CRM(Customer Relationship Management)即为客户关系管理，是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略。最终目标是吸引新客户，保留旧客户以及将已有客户转化为忠实客户。随着金融越发智能化，CRM对于人工智能、数据的需求也迅速提升。
基于大数据的用户画像
对智慧金融而言，数以百万计的注册客户需要触达，为了实现精细化营销，需要对客户池有基本的分配和了解。
根据注册时间长短，我们以金额大小将客户分为新客、老客、大客、潜在新客等。其中新客是刚刚注册或首次投资时长较短的客户，大客是投资有一定时间且投资金额较高的客户，剩下的投资客户则是老客，而潜在新客则是注册了但并没有有效投资行为的客户。同时需要对这些用户做用户画像。
一个完整的用户画像包括了用户属性数据、用户行为数据、用户交易数据等等。
- 用户属性数据：用户作为自然人和社会人的最基本的数据，也是所有数据的基础。包括年龄，性别，所在城市，收入水平，学历，职业，注册渠道等。
- 用户行为数据：串起用户和平台两端的其他各项数据的关键要素，这里包括了用户的注册，绑卡，填写资料等用户转化数据，以及在平台上的登录，充值，投资，取现等行为数据。
- 用户交易数据：计算平台营收，ROI（投资回报率）等经营指标的基础，也是用户价值的判断的重要标准。包括了用户充值，投资，取现的金额，频次等数据。
在掌握了上述用户数据之后，就可以通过用户的转化漏斗模型进行对用户转化率的持续优化，引导用户完成各种行为，进而实现对平台的不同生命周期的用户进行差异化的运营服务，最终实现平台用户的快速和持续增长。
从拍拍贷案例来看，用户转化过程大致可参见下图：
首先，用户通过官网或者官方APP等营销渠道了解拍拍贷，接着感兴趣的客户进行下载、注册，从这之后转化率就开始逐步降低，因为下一步就需要实名，绑定银行卡。
我们会设置一些鼓励用户绑卡的活动，比如绑卡即送投资红包，帮助投资转化。送投资红包也有助于用户了解拍拍贷的不同投资方式，在一定的程度上完成了新手引导。渠道里，用户推荐这一来源转化率非常高，所以平台也会经常有人脉活动。
在首次投资之后，用户的继续投资是我们下一个关心的问题，挑选出有投资潜力的人进行引导，不仅提升转化率，同时要提高人均投资金额。
最后就是流失的用户，一些用户在投资一段时间后可能会因为种种原因流失，这里就需要尽量降低流失率，提高召回率。
用户生命周期
用户生命周期通常分成五个阶段，分别是：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。而判断用户处于周期的哪个阶段，基本上是通过用户的行为来决定的。
当用户处于不同发展阶段时，用户的价值也会产生相应的变化。因此，我们需要针对不同阶段设计对应的策略。
增加转化率，减少流失率，要从用户生命周期的不同阶段进行。
新客投资模型
在用户刚刚注册或者刚开始进行有效投资的阶段，怎样将有限的销售人员服务对接到合适的客户，找出更有投资潜力和投资意愿的新客是优先要解决的问题。
对于拍拍贷来说，每天的投资端客户注册量都在数以千计，我们必须根据有限的用户基础数据从能力和意愿两个维度进行模型训练，意愿模型的target是看客户是否有效投资，而能力模型的target是看客户首次投资过后45天内的投资是否超过一定的额度。
随后综合能力模型和意愿模型的分数，将客户分成四个维度：高能力高意愿、高能力低意愿、低能力高意愿和低能力低意愿。销售人员可以根据模型分找到有较高投资能力或投资意愿的人，既提高了销售人员的工作效率，同时也提高了用户的体验。
上图所示就是新客投资模型最近3个月的效果图，将人群按照模型分高低分成了5个bin，从L01到L05，纵轴则是新客在一段时间内的净充金额，可以看出随着投资模型分的升高，人均净充的金额也在随之增加。
撤资模型
用户因为一些原因从平台撤资流失时（流失期），如果能提前得知哪些用户有撤资流失倾向，就可以通过一些人工介入行为来防止用户的流失。
撤资模型的target设为用户在打分点未来一个月内撤资的比例是否超过总资产比例的50%，模型中表现较为明显的变量则是用户过去几个月的投资、撤资、充值的行为以及最近的投资收益率。
上图所示是撤资模型最近3个月的效果图，从L01到L05表示撤资意愿一次升高，在打分之后观察一个月得到这张效果图，模型分越高的人均平提现金额就越高。
模型应用
为了让上述模型和规则更好地转移到生产，我们将这些数据结合，直接显示在销售人员使用的CRM后台上。
在图中，从底层数据库中提取变量，使用python进行简单的数据处理和聚合，通过模型打分和决策引擎的判断，将分配池中的投资客户分配至不同的销售，从而使得用户得到更加准确的营销服务。
陈卓