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最近有朋友向我咨詢銀行信貸業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析，就看了很多案例，剛好看到一個(gè)信用卡全生命周期分析的案例，做得很詳細(xì)又通俗易懂，基本上可以直接復(fù)制套用，所以特地分享給大家。

這個(gè)分析案例整體按照信用卡全流程各階段的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景展開(kāi)，主要有以下三個(gè)部分：貸前分析、貸中分析及貸后分析，具體分析內(nèi)容如下圖所示：

本作品數(shù)據(jù)來(lái)自某區(qū)域內(nèi)多家銀行機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)整合，展示部分均已脫敏；

作者根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求，通過(guò)中臺(tái)標(biāo)簽體系，整理信用卡各生命周期高頻指標(biāo)，并作統(tǒng)計(jì)分析。模型核心指標(biāo)如下圖：

1、貸前部分

這部分通過(guò)分析全行月進(jìn)件規(guī)模、卡轉(zhuǎn)化率；制定進(jìn)件、促活方針，及時(shí)發(fā)現(xiàn)獲客異常，并建立營(yíng)銷人員KPI指標(biāo)考核。分析并建立基本客戶畫(huà)像，確認(rèn)營(yíng)銷群體，降本增效。

具體分析思路如下：

1.1 進(jìn)件分析

進(jìn)件分析是對(duì)于進(jìn)件相關(guān)信息的采集分析及應(yīng)用。它是通過(guò)對(duì)于進(jìn)件渠道、進(jìn)件質(zhì)量以及后續(xù)轉(zhuǎn)化情況的分析，為銀行對(duì)獲客營(yíng)銷行為提供建議。通過(guò)對(duì)于營(yíng)銷人員的推廣業(yè)績(jī)進(jìn)行排名分析，判斷各營(yíng)銷人員的KPI達(dá)標(biāo)情況，提高營(yíng)銷積極性。

1.2 客戶畫(huà)像

客戶畫(huà)像是對(duì)全行客戶群體的深入了解和描述。它是通過(guò)對(duì)客戶的基礎(chǔ)信息、風(fēng)險(xiǎn)、活躍、收益等方面的分析和整合，形成的對(duì)目標(biāo)客戶群體的全面和準(zhǔn)確的描述。通過(guò)對(duì)不同客戶群體進(jìn)行分層劃分，以便企業(yè)可以更好地理解目標(biāo)客戶并針對(duì)其需求和偏好制定更有效的營(yíng)銷策略。

2、貸中部分

信用卡的收入來(lái)源，主要是息費(fèi)，例如取現(xiàn)利息、分期收入、違約金、年費(fèi)等。如何能夠提高收入呢？首先需要保證發(fā)卡規(guī)模，其次是活躍程度，最后要了解用戶的消費(fèi)偏好與RFM屬性，及時(shí)開(kāi)展?fàn)I銷動(dòng)作。這部分分析也如此展開(kāi)。

具體分析思路如下：

2.1 發(fā)卡情況

從多角度了解發(fā)卡情況，嘗試尋找發(fā)卡規(guī)律，優(yōu)化發(fā)卡現(xiàn)狀。

• 根據(jù)每年每月各卡種的發(fā)卡量日歷圖，可以直觀發(fā)現(xiàn)發(fā)卡薄弱月份及卡種，以便復(fù)盤并在往后重點(diǎn)關(guān)注；
• 根據(jù)各分行發(fā)行卡種種類及卡量?；鶊D，可以知曉各分行發(fā)行卡種比重，有助于針對(duì)性地開(kāi)展推廣活動(dòng)及政策；
• 根據(jù)各分行以往每季度發(fā)卡量走勢(shì)圖，能夠看出各行發(fā)卡業(yè)績(jī)完成情況。

2.2 激活首刷&用戶轉(zhuǎn)化

促活是信用卡營(yíng)銷的重頭之一，主要包括促激活和促活躍。

促激活：計(jì)算出發(fā)卡到激活的間隔天數(shù)、發(fā)卡到首刷的間隔天數(shù)，繪制激活首刷走勢(shì)圖，展示近期持卡人的開(kāi)卡、首刷習(xí)慣，為何時(shí)向客戶推送促激活提醒短信、策劃首刷活動(dòng)等，提供參考依據(jù)。

促活躍：此處我們只關(guān)注持卡人從申請(qǐng)卡片到成為收入客戶過(guò)程的用卡周期，參考數(shù)字運(yùn)營(yíng)常用的3A3R策略模型，計(jì)算進(jìn)件審批、核準(zhǔn)發(fā)卡、激活、首刷、活躍、收入共六個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，針對(duì)轉(zhuǎn)化率較低的環(huán)節(jié)，著重設(shè)計(jì)營(yíng)銷方案，突破現(xiàn)有瓶頸。

2.3 交易分布

持卡人的取現(xiàn)行為，會(huì)直接帶來(lái)取現(xiàn)利息收入，而消費(fèi)，也可能會(huì)進(jìn)一步帶來(lái)分期收入，甚至過(guò)免息期后也會(huì)產(chǎn)生利息，因此刺激交易量、分析交易情況十分必要。

參考波士頓矩陣，我們針對(duì)消費(fèi)類交易，繪制MCC類別的單筆消費(fèi)金額-交易量的矩陣圖，橫縱軸警戒線均為均值線，MCC按大類、小類、具體MCC共三個(gè)層次支持鉆取，第一象限為交易量大且單筆金額高的交易，第二象限為交易量少且單筆金額高的交易，第三象限交易量少且單筆金額低，第四象限交易量大且單筆金額低。我們認(rèn)為單筆金越高的交易越值得關(guān)注，而此基礎(chǔ)上交易量越高越好。

對(duì)消費(fèi)類交易的交易金額及占比，進(jìn)行帕累托分析，觀察是否符合二八法則（很多情況下80%的結(jié)果由20%的變量產(chǎn)生），同時(shí)可以知曉誰(shuí)是交易額最大的商戶。另外對(duì)息費(fèi)排名前十的分行，繪制柱形圖，比對(duì)主要息費(fèi)占比。

2.4 RFM模型分類

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益能力的重要工具和手段，作者抽取消費(fèi)類交易，計(jì)算每個(gè)持卡人的RFM指標(biāo)值，進(jìn)行觀察分類，識(shí)別各類客戶的價(jià)值，據(jù)此制定個(gè)性化營(yíng)銷方案。

2.5 VINTAGE分析

VINTAGE賬齡分析法以賬齡（賬戶已開(kāi)戶月份）、開(kāi)戶日期為維度，分析信用卡全周期使用情況；其優(yōu)勢(shì)在于使用了控制變量法，剔除開(kāi)戶時(shí)長(zhǎng)對(duì)用卡行為的影響，將相同用卡時(shí)長(zhǎng)的客戶視為一個(gè)組，分析一簇客戶在開(kāi)戶后第幾個(gè)月存在不同用卡行為的高峰，找尋大樣本量下客戶的用卡習(xí)慣，對(duì)用卡營(yíng)銷活動(dòng)有著重大的參考價(jià)值。

本次VINTAGE分析將從消費(fèi)實(shí)動(dòng)率——反映平均用卡高峰期；戶均分期、分期滲透率——反映平均分期意向高峰期兩個(gè)角度去解讀客戶用卡習(xí)慣，分別代表著用卡規(guī)模、用卡收入兩個(gè)核心維度。

3、貸后部分

這部分主要進(jìn)行全行信用卡逾期狀態(tài)分析，擬定風(fēng)險(xiǎn)管控計(jì)劃及催收計(jì)劃，降低不良率。具體分析思路如下：

3.1 分期分?jǐn)倶I(yè)務(wù)分析

當(dāng)前已請(qǐng)款分期在下一個(gè)賬期開(kāi)始按照分期期數(shù)逐筆分?jǐn)?。但?duì)于處于正常分期分?jǐn)偟母黝惙制?，缺少未?lái)分期分?jǐn)倲?shù)據(jù)的測(cè)算因此在分期情況次日按照分期期數(shù)、分期情況日期、賬單日、賬期的等分期關(guān)鍵信息，進(jìn)行未來(lái)本金及息費(fèi)分?jǐn)倻y(cè)算。通過(guò)測(cè)算，將每期分?jǐn)傂畔?，包括?dāng)期分?jǐn)偙窘?、?dāng)期分?jǐn)傎M(fèi)用、當(dāng)期分期剩余本金、當(dāng)期剩余費(fèi)用、分期剩余期數(shù)等主要信息測(cè)算出來(lái)，為后續(xù)分體提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

• 通過(guò)儀表板中選擇分期請(qǐng)款日期及分期分?jǐn)側(cè)掌冢梢钥焖佾@取所選日期分期請(qǐng)款及指定時(shí)間區(qū)間分期分?jǐn)偳闆r，直接展示已請(qǐng)款分期總本金及總費(fèi)用在未來(lái)時(shí)間段的本金分?jǐn)偨痤~及費(fèi)用分?jǐn)偨痤~，了解本金分?jǐn)偦乜罴皯?yīng)收費(fèi)用產(chǎn)出情況。
• 通過(guò)面積圖可以清晰看到總本金及對(duì)應(yīng)已分?jǐn)偙窘鹗Ｓ嗲闆r，及總費(fèi)用及對(duì)應(yīng)已分?jǐn)傎M(fèi)用剩余分?jǐn)偳闆r。
• 通過(guò)分析分期期數(shù)分布熱力圖，可以直觀的觀察每種類型期數(shù)在未來(lái)分?jǐn)偟那闆r，為分期產(chǎn)品計(jì)劃制定提供參考。

3.2 賬單分期分析

針對(duì)已做賬單分期的賬戶進(jìn)行賬單影響因素分析，追蹤近半年的賬單及消費(fèi)金額變化情況，為后續(xù)賬單分期營(yíng)銷活動(dòng)提供決策參考。

• 通過(guò)分析當(dāng)期所有已請(qǐng)款賬單分期數(shù)據(jù)，結(jié)合時(shí)間線性分析，可以直觀發(fā)現(xiàn)，在近半年連續(xù)平穩(wěn)賬單分期的趨勢(shì)下，最近一期賬單金額或消費(fèi)金額有明細(xì)漲幅，也可認(rèn)為客戶近一期賬單在連續(xù)半年內(nèi)有顯示大額消費(fèi)場(chǎng)景，具有賬單分期潛力。
• 通過(guò)分析已請(qǐng)款賬單分期賬戶最近一期賬單及消費(fèi)金額的目標(biāo)增長(zhǎng)變化率X。針對(duì)該目標(biāo)變化率，分析最近歧義賬單且結(jié)合最后還款日基礎(chǔ)上，分析單個(gè)賬戶賬單情況。
• 結(jié)合分析賬單分期距離最后還款日或賬單日天數(shù)，可為后續(xù)賬單分期提醒或賬單分期營(yíng)銷提供參考，即在哪些日期投放賬單還款或營(yíng)銷提醒收益最大。

3.3 逾期情況分析

通過(guò)分析逾期情況，為貸后資產(chǎn)管理提供參考。按照逾期戶數(shù)及逾期金額分析全行各類逾期資產(chǎn)占比，直觀了解不良資產(chǎn)在總資產(chǎn)的分布情況。按照時(shí)間序列分析逾期MOB1、MOB2、MOB3、MOB4、MOB5、MOB6+的逾期情況，可以了解當(dāng)前逾期資產(chǎn)變化情況，為后續(xù)不良資產(chǎn)管理及貸后催收提供決策參考。

3.4 五行形態(tài)遷徙

采用五級(jí)形態(tài)遷徙矩陣分析年初五級(jí)形態(tài)至當(dāng)前數(shù)據(jù)的變化情況，一般五級(jí)分類定義如下：

• 正常：貸款期間正常還本付息
• 關(guān)注：連續(xù)違約期數(shù)1-3次；貸款本金或利息逾期60天以內(nèi)
• 次級(jí)：連續(xù)違約期數(shù)4-6次；貸款本金或利息逾期60-90天
• 可疑：連續(xù)違約期數(shù)>=7次；貸款本金或利息逾期90-180天
• 損失：具備（一）、（二）、（三）所列損失標(biāo)準(zhǔn)，或者貸款本金或利息逾期180天以上

遷移率（Flow Rate）：觀察前期逾期金額落入下一期的幾率，一般縮寫(xiě)為(C-M1、M1-M2……M4-M5)，例如M2-M3=當(dāng)月進(jìn)入M3的增量貸款余額/上月末M2的存量貸款余額。結(jié)合矩形圖陣分析各個(gè)五級(jí)分類的變化情況，計(jì)算各個(gè)形態(tài)的遷移率，分析不同資產(chǎn)優(yōu)化或者惡化的變化趨勢(shì)。

本篇主要講述了如何利用FineBI工具進(jìn)行信用卡全周期分析，下面是作者完整的分析報(bào)告：