一个“两水平”变量时，我们能节费 用无利率 有利率0%4 . 9 0 %0%4 . 9 0 %电子邮件1 0 0 01 0 0 01 0 0 01 0 0

10、 0普通邮件1 0 0 01 0 0 01 0 0 01 0 0 0特快邮件1 0 0 01 0 0 01 0 0 01 0 0 0电话推销1 0 0 01 0 0 01 0 0 01 0 0 0表1 完全数据组合的试验设计及所需的测试个数渠道费 用无利率 有利率0%4 . 9 0 %0%4 . 9 0 %电子邮件1 0 0 01 0 0 0普通邮件1 0 0 01 0 0 0特快邮件1 0 0 01 0 0 0电话推销1 0 0 01 0 0 0表2 部分数据组合的试验设计渠道表3 试验设计部分组合的预测回应率费 用无利率 有利率0%4 . 9 0 %0%4 . 9 0 %电子邮件3 . 1

11、 0 %1 . 9 0 %普通邮件4 . 1 0 %4 . 4 0 %特快邮件5 . 6 0 %6 . 7 0 %电话推销1 5 . 9 0 %9 . 0 0 %渠道业务平台策略中国信用卡 2 0 0 5 年第5 期33约的测试数目会进一步减少7 5 % ，而且呈现出随着变量个数的增加而呈指数上升的特点。 在目前许多营销项目牵涉到很多不确定变量的时候， 这种节约有着巨大的经济效应。三、 统计回应模型和对营销方法的利润预测1 . 回应模型最主要的营销模型是回应模型（如图1 所示） ， 即什么样的客户会以多大的可能性回应一份广告。 能获取多少新客户是营销人员最重要的考核指标之一。 从数学的角度来看

12、， 是否回应某个广告的结果可设计为 “有” 或者 “没有” ，我们可以将其看作为一个二进位制的 “因变量” 。 同时， 根据营销产品的具体参数、营销联系方式、目标客户的其他特征等因素对回应的影响，可将这些因素称为“自变量” 。这样，就建立起了“自变量”与“因变量”之间的关系模型，即哪些“自变量”会对“因变量”产生影响以及影响的程度。在西方，人们从经验中总结出来的一个最常见的模型是 “逻辑回归模型” ( L o g i s t i c R e g r e s s i o n ， 也译作 “逻辑斯蒂”模型) ，该模型比较简单明了地解释有0 - 1 性质的数据。沿用我们在上面讲的“余额转移” ， 因

13、变量是 “是否回应” ，自变量是“产品参数” 、 “营销联系方式”和“目标客户特征” ，则这些变量大致满足以下关系式这里的a 、 b 、c 与d 是能从数据中求出的模型参数，利用表2 中的数据，并利用S A S 统计软件，可得到的“回应模型”为如下等式：这里我们把“利率”转换为0 - 1 变量，即如果是零利率，则看作是0 ，如果利率是4 . 9 % ，则看作是1 。 “转账费用”变量作类似处理。从这个式子中，我们能比较清楚地看到，利率前的系数是- 0 . 4 ， 说明利率的高低对回应率有着负面影响；相同，考虑到转账费用的成本，持卡人转移余额的意愿更小。等式给我们提供了一种思路：虽然高利率和转账

14、费用都对回应率有着负面的影响， 但是相比之下，高利率因素对回应率的反向影响更大。值得提出的是，上述模型不仅可预测已试验组合的回应率， 还可计算出未被选进实验的5 0 % 组合的回应率。必须指出，虽然表4 中左下角的1 5 . 9 0 % 是最高的回应率，但是考虑到较高的成本，我们未必会全部采用这种营销方法。现在，决策人员需要考虑的问题是：在权衡收入与开销的基础上， 如何综合考虑各种因素得到 “最有效” 的营销策略？当然， “最有效”的定义由具体决策层来决定，它可能是“招揽到最多的新客户” 、 “利润为正的客户”或“投资回报率不低于1 5 % 的客户” 。2 . 营销创新的盈利性分析银行卡业务是

15、商业银行有机结合金融、 市场、 运筹、 统计、I T 等各种因素，以实现最大利润的业务类型。商业银行更加关注于营销策略在具体盈利与成本上的计量分析。下面给出两个银行卡营销的典型例子来说明如何分析营销项目的盈利性。( 1 ) 在对现有客户的增值项目中， 除了 “转移余额” 外，另一个常用的方法是提高其信用额度( C r e d i t L i n eI n c r e a s e , 简称为C L I ) 。但是， 提高信用额度对风险管理部门来说非常敏感， 因为转移余额大多数是在额度内进行，提高信用额度（C L I ） 将直接增加风险暴露。所以，尽管提l o g回应率回应率= a + b 利率+

16、 c 转账费用d 联系方式l o g 回应率 回应率= - 3 . 7 5 - 0 . 4 利率- 0 . 2 5 转账费用+ ( 0 . 4 联系1 + 0 . 4 5 联系2 和3 + 0 . 5 2 联系4 )表4 试验设计完全数据组合的预测回应率费 用无利率 有利率0%4 . 9 0 %0%4 . 9 0 %电子邮件3 . 1 0 %2 . 3 0 %2 . 8 0 %1 . 9 0 %普通邮件5 . 2 0 %4 . 1 0 %4 . 4 0 %2 . 8 0 %特快邮件8 . 2 0 %5 . 6 0 %6 . 7 0 %4 . 4 0 %电话推销1 5 . 9 0 %1 0 . 7 0 %1 2 . 8 0 %9 . 0 0 %渠道产品可调参数营销方式目标客户特征客户是否回应图1 回应模型业务平台策略34中国信用卡 2 0 0 5 年第5 期高信用额度能够获得持卡人的好感、增加忠诚度，并刺激消费，风险部门和决策