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获客遇上瓶颈,流量碰到天花板?Capital One是这样应对的

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消金界发现,最近有一个名词在圈内传播甚广——“金融供给侧改革”。

自最高层强调这一改革方向以来,包括人行副行长、银保监会首席风险官等权威人士,都对该名词进行了解读。

金融供给侧改革中很重要的一条,是“金融机构必须坚持以市场需求为导向,重塑金融机构的经营理念、服务模式、风险管理和考核评价机制”。对于正在向“消费驱动”转型的我国来说,最大的市场需求,无疑是“普惠金融”了。

曾经有这样一家银行,也抓住了国家“普惠金融”的风口,最终实现了逆袭。

这家银行就是成立于1988年的Capital One,最开始只是一家地区性小银行信用卡部门,短短30年间,它发展成为美国前十大银行、前三的零售金融机构和前三的信用卡发卡机构。

尤其是在当时美国金融业格局已定,客户获取遭遇瓶颈时,Capital One更是出奇制胜,创新手段,在短期内就被市场接受。

我们来回顾下它的成长史,希望能给中国公司参与当下的金融供给侧改革一点点借鉴。

艰难的外界环境

Capital One成立的年代,恰逢美国银行业转型档口。20世纪80年代以前,美国银行是一种典型的“批发银行”业务模式,过着“3-6-3”的幸福生活,3个点左右的存款利率、6个点左右的贷款利率,银行行长下午3点陪同客户打高尔夫球。

此后,伴随银行业市场化步伐的加快,美国制造业红利逐步消耗殆尽,基础设施建设陷入停滞,美国的银行业进入了艰难的调整期。

数据显示,美国银行机构的数量从1985年的约18000家急剧减少到2017年的5607家。

除了大环境不利,Capital One成立之初时,还要面对来自国内同行的有力竞争。

当时美国已经有10多家比较大的、利润可观的信用卡公司或者综合银行的信用卡中心,整个行业也早已进入比较成熟且慢速发展的阶段,信用卡已成为美国严重的同质化产品。

换句话说,Capital One即享受不到国家大量基建项目所带来的红利,还要面临和国内巨头同行们抢夺C端用户的战争,踏入这个早已是红海的市场。

一句话总结,那时没人相信Capital One能有什么作为。

差异化的定位

生存下来且成功发展的银行,大都经历了一个由大客户为重心向零售转型的过程。

有两个数据可以直观地反映出这一时期的转变——美国银行业的零售贷款占比从1985年的25%飙升至2010年的58%。

曾有行业内人士对那个年代的美国银行业做出过评价——那时的金融业固然有一个很成熟的体系,但无法和不断进步的信息技术革命紧密结合。说的更直白一些,利率、产品设计大多还是基于之前经验所做出的“拍脑袋”决定,而非根基于数据的理性决策。

Capital One的成功,是基于差异化的市场战略定位和精细化的运营模式。

当时美国银行大多采用的是“20+19.8”的收费模式,即20美元的年费和19.8%的年化利率。为了快速获取第一批种子用户,Capital One最初推出的是年化利率9.8%、针对信用良好中等收入阶层客户的信用卡产品。帮助这些客户偿还他们在其他银行卡中心背负的年化利率19.8%的债务。

这一极具杀伤力的产品帮助Capital One快速积累了在中产阶层中的口碑,快速获得大量客群。当大银行痛定思痛,决定效仿Capital One的做法为中产阶级降价时,Capital One在保持其既有产品在既有客群中优势的同时,又开辟了新战场:为蓝领工人、外国留学生和其他一些较低收入人群(即次贷人群)推出针对性产品。

这样的产品以前是市场空缺的,这样的客群曾被大银行所忽视。大银行忙着防守Capital One在中产阶级客群中的进攻时,只能眼睁睁地看着Capital One进入次贷人群市场,毫无办法。

这里提一下为何其他银行很难去降低年化利率,以抵御Capital One进攻——因为大银行是很难放弃“既得利益”的,尤其是他们中仍有一部分愿意支付较高的价格,大银行担心给一部分客户降价,会引起目前愿意支付高费率的客户的不满和投诉,所以总是缩手缩脚,欲做还休。

精细化运作

如果说第一批的客户获取是基于差异化的市场战略定位,那么Capital One的进一步发展,则完全归功于精细化的数据运作。

可能翻开市面上任何一篇资料,都会提到Capital One“针对不同客户群体开发了不同利率的信用卡产品”,但究竟精细化到什么程度了呢?

Capital One旗下有5000万名客户,针对渠道、信用卡许可尺度、信用增加许可等维度,这5000万名客户也相应地拥有5000万种服务方式(其中包括了差异化利率)。公司每年会进行多达5万次的实验,给不同客户设计相应的服务体验和信用产品。

举个例子,某些卡主可拥有一个不同年费的奔驰联名卡,还享有20000美元的信用额度;而另一些卡主则需要支付29美元的年费,却只能拥有200美元的授信额度。

客户打进电话的同时(按下Capital One热线电话号码最后一个数字),公司高速运转的计算机已完成号码识别、数据收集、客户分析、产品建议等工作,这些计算机里存储了海量的用户数据,包括全美1/7的家庭信息以及Capital One数百万客户的消费记录。

通过追踪来电号码,计算机可以辨别来电用户属性,在考量了数据库十几种备选方案后,计算机会挑出用户来电的最可能原因,并且推测来电客户最希望购买的产品,之后会立刻把这些信息呈现在销售员的电脑屏幕上。一旦电话接通,业务员可凭此展开个性化销售策略。

当然,要完成这一系列操作可不是一件简单的事情。Capital One聘用了世界顶尖数据分析师,并运用高度自动化的分析工具,他们会每天处理海量数据和丰富内容。

其次,Capital One建立了一个超大规模的科学分析实验室,可随时分析和测试每一个信用卡产品的开发运作,这其中包括了信用卡中心的规则制定、营销部门的决策、人力资源的整合,都可以转化为实验分析的过程。

最后,Capital One号称自己建立了世界上最大的数据库,与顾客的每一次交易、每一次接触结果都保存在这个数据库中。例如用户的信用卡申卡时间可反应风险——半夜申卡的用户,其风险可能是中午申卡的3-4倍。

不止于业务,Capital One的精细化运作甚至已经渗透到了前端的营销层面。

团队认为,信用风险过高的人就根本不应该看到Capital One的广告,因为他们的贷款申请很有可能被拒绝,但给他们看广告一样是要花费广告费的。万一他们成功申请到贷款,Capital One很可能连本都收不回来。

为了尽量留下好客户,并避免服务坏客户,Capital One采取了大规模“边测试边学习”(Test-and-Learn)的方法来进行差异化定价。

具体来讲,首先将客群分为数百组,针对不同组的客户,营销不同价格的产品,从而测试不同客群对不同产品的接受度(兴趣度)、NPV(用户贡献的净现值)、坏账率等指标,然后根据实际指标来调整产品策略、营销策略、风控策略。在任何一个时期,Capital One都在同时进行上千组这样的测试。

在国内,百度旗下金融业务“度小满”最近才开始执行“利率分层”产品。它首先将获取的流量分化,并对用户排出了ABCD四档,对其推荐不同的金融产品。

A档用户利率比信用卡还要低,B档和信用卡持平,C档利率在24%以内,D档在36%以内。该种方法是对外国成熟金融市场的借鉴,被业内人士看作是“未来的趋势”。

时间的累积

Capital One的模式无非就是根据不同客户群体,设计相应利率产品。看起来是简单,但要真正落地,需要不断的努力和巨大的投入。

例如“边测试边学习”这种需要花费极大人力、物力、财力的试验,让内部员工都觉得很繁琐:所有人都一个价得了!

事实上,员工说的也没错,Capital One发展早期,运营成本的确很高,坏账率也相当高。运营成本高是因为产品太多、需要同时针对不同的客群做很多事情,而总客户数又很小,毫无规模优势可言。

对大多数机构来讲,要执行好“边测试边学习”这一体系,都是一件很有挑战的事情。很多机构都会面临员工不愿意调整自己的思维模式、找不到数据挖掘人才、初期遇到一点障碍(甚至是利润下降、风险上升这样的大障碍)就很容易放弃等许多现实问题。

尽管在此期间,Capital One贷款用户一直都在提升,但逾期率和坏账率也在随之提升。

在Capital One成立的前4年,他们的坏账率一直比全行业平均水平高,直到1992年第三季度才达到行业平均水平。

坏账率高不是因为Capital One风控水平不行,而是因为Capital One才刚刚成立,不像其他银行信用卡中心那样,有大量持卡人的历史风险表现数据,新成立的信用卡中心必须通过实际发卡积累风险表现数据来优化模型,这个过程对新设机构来讲是比较漫长的,一般需要花费数年时间才能形成较为成熟的模型。

在Capital One成立3年后,也就是1991年11月之后,Capital One才实现了“大幅提升活跃度同时,维持不良率不变”。

在今天的中国,究竟有多少人愿意为这一可能的成功付出坚持和努力。

当然,Capital One除了善于应用技术外,最大的“借势”还在于当时碰上了美国金融业转型——美国银行业的零售贷款占比从1985年的25%飙升至2010年的58%。

但仅仅这样看并不全面。要知道,美国银行机构的数量从1985年的约18000家急剧减少到2017年的5607家,时代同时也在淘汰跟不上趟的人,能够留下来且成功的都不容易。

在任何的改革与转型期,机遇与艰难并存。从不被人看好到最终完成逆袭, Capital One在当年美国金融供给侧改革的异军突起,在当下的中国,有着现实意义。

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