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

這個分析案例整體按照信用卡全流程各階段的業(yè)務運營場景展開，主要有以下三個部分：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)來自某區(qū)域內(nèi)多家銀行機構(gòu)運營數(shù)據(jù)整合，展示部分均已脫敏；

作者根據(jù)實際業(yè)務需求，通過中臺標簽體系，整理信用卡各生命周期高頻指標，并作統(tǒng)計分析。模型核心指標如下圖：

1、貸前部分

這部分通過分析全行月進件規(guī)模、卡轉(zhuǎn)化率；制定進件、促活方針，及時發(fā)現(xiàn)獲客異常，并建立營銷人員KPI指標考核。分析并建立基本客戶畫像，確認營銷群體，降本增效。

具體分析思路如下：

1.1 進件分析

進件分析是對于進件相關(guān)信息的采集分析及應用。它是通過對于進件渠道、進件質(zhì)量以及后續(xù)轉(zhuǎn)化情況的分析，為銀行對獲客營銷行為提供建議。通過對于營銷人員的推廣業(yè)績進行排名分析，判斷各營銷人員的KPI達標情況，提高營銷積極性。

1.2 客戶畫像

客戶畫像是對全行客戶群體的深入了解和描述。它是通過對客戶的基礎信息、風險、活躍、收益等方面的分析和整合，形成的對目標客戶群體的全面和準確的描述。通過對不同客戶群體進行分層劃分，以便企業(yè)可以更好地理解目標客戶并針對其需求和偏好制定更有效的營銷策略。

2、貸中部分

信用卡的收入來源，主要是息費，例如取現(xiàn)利息、分期收入、違約金、年費等。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偏好與RFM屬性，及時開展營銷動作。這部分分析也如此展開。

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，以便復盤并在往后重點關(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，有助于針對性地開展推廣活動及政策；
• 根據(jù)各分行以往每季度發(fā)卡量走勢圖，能夠看出各行發(fā)卡業(yè)績完成情況。

2.2 激活首刷&用戶轉(zhuǎn)化

促活是信用卡營銷的重頭之一，主要包括促激活和促活躍。

促激活：計算出發(fā)卡到激活的間隔天數(shù)、發(fā)卡到首刷的間隔天數(shù)，繪制激活首刷走勢圖，展示近期持卡人的開卡、首刷習慣，為何時向客戶推送促激活提醒短信、策劃首刷活動等，提供參考依據(jù)。

促活躍：此處我們只關(guān)注持卡人從申請卡片到成為收入客戶過程的用卡周期，參考數(shù)字運營常用的3A3R策略模型，計算進件審批、核準發(fā)卡、激活、首刷、活躍、收入共六個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，針對轉(zhuǎn)化率較低的環(huán)節(jié)，著重設計營銷方案，突破現(xiàn)有瓶頸。

2.3 交易分布

持卡人的取現(xiàn)行為，會直接帶來取現(xiàn)利息收入，而消費，也可能會進一步帶來分期收入，甚至過免息期后也會產(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，我們針對消費類交易，繪制MCC類別的單筆消費金額-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。我們認為單筆金越高的交易越值得關(guān)注，而此基礎上交易量越高越好。

對消費類交易的交易金額及占比，進行帕累托分析，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），同時可以知曉誰是交易額最大的商戶。另外對息費排名前十的分行，繪制柱形圖，比對主要息費占比。

2.4 RFM模型分類

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益能力的重要工具和手段，作者抽取消費類交易，計算每個持卡人的RFM指標值，進行觀察分類，識別各類客戶的價值，據(jù)此制定個性化營銷方案。

2.5 VINTAGE分析

VINTAGE賬齡分析法以賬齡（賬戶已開戶月份）、開戶日期為維度，分析信用卡全周期使用情況；其優(yōu)勢在于使用了控制變量法，剔除開戶時長對用卡行為的影響，將相同用卡時長的客戶視為一個組，分析一簇客戶在開戶后第幾個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慣，對用卡營銷活動有著重大的參考價值。

本次VINTAGE分析將從消費實動率——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角度去解讀客戶用卡習慣，分別代表著用卡規(guī)模、用卡收入兩個核心維度。

3、貸后部分

這部分主要進行全行信用卡逾期狀態(tài)分析，擬定風險管控計劃及催收計劃，降低不良率。具體分析思路如下：

3.1 分期分攤業(yè)務分析

當前已請款分期在下一個賬期開始按照分期期數(shù)逐筆分攤。但對于處于正常分期分攤的各類分期，缺少未來分期分攤數(shù)據(jù)的測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，進行未來本金及息費分攤測算。通過測算，將每期分攤信息，包括當期分攤本金、當期分攤費用、當期分期剩余本金、當期剩余費用、分期剩余期數(shù)等主要信息測算出來，為后續(xù)分體提供數(shù)據(jù)基礎。

• 通過儀表板中選擇分期請款日期及分期分攤?cè)掌冢梢钥焖佾@取所選日期分期請款及指定時間區(qū)間分期分攤情況，直接展示已請款分期總本金及總費用在未來時間段的本金分攤金額及費用分攤金額，了解本金分攤回款及應收費用產(chǎn)出情況。
• 通過面積圖可以清晰看到總本金及對應已分攤本金剩余情況，及總費用及對應已分攤費用剩余分攤情況。
• 通過分析分期期數(shù)分布熱力圖，可以直觀的觀察每種類型期數(shù)在未來分攤的情況，為分期產(chǎn)品計劃制定提供參考。

3.2 賬單分期分析

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

• 通過分析當期所有已請款賬單分期數(shù)據(jù)，結(jié)合時間線性分析，可以直觀發(fā)現(xiàn)，在近半年連續(xù)平穩(wěn)賬單分期的趨勢下，最近一期賬單金額或消費金額有明細漲幅，也可認為客戶近一期賬單在連續(xù)半年內(nèi)有顯示大額消費場景，具有賬單分期潛力。
• 通過分析已請款賬單分期賬戶最近一期賬單及消費金額的目標增長變化率X。針對該目標變化率，分析最近歧義賬單且結(jié)合最后還款日基礎上，分析單個賬戶賬單情況。
• 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銷提供參考，即在哪些日期投放賬單還款或營銷提醒收益最大。

3.3 逾期情況分析

通過分析逾期情況，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。按照時間序列分析逾期MOB1、MOB2、MOB3、MOB4、MOB5、MOB6+的逾期情況，可以了解當前逾期資產(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

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

• 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：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）所列損失標準，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，一般縮寫為(C-M1、M1-M2……M4-M5)，例如M2-M3=當月進入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五級分類的變化情況，計算各個形態(tài)的遷移率，分析不同資產(chǎn)優(yōu)化或者惡化的變化趨勢。

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