旅程筛选汇报示例 · 5000-1万客群
从客群分层到旅程主题的完整推导逻辑 · 数据为模拟值,实际取数后替换
1
确定分析客群范围
目的:锁定本次分析的客群边界,说明为什么从5000-1万开始做示例。
5000-1万客群总人数
1,572万
占0-5万客群约17%
月均AUM规模
约1,100亿
人均约7,000元
手机银行活跃比例
58%
约912万人线上可触达
月均资金流入规模
约3,200亿
远大于AUM存量,说明资金在高速流转
结论:5000-1万客群体量大、资金流转活跃、线上可触达比例较高,具备做旅程建设的基础条件,选作示例客群。
2
G层分层:确定每类客群的运营起点
目的:用当前AUM × 历史最高AUM矩阵,把5000-1万客群切成G1/G2/G3/G4四类,每类客群的运营目标和旅程逻辑不同。
历史最高AUM人数(万)占比G层状态运营起点
0-5000元(历史也低)21914%G1升档钱刚多起来,需要首配破冰
5000-1万(历史与当前同区间)1,00164%G2平档AUM稳定在此,防掉档+激活追加
1万-5万(历史更高现在掉下来)47230%G2掉档有过更高AUM,现在在流失,需要回捞
5万-20万25316%G3掉档有配置经验的回落,老客回归逻辑
20万以上443%G4掉档高价值流失,单客可挽回空间最大
结论:5000-1万客群以G2为主(占94%),其中平档1001万人是防守重点,掉档472万人是回捞重点。G3/G4人数少但单客价值高,需要差异化策略。
3
叠加活跃度:确定线上旅程实际覆盖边界
目的:不活跃的客户线上旅程触达不到,需要提前识别,分配到不同的干预渠道。
客群总人数活跃(登录>0天)不活跃(登录0天)线上覆盖率不活跃处理方式
G1 升档219万98万121万45%短信触达为主
G2 平档1,001万651万350万65%短信+push触达
G2 掉档472万274万198万58%外呼+短信触达
G3 掉档253万157万96万62%外呼+客户经理介入
G4 掉档44万23万21万52%客户经理主导触达
结论:5000-1万客群线上可触达共1,203万人,不可触达786万人。不活跃客户需要单独设计触达策略,不能纳入线上旅程主流程。
4
资金流向分析:找可干预规模和主流向特征
目的:在每个分群格子里,看3月份资金流入流出的结构,找出可干预的规模有多大,以及每类客群的主流入和主流出是什么。
客群月均流入(亿)可干预流入占比主流入类型月均流出(亿)可干预流出占比主流出类型
G2 平档·活跃(651万)42078%(327亿)代发工资 52%
跨行转入 18%
38045%(171亿)消费支出 38%
第三方理财 22%
跨行转出 15%
G2 掉档·活跃(274万)18075%(135亿)代发工资 48%
跨行转入 20%
21062%(130亿)第三方理财 41%
跨行转出 28%
消费支出 21%
G3 掉档·活跃(157万)9572%(68亿)代发工资 38%
跨行转入 28%
11568%(78亿)跨行转出 45%
第三方理财 31%
消费支出 16%
G4 掉档·活跃(23万)1870%(13亿)代发工资 35%
跨行转入 32%
2272%(16亿)跨行转出 52%
第三方理财 28%
结论:各客群主流出方向有明显差异——G2掉档以第三方理财流失为主(蚂蚁/余额宝),G3/G4掉档以跨行转出为主(资金搬到他行)。这说明分群有意义,干预逻辑需要差异化。
5
主流入人群追踪:看有代发人群的资金流失特征
目的:代发是最大的主流入来源,且干预窗口最清晰。单独看有代发人群的流失特征,找到最精准的干预时机和靶点。
客群有代发人数代发人均月均金额代发后T+7天内流失率主要流失去向平均流失发生时间
G2 平档·活跃338万8,200元31%消费支出 45%
第三方理财 32%
T+5.2天
G2 掉档·活跃132万9,600元58%第三方理财 61%
跨行转出 24%
T+4.8天
G3 掉档·活跃60万11,200元72%跨行转出 58%
第三方理财 28%
T+3.5天
结论:G2掉档活跃人群中,有代发的132万人,工资到账后T+4.8天开始大规模流向第三方理财(61%),流失速度快、方向集中,是最优先的线上拦截对象。干预窗口是T+0到T+4。
6
伪长尾识别:找出AUM低但实际有钱的人
目的:在分群客户中识别伪长尾,这类人值得投入更高成本的干预资源,同时停发作为强信号之一纳入识别体系。
伪长尾信号定义命中人数(万)占5000-1万客群比例信号强度
代发/AUM倍数高月均代发金额/当前AUM ≥ 1.5倍28618%
历史高代发已停发历史月均代发≥5000元,近2月无代发1248%
第三方理财持续大额转出月均第三方转出 > 当前AUM19813%
他行信用卡大额还款月均他行信用卡还款 > 5000元15610%
深度掉档当前AUM < 历史最高AUM的50%31220%
伪长尾合计(去重)满足1个强信号或2个中信号48631%伪长尾
结论:5000-1万客群中约486万人(31%)识别为伪长尾。其中历史高代发已停发的124万人是高价值召回对象,这类人曾有稳定高收入但现在钱不经过建行,需要专项旅程主动找回。
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旅程主题归纳:细分后合并,输出重点旅程清单
目的:把前几步的分析结论整合,按干预逻辑相同的原则合并格子,输出需要重点建设的旅程主题,并说明每条旅程的覆盖规模和预期价值。
P0 旅程一:代发工资蚂蚁分流拦截旅程
目标客群G2掉档·活跃·有代发·主流出是第三方理财
覆盖规模约132万人(其中伪长尾约42万)
干预窗口代发到账T+0至T+4
核心动作T+0弹窗承接 → T+3未转化push跟进 → T+4转出实时拦截
可挽回AUM月均可拦截约78亿,全年约936亿
P0 旅程二:G2平档活跃代发留存激活旅程
目标客群G2平档·活跃·有代发·活期未配置
覆盖规模约338万人
干预窗口代发到账T+0,以及活期存量激活
核心动作代发日弹窗承接 + 活期余额可视化 + 追加配置引导
可挽回AUM活期沉淀约1,200亿,按20%配置率可激活约240亿
P0 旅程三:G3老客配置重建旅程
目标客群G3掉档·活跃(历史5-20万→现5000-1万)
覆盖规模约157万人(其中伪长尾约68万)
干预窗口无固定窗口,主动识别后触达
核心动作KYC画像分析流失原因 → 差异化老客回归话术 → 配置重建方案
可挽回AUM人均历史峰值约10万,可挽回约5-8万/人,总计约785-1,256亿
P1 旅程四:停发伪长尾主动召回旅程
目标客群历史高代发已停发(近2月无代发,历史月均≥5000元)
覆盖规模约124万人
干预窗口停发信号触发后立即启动
核心动作外呼了解停发原因 → 推动代发回流建行 → 承接配置
可挽回AUM历史代发月均约8,000元,按留存3个月估算约30亿
P1 旅程五:掉档不活跃外呼召回旅程
目标客群G2/G3掉档·不活跃(近3月登录0天)
覆盖规模约294万人
干预窗口无线上窗口,需外呼/短信主动触达
核心动作短信唤醒 → 外呼跟进 → 引导回到手机银行完成配置
可挽回AUM先提升活跃度,再转化,预期AUM提升约50-80亿
最终结论:5000-1万客群重点建设5条旅程。P0三条(蚂蚁分流拦截、代发留存激活、老客配置重建)线上可直接执行,合计可挽回/激活AUM超过2,000亿;P1两条(停发召回、掉档不活跃召回)需先建渠道能力。建议第一阶段优先做P0三条,6个月内上线。