基于 SDAF 閉環的消費金融復貸場景精細化運營實踐

Sense：洞悉全貌，讓每一個策略的制定都有數可依

首先，通過對客群進行數據分析，深入洞察“未曾逾期且曾提前還款”“未如期還款”“曾逾期還款”的用戶信用風險，并基于業務實踐經驗為其匹配業務價值，發現“未曾逾期且曾提前還款”的用戶信用風險較低、業務價值更高；“未如期還款”和“曾逾期還款”的用戶群體具有無法復貸的風險。同時，從“潛在可復貸群體”的角度進一步深入，發現“未曾逾期且曾提前還款”和“未曾逾期還款”的用戶中單純因“額度不足”而不可借款的比例高達 50%+。

其次，針對內容進行數據洞察后，了解到用戶對產品/期數的偏好較為集中，且現有推送內容與優惠組合未能精準觸達用戶需求點，點擊率偏低。

然后，在時機側，明確了訪問高峰、次高峰、借款高峰和借款次高峰的時間區間。

最后，結合行業經驗面向渠道觸達進行數據分析之后，發現用戶對“結清還款”等關鍵動作的平臺觸達反饋率較高，而日常還款相關的站內消息、短信提醒等不僅反饋率較低，而且成本偏高，亟需優化。

Decision：目標導向，每一個環節都聚焦核心指標的提升

基于以上數據洞察，企業 S 考慮將運營資源向低信用風險、高業務價值的群體傾斜，擴大該類用戶規模，在低風險情況下盡最大可能提升單客貸款金額，并強化還款提醒設置，降低用戶逾期還款的幾率。另外，針對因“額度不足”而無法借款的用戶，強化補充額息的引導，幫助用戶盡快拿到提額資格獲得復貸機會，進而提升復貸率。

在運營側，計劃參考用戶借款偏好調整運營內容，以豐富多樣的產品形式提升對用戶的吸引力，在訪問高峰和借款高峰時間段增強對用戶的精細化運營；在產品側，強化用戶體驗適配，降低用戶搜索成本。

針對觸達渠道，可以按照還款時機進行細分，強化高反饋率的渠道觸達策略。

Action：工具加持，能夠落地的策略才是好的策略

在具體操作過程中，企業 S 通過神策用戶畫像定位低信用風險、高業務價值的用戶群，通過 Lookalike 能力圈選目標用戶群，并針對該部分用戶做精細化運營，全面提升復貸率。

同時，通過神策分析云針對目標用戶群做進一步深入分析，了解其借款偏好后，運營同學及時調整運營內容，選擇偏好程度高的產品做單品/組合方案的重點運營推送。

為了最大程度提升用戶體驗，產品同學借助神策 A/B 測試對產品頁面進行試驗洞察，根據試驗報告反饋選擇較優版本全量上線，以低成本、高效率、高質量完成產品設計迭代。

Feedback：全面提升，每一次的迭代終將獲得數據層面的反饋

該策略上線半個月以后，企業 S 的人均借款金額和復貸率均有明顯漲幅，且團隊已經完成了數據平臺、標簽體系的構建，業務部門、運營部門、產研部門等各個角色均可以從中獲得數據支撐。

更重要的是，企業 S 熟練掌握了 SDAF 數據閉環方法論，能夠根據業務需求自主設計科學的營銷策略，沉淀 SOP 經驗為后續運營賦能。

 小 結 

通過此次合作，企業 S 借助神策數據 SDAF 閉環方法論，完成了認知、實踐等維度的全面提升，充分實現了復貸場景下的用戶精細化運營，并將該思維模型充分運用到消費金融信貸業務的全流程各環節，加速邁向高質量數字化發展階段。

接下來，神策數據也將繼續為更多互聯網金融企業賦能，以營銷科技助力金融數字化，推動營銷、風控、運營等全業務流程數字化進度，助力業務營收持續增長。