基于 SDAF 闭环的消费金融复贷场景精细化运营实践

Sense：洞悉全貌，让每一个策略的制定都有数可依

首先，通过对客群进行数据分析，深入洞察“未曾逾期且曾提前还款”“未如期还款”“曾逾期还款”的用户信用风险，并基于业务实践经验为其匹配业务价值，发现“未曾逾期且曾提前还款”的用户信用风险较低、业务价值更高；“未如期还款”和“曾逾期还款”的用户群体具有无法复贷的风险。同时，从“潜在可复贷群体”的角度进一步深入，发现“未曾逾期且曾提前还款”和“未曾逾期还款”的用户中单纯因“额度不足”而不可借款的比例高达 50%+。

其次，针对内容进行数据洞察后，了解到用户对产品/期数的偏好较为集中，且现有推送内容与优惠组合未能精准触达用户需求点，点击率偏低。

然后，在时机侧，明确了访问高峰、次高峰、借款高峰和借款次高峰的时间区间。

最后，结合行业经验面向渠道触达进行数据分析之后，发现用户对“结清还款”等关键动作的平台触达反馈率较高，而日常还款相关的站内消息、短信提醒等不仅反馈率较低，而且成本偏高，亟需优化。

Decision：目标导向，每一个环节都聚焦核心指标的提升

基于以上数据洞察，企业 S 考虑将运营资源向低信用风险、高业务价值的群体倾斜，扩大该类用户规模，在低风险情况下尽最大可能提升单客贷款金额，并强化还款提醒设置，降低用户逾期还款的几率。另外，针对因“额度不足”而无法借款的用户，强化补充额息的引导，帮助用户尽快拿到提额资格获得复贷机会，进而提升复贷率。

在运营侧，计划参考用户借款偏好调整运营内容，以丰富多样的产品形式提升对用户的吸引力，在访问高峰和借款高峰时间段增强对用户的精细化运营；在产品侧，强化用户体验适配，降低用户搜索成本。

针对触达渠道，可以按照还款时机进行细分，强化高反馈率的渠道触达策略。

Action：工具加持，能够落地的策略才是好的策略

在具体操作过程中，企业 S 通过神策用户画像定位低信用风险、高业务价值的用户群，通过 Lookalike 能力圈选目标用户群，并针对该部分用户做精细化运营，全面提升复贷率。

同时，通过神策分析云针对目标用户群做进一步深入分析，了解其借款偏好后，运营同学及时调整运营内容，选择偏好程度高的产品做单品/组合方案的重点运营推送。

为了最大程度提升用户体验，产品同学借助神策 A/B 测试对产品页面进行试验洞察，根据试验报告反馈选择较优版本全量上线，以低成本、高效率、高质量完成产品设计迭代。

Feedback：全面提升，每一次的迭代终将获得数据层面的反馈

该策略上线半个月以后，企业 S 的人均借款金额和复贷率均有明显涨幅，且团队已经完成了数据平台、标签体系的构建，业务部门、运营部门、产研部门等各个角色均可以从中获得数据支撑。

更重要的是，企业 S 熟练掌握了 SDAF 数据闭环方法论，能够根据业务需求自主设计科学的营销策略，沉淀 SOP 经验为后续运营赋能。

 小 结 

通过此次合作，企业 S 借助神策数据 SDAF 闭环方法论，完成了认知、实践等维度的全面提升，充分实现了复贷场景下的用户精细化运营，并将该思维模型充分运用到消费金融信贷业务的全流程各环节，加速迈向高质量数字化发展阶段。

接下来，神策数据也将继续为更多互联网金融企业赋能，以营销科技助力金融数字化，推动营销、风控、运营等全业务流程数字化进度，助力业务营收持续增长。