用户画像基础(八)
2024-12-18 10:26:56 # 项目基础 # 用户画像 # 借贷场景标签应用实例

借贷业务场景中的用户画像标签应用

风控部门

运营部门

产品部门(数据产品)

分析部门

(一)风险评估–风控部门

  1. 信用风险评估

    • 用户信用记录标签:包括过往借贷的还款情况、是否有逾期记录等。例如,“良好信用记录” 标签表示用户在过去的借贷中按时还款,无逾期情况;“不良信用记录” 标签则表示有逾期还款或欠款未还的情况。
    • 收入稳定性标签:根据用户的职业、工作年限、收入来源等信息生成。如 “稳定收入” 标签代表用户有固定工作且收入较为稳定;“不稳定收入” 标签表示用户收入来源不固定或工作不稳定。
    • 负债水平标签:反映用户当前的负债情况,如 “高负债” 标签表示用户的负债金额较高,还款压力较大;“低负债” 标签则表示负债相对较低。

    利用用户的信用记录标签、收入稳定性标签、负债水平标签等,综合评估用户的信用风险。例如,对于信用记录良好、收入稳定且负债较低的用户,可以给予较高的信用额度和较低的利率;对于信用记录不佳、收入不稳定或负债较高的用户,则需谨慎审批,可能降低信用额度或提高利率。

  2. 欺诈风险评估

    • 异常行为标签(多头分):监测用户的借贷行为是否存在异常,如短时间内频繁申请借贷、使用多个身份信息申请等。例如,“频繁申请借贷行为” 标签可提示可能存在的欺诈风险。
    • 设备信息标签(撸口子):通过用户申请借贷时使用的设备信息,如设备 ID、IP 地址等,判断是否存在异常。若多个用户使用同一设备申请借贷,可标记为 “可疑设备” 标签。

    通过异常行为标签、设备信息标签等,识别潜在的欺诈风险。例如,对于短时间内频繁申请借贷、使用多个身份信息申请或使用可疑设备申请的用户,进行严格审查或拒绝申请。

(二)客户细分与精准营销–运营部门

  1. 客户群体划分
    • 根据用户的风险等级、收入水平、借贷需求等标签,将客户分为不同的群体。例如,可分为 “高风险高需求客户”、“低风险低需求客户”、“优质客户” 等。
    • 针对不同客户群体制定不同的营销策略。对于优质客户,可以提供更优惠的利率、更高的借贷额度等;对于高风险客户,则需要加强风险管控,可能限制借贷额度或提高利率。
  2. 个性化推荐
    • 根据用户的借贷历史和偏好标签,为用户推荐适合的借贷产品。例如,对于有短期借贷需求的用户,推荐短期借贷产品;对于注重利率的用户,推荐利率较低的产品。

(三)贷后管理–贷后部门

  1. 还款提醒与催收
    • 根据用户的还款日期、还款能力等标签,提前向用户发送还款提醒。对于可能出现逾期还款的用户,加强催收力度。
    • 例如,对于有 “近期还款压力大” 标签的用户,可以提前沟通,了解其还款困难,提供相应的解决方案。
  2. 客户关系维护
    • 对于按时还款、信用良好的用户,给予一定的奖励和优惠,提高用户的忠诚度。如 “优质还款客户” 标签的用户可以享受下次借贷的优先审批和更低的利率。

商城业务场景中的用户画像标签应用

(一)用户行为分析

  1. 购买行为标签

    • 消费频率标签:根据用户的购买次数,分为 “高频购买者”、“中频购买者”、“低频购买者”。
    • 消费金额标签:按照用户的消费金额范围,如 “高消费用户”、“中消费用户”、“低消费用户”。
    • 购买品类偏好标签:根据用户购买的商品种类,如 “电子产品爱好者”、“服装时尚达人”、“母婴用品消费者” 等。

    利用消费频率标签、消费金额标签、购买品类偏好标签等,了解用户的购买习惯和偏好。例如,对于高频购买者,可以提供会员特权和专属优惠;对于高消费用户,可以提供高端商品推荐和个性化服务。

  2. 浏览行为标签

    • 浏览时长标签:记录用户在商城的浏览时间长短,可分为 “长时间浏览者”、“中等时间浏览者”、“短时间浏览者”。
    • 浏览深度标签:反映用户浏览商品的详细程度,如 “深度浏览者” 表示用户会查看多个商品的详细信息,“浅度浏览者” 则只是快速浏览商品列表。

    通过浏览时长标签、浏览深度标签等,了解用户的浏览习惯和兴趣点。例如,对于长时间浏览者,可以推荐相关商品和促销活动;对于深度浏览者,可以提供更详细的商品信息和用户评价。

(二)个性化推荐与营销

  1. 商品推荐
    • 根据用户的购买历史和偏好标签,为用户推荐相关的商品。例如,对于 “电子产品爱好者” 标签的用户,推荐最新的电子产品。
    • 利用协同过滤等算法,根据具有相似标签的用户的购买行为,为用户推荐可能感兴趣的商品。
  2. 促销活动策划
    • 针对不同用户群体制定不同的促销活动。对于 “高消费用户” 可以提供高端商品的专属折扣;对于 “低频购买者” 可以发送优惠券,刺激其购买。
    • 根据用户的购买时间规律标签,如 “节假日购物者”,在特定时间节点推出相应的促销活动。

(三)库存管理与供应链优化–供应链部门

  1. 需求预测
    • 通过分析用户的购买行为标签和趋势,预测不同商品的需求。例如,对于 “热门品类消费者” 较多的商品,可以提前增加库存。
    • 根据用户的购买频率和消费金额标签,调整库存水平,避免库存积压或缺货。
  2. 供应商管理
    • 根据商品的销售情况和用户反馈标签,评估供应商的产品质量和服务水平。对于质量好、用户满意度高的供应商,可以加强合作;对于问题较多的供应商,及时沟通解决问题或考虑更换。