客户佣金费率敏感度测算
基金兴趣感知模型
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客户佣金费率敏感度测算

项目背景

● 证券客户可以开多个不同证券公司的账户,券商进行佣金价格战,导致投资者频繁的开户,易引起佣金费率敏感客户的流失。希望得出每个客户的临界费率,进行差异化定价。根据关键指标(如利润贡献额或利润率)对客群进行划分,提取重点客群规则。同时找到佣金费率敏感的重点客户,提前营销挽留重点客户。

解决方案

● 抽取部分客户进行佣金费率的营销实验,测试客户在不同费率刺激下的反应,建立费率敏感度模型,选出对费率高敏感客户。

● 根据关键指标(如利润贡献额或利润率)对客群进行划分,提取重点客群规则,并对客户进行客群标签赋值。实现佣金费率的差异化定价,对重点客群进行差异化主动营销。

方案成效

● 提前预测可能因费率敏感而流失的重点客群。实现客户佣金费率的差异化定价,将营销费用投向费率高敏感的重点客户。

体验Demo
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基金兴趣感知模型

项目背景

● 留存场景中的客户营销推荐,旨在通过分析客户对金融理财产品的兴趣偏好,来预测客户对相应产品的兴趣程度,从而给出营销策略。通过分析客户对某类行业、概念或期限的喜好程度对客户进行分类,分类包括“基本属性”、“风格评价”、“资产属性”与“主题属性”,并逐项对客户的购买倾向进行评分。以此为依据,模型会在满足客户收益需求的前提下,尽可能找出其可能感兴趣的剩余产品,从而提升客户的购买意愿。 

解决方案

● 寻找可能实现的产品组合营销方案,寻找每个产品有客户的特征,并对每个客户进行打分,给出其中的高响应组 中的高响应组。快速寻找客户对指定营销活动的响应特征,并对每个客户进行打分,提高活动成功率。

方案成效

● 通过判断客户对每款产品的响应概率,在满足客户收益需求的前提下,尽可能找出其可能感兴趣的剩余产品,从而提升客户的购买意愿。 结合已有的CRM系统,营销人员在销售时更有指向性,客户精准营销成为现实。得到知识积累,了解产品之间的关联关系,在活动前期策划时更有针对性,提升活动成功概率。对活动响应的判断,在提升客户营销成功概率的同时,也降低了营销费用。

体验Demo

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