一、背景及目标

背景：

1.行业现状：当前零售获客难、成本高的问题逐渐凸显；同时，长尾客户体量大，运营成本相对较低，拥有较高的发展潜力。然而长尾客户来源广泛，客户精细化线上运营存在一定难度。

2.我行现状：在二八定律的规律下，目前我行长尾客户占比达较高，但是aum贡献仅占到全行不到20%。目前长尾经营面临着触达渠道单一、活动及产品丰富度不够、缺乏精细化运营体系。

目标：

通过大数据技术对客户的消费行为及偏好进行分类管理，识别到当前长尾客户存在提升潜力、有经营价值的客户，并匹配相应的渠道展开智能化营销，实现客户资金留存和增长，提升长尾客户价值。通过上述方案，希望实现较对照组：

1. 5万以上客户跃迁率提升10%

2. 长尾客户AUM人均提升增长50%

二、方案

1.整体思路：

1.1 客户分群：综合运用回归算法、RFM模型、海盗模型等技术，对长尾客户进行客群细分，提高批量经营的精准度。

1.2 智能营销：整合行内触达渠道、营销权益、金融产品，借助机器人智能营销，实现在合适的时机向合适的人推送合适的产品。

1.3 动态调整：实时将营销结果反馈价值模型，进一步提升客群精准度，实现数据模型驱动客户经营，经营结果反哺数据模型的良性循环。

2.潜力价值模型的客户金字塔分层：

充分将业务经验与机器学习和模型算法相结合，洞察客户全渠道活跃度（客户是否易于营销）、预测客户未来增长潜力（客户是否有营销价值），将千万级长尾客户按照活跃度（高、中、低）和潜力值（高、中、低）交叉细分为9大客群，供营销团队基于客群差异制定不同的目标和策略。达到以数据模型驱动客群经营方向，有效降低经营难度，提高经营效能。

3.借助RFM模型+海盗模型，制定有效的差异化经营策略：

基于潜力价值模型，结合RFM模型和海盗模型理念，综合分析确定营销资源的分配策略、营销目标、营销内容和营销事件的下发时机。把握佳营销时机，投放精准营销策略。

三、创新点

1、系统性的建立了与组织架构相适应的长尾客户经营框架，形成了长尾客户经营闭环管理体系，为长尾客户促活、转化、价值提升夯实基础。

2、突破传统方法，将专家模型和机器学习算法模型相结合，实现了长尾客户潜力价值的的挖掘、预测。

3、实现线上、线下渠道全链路打通，支持多波段、多频次的客户触达，提升营销转化。

四、项目过程管理

1.体系建设：

从场景挖掘-线索生成-线索分发-成效收集-迭代优化的全流程各个环节。涉及营销平台的功能设计、线索个性化展示方案的设计、经营成效的评价体系、线索的优先级排序等，并不断根据实际运营效果提出建设性建议，形成闭环经营体系，帮助整个长尾经营体系稳定运作。

2.实施方面：

根据整体框架，建立机器学习模型筛选高潜提升客户或高流失可能性客户，根据专家模型细分特色客群，根据推荐算法匹配相应的营销产品、权益活动，经由客户偏好的渠道进行触达，同时要做好效果评估。

3.效果追踪：

建立端到端检验策略效果的数据“驾驶舱”和“仪表盘”，并对策略效果进行A/B test对比分析；设置对照组、大客群，以不同的角度，衡量经营方案带来的提升价值，通过灰度发布，实现策略实施效果对比分析，支撑策略迭代优化。

五、运营情况

方案有效推动了行内长尾客户的精细化运营，提升了营销效率，实现了整体销量稳步上升；方案建立了支持运营反馈的管理能力及机制，定期进行月度，季度复盘，并基于业务反馈，精进洞见，快速优化策略，实现运营策略和数据模型全生命周期管理。

六、项目成效

在2023年1月1日至2023年6月底的区间内，本方案经营长尾客户81万余人，人均AUM提升提升2.0万元，较对照组提升11.0倍；5万以上客户跃迁率17.7% ，较对照组提升7.4倍 。累计实现长尾客户跃迁18.4万户，AUM提升212亿元。

七、经验总结

借助大数据技术和机器学习模型，对长尾客户中高潜力提升客户进行筛选、分群，匹配多样化的营销渠道，促使长尾客户实现财富留存和层级跃迁。同时，根据营销结果和反馈对模型策略进行调整迭代，进一步优化模型和策略，助力长尾客户精准营销。整个方案主要提供了以下五类价值主张：一是形成了从业务流程到用户画像的全方位感知，通过数据洞悉业务真相，深度洞察客群，汲取真实的产品运营灵感；二是精准定位到业务问题的关键点，从而科学的衡量规划出可以解决问题的产品或运营策略方案；三是实现全渠道的精准客户触达，让产品运营的动作快、准、稳。四是全面及时的数据反馈，让每一次动作都得到全面的分析，做到心中有数，持续迭代。五是协助拓宽客户渠道，增强用户购买意愿，提升潜客转化率，并从本身客群中获得客户增量，为用户提供良好的体验。