关注点：如何及时、有效地建立客户关系？
银行经过千辛万苦发现优质目标客户，精挑细选地找寻有价值的客户，当客户真正进入银行之后，银行与客户的故事才刚刚开始。为了能够让以往的付出更加值得，以后的故事更加精彩，新客户阶段起着非常重要的承接作用。在该阶段，银行必须及时与客户建立关系，其主要原因在于：
·目前信用卡行业竞争的激烈性
在目前国内信用卡市场竞争如此激烈的情况下，绝大多数客户手中已不只持有一家银行的信用卡，往往是多家银行的信用卡纷至沓来，并且这些信用卡往往在功能方面相差无几，客户用卡的机会毕竟有限，究竟选择使用哪家的信用卡，很多时候都取决于哪家银行最先“提醒”客户，最先“关怀”客户，最先与客户建立关系。
·国内信用卡认同度仍有待提高
尽管这些年来信用卡的用卡环境有所提高，信用卡的客户群体不断扩大，但是中国人传统的消费观念仍然根深蒂固，很多人依旧习惯使用现金，不习惯透支消费，信用卡的认同度尚待提高。对于那些很难主动接受和使用信用卡消费的客户来说，银行除了不停地向客户宣传诸多的用卡便利之外，更有效的方法就是刺激客户去亲身体验，事实胜于雄辩。
·统计数据所揭示出的重要道理
图13.1、图13.2分别揭示了客户开户后前三个月内与其一年以后的用卡表现之间的关系，从中可以很明确地看到新客户阶??刺激客户用卡的重要性。
可见，客户在开户后前三个月用卡，其未来的活跃率要远高于开户后前三个月没有用卡的客户，而其一年以后的流失率也远低于开户后前三个月没有用卡的客户。
通过上面的论述，可以非常清楚地了解到新客户阶段的实施目标，并且依据新客户阶段所能获得的信息的不同，制订出相应的目标实现的解决方案如下：
实施目标：全面了解客户，有效吸引客户
√ 基于申请人基本信息进行客户各类特征预测，制定策略刺激用卡
√ 借助新的行为信息对各种预测结果进行修正，完善客户管理策略
在明确了刺激新客户用卡之后，还需要科学地分析以什么样的方式才能最有效地达到刺激客户用卡的目的。图13.3描述了新客户阶段，银行根据不同的信息进行客户特征考察及相关策略制定的流程。
基于基本信息的客户特征预测及管理策略制定
新客户活跃度预测
活跃度是很多银行普遍使用的一个概念，它主要是描述客户在某一段时间内的用卡频次，有时候也会包含用卡金额，是客户这段时间内用卡意愿的最直接反映。客户活跃度与前一章所提到的客户信用度都是对客户某一段时间内的行为特征的概括，因此在预测方法上也非常相近，同样都采用申请表中的信息作为预测变量。以客户开户后某一段时间内的活跃度情况作为目标变量。在时间段或时间窗口的选择方面，两者可能有所区别，活跃度模型对时间窗口的选择更多时候是依据业务需求而确定，一般可以是一年或半年。在确定了预测变量、目标变量以及时间段之后，便可以采用同样的建模过程和方法对客户在开户后的某一段时间内的活跃度进行预测。根据实际的业务需求，也可以将客户的活跃度按照用卡方式分为消费活跃或提现活跃，分别建立模型进行预测。
建模案例
建模目的
预测新客户未来的活跃概率。
建模素材
如图13.4所示，活跃模型的建立过程中主要涉及的素材及具体定义：
·活跃定义【Y】
根据想要预测的活跃类型，可以分别进行如下的活跃定义：
·预测变量【X】
预测变量主要包括人生阶段、经济状况、财产状况等六大类变量中的信息【各类变量所包含的具体信息见表13.1所示】。
建模方法
建模所采用的统计分析方法主要为Logistic回归方法，选用SAS软件作为建模工具。
建模结果
在选定建模素材的基础上，运用统计分析方法便可以建立模型，预测出每个申请人未来的活跃程度。同时，也可以考察到不同预测变量对申请人未来活跃情况的影响程度，以交易活跃的预测结果为例，对预测模型的结果进行说明，如表13.1所示。
新客户潜力预测
客户潜力最主要的是对客户支付能力的评价，但它也可以从另一方面为客户的消费能力和贡献度的考察提供辅助信息。客户潜力【或者说客户支付能力】主要是由其经济能力决定的，因此与信用度和活跃度的预测不同，在新客户潜力预测中主要采用客户的经济状况变量作为预测变量。与信用度和活跃度的另一方面的差异在于，客户支付能力并不是一种客户行为的描述，而是客户某种状态的表征。因此，对其进行预测时所选用的方法也不再是前面所说的某种概率的计算，而是依据客户的基本信息直接给出客观的评定。根据银行所掌握的外部数据的情况不同，可以分别采用如下两种方法：
统计数据评价法
当银行能够获得足够的关于各地区、各行业、各阶层的收入水平的社会统计数据，以及该地区的物价水平数据的时候，可以采用这种以外部数据为辅助的评估方法。其基本的原理就是，依据客户提供给银行的地域、行业、职位信息，参照相关的社会统计数据确定客户的收入水平。这里需要提到，之所以选用社会统计数据来确定客户收入水平，而不直接采用客户所填写的收入信息，主要是因为目前客户所提供的收入数据质量很差，特别是一些资质较差的客户在迫切希望获得信用卡的时候，往往会想方设法提供一份高出其实际收入的证明；另一方面，如果相同的情况下，客户所提供的收入水平越高于社会统计数据，该客户也会因为其他原因存在潜在的风险。对客户进行地域、职业的归属之后所得到的收入水平，再参照该地域的物价水平，便使银行对客户有一个综合的支付能力，即客户潜力的评价。
尽管该方法对客户潜力的评价比较直观、简便，但是也存在一定的局限性：
·时效性：银行是否能够获得对于不同地区、行业、职位人群收入水平以及当地物价水平的最新统计数据。
·覆盖面：这种来自外部的统计数据覆盖面是否过大，掩盖了某一地区中局部区域的人群收入水平与该地区其他区域相应人群收入水平之间的差异性；或者是否保证统计数据覆盖面足够广，能够涵盖现有客户所涉及的全部地区。
内部数据归纳法
鉴于统计数据评价法的某些局限性，以及未必所有银行都能从外部获取各行业的收入水平及物价水平的社会统计数据，建议通过现有客户的表现对不同客户群体的潜力进行归纳评价。评价的方法，首先将具有一定卡片使用历史的客户按照地区、行业、职位进行分群，分群之后计算不同客户群体在最近一段时间，例如半年或一年的人均消费金额及逾期程度，在客户群体的风险水平较低的情况下，客户的消费能力在很大程度上可以代表其支付能力，即客户潜力。因此，可以通过客户群体的消费能力来评估其潜力，并将这种方法所评估出来的客户群体的潜力水平运用于新近客户的潜力预测。表13.2举例说明了如何通过银行自身掌握的客户资源及数据，对不同客户群体进行潜力评价。
表13.2是直接根据客户的人均月消费水平，对客户的潜力定性地划分为高、中、低。在实际操作过程中，也可以根据具体的消费金额，按照一定的规律转化成客户潜力的评分。
新客户循环倾向预测
