什么是金融风控系统？怎么才能搭建风控系统？为什么有人擅长在快速发展的时代掘金？他们只是有玩转风险控制的能力而已。

一、什么是风控系统？

在金融服务二八规律的大背景下，很多低端、无稳定收入的群体无法享受银行提供的金融服务，这类群体据估算约有四亿人之多，这个数十万亿市场级别的需求缺口如何来被满足呢？

小额贷款作为新型的金融服务产品应运而生，被众多公司争相追捧。据统计高峰时期全国约有五千家现金贷公司，中国传销最多的时候才有一万家。

小额信贷业务具有单笔金额小、单笔利润低、利润率高、审批速度快的特点，所以这项业务运转的前提是必须有一个能够基于客户的申请信息进行快速的系统自动化审批（人工审批太慢还、成本高）的系统，这样风控系统在这样一个风口领域就变成了最最核心的竞争力。

二、如何建设风控系统？

建设风控系统的思路跟所有互联网+的项目一样：将传统行业（信贷审批）中的经验和方法论应用于系统，让计算机自动计算原来需要人去判断的规则，所以第一个步骤就是抽象出传统人工审批的方法论。

人工审批的方法论分为以下几个环节：

准入政策（做的客户在法律范围内）
反欺诈（防止客户骗钱）
信用评估（对于好客户能借给他多少钱）
基于这样一套业务逻辑，系统需要在这几个层面上进行搭建：数据层、规则层、配置层、策略层。

1.数据层：

大数据风控的基础在于数据，这一层相当于大数据风控系统的基础设施，就像是盖楼时需要的钢筋水泥，全面、高质量的数据可以帮助我们准确地进行风险把控，大数据风控所用到的数据包罗万象，比如以下几个方面：

基础信息数据，最基本的客户四要素信息（姓名、身份证、银行卡、手机号），除此之外可以搜集客户学历、收入、家庭地址等基本信息，当然要求客户填写信息会影响客户体验，需要平衡这些信息的必要性和客户体验之间的关系。

客户的征信数据，这里的征信数据包括该客户是否在其他平台有过多头借贷行为，在非银机构是否有过逾期行为、有没有上过征信系统的黑名单等等。

运营商数据，通过运营商数据可以判断客户的设备是否有异常，比如入网时长、入网状态、每月消费情况、通话记录、短信情况等。

客户行为数据，包括客户的搜索记录、增涨记录、社交数据等，通过这些数据可以判断识别该客户是一个什么样的人、有多强的消费能力、社会关系如何等等。

2.规则层：

这一层是系统重点的核心功能，帮助我们最终输出拒绝这个申请或是借多少钱，这里的规则包括准入规则、反欺诈规则、信用评分规则等。

政策准入规则基于以下几个方面进行设定：

• 政策需要：18岁以下的人不能放贷、大学生不能放贷等
• 催收需要：青海、西藏等少数民族催收也催不回来的地方就不要放贷了
• 系统测试需要：白名单规则，只放进来某些特定人群（适用于初步搭建的系统，后续有单独的测试模块就不用在这里做了）
• 反欺诈规则主要目的是识别客户是否有骗贷风险，有多大的骗贷风险，所以规则制定的时候可以通过基于客户画像维度：目的在于通过打标签的方法识别不同的客户群体的风险程度。

之所以对不同群体的客户进行不同的反欺诈规则，而不是对所有客户都应用最全面的反欺诈规则，原因在于两点：

使用越多的规则就会调用更多维度的数据，会增加客户的征信成本；
使用过多的数据会增加集群计算的负担，客户的审批时长就会增加。
所以对客户使用适当的规则判断就需要对客户进行分类，打标签，从而达到用最小的资源、最短的审批时长且尽可能全面地识别出客户的欺诈风险的目的，客户画像的标签可以按照客户还款行为、客户申请轨迹、客户基本信息等方面进行建设，给客户打上以下的标签，例如：

客户还款情况：已借还5次、借一次未还等
客户风险等级：（黑名单、灰名单、白名单）
客户欺诈风险等级（基于客户行为）：客户行为异常、客户行为正常。
对于不同类型或组合类型的客户可以应用不同的规则包进行风险识别：比如首次申请的客户我们要判断他的基本信息是否造假、注册手机是否是自己常用的、平时消费水平如何等等很全面的信息，整体审批下来可能需要5-10分钟；但对于已经成功还款10次的客户，我们可能只需要判断一下该客户近期有没有被加入到征信系统的黑名单中就直接放款了，让客户享受秒批的快感（整个审批流程只需要5-10秒）。

对于小额信贷产品来说，因为客户申请的金额很小，但是企业需要承担获客成本、支付成本、征信成本、集群成本、人力成本等众多成本项，所以新客户（只贷款一次）基本是无法给企业贡献利润的，小额信贷业务的利润主要来自复贷客户，在这个前提下复贷客户的产品体验就很重要了，谁能给客户提供快速顺畅的体验，客户就会去哪家借款，所以平衡好复贷客户的风险和产品体验是小额信贷业务能否盈利的关键。

3.配置层：

这一层的功能主要服务于风控规则的快速迭代和系统的个性化配置，这一层的主要功能对于处于不同发展阶段的企业不尽相同，这里只介绍一些基本的配置功能：

规则管理：规则管理模块的功能包括配置不同规则包所包含规则的内容，比如面向特别优质的客户，我们希望提升一下风险识别的全面性，那就需要在优质客户规则包中增加除了黑名单之外的功能，这里的规则包配置就可以快速灵活地配置完成增加规则的操作，由于业务发展波谲云诡，欺诈手段变幻莫测，及时应对各种外界状况变得至关重要。

规则开关：由于各个单条规则需要调用的数据源不同，如果某条规则需要调用第三方数据源，而与第三方的对接可能由于各种情况出现异常或者成本变化，我们就需要灵活地调整在线的规则，为了保证自动化审批的顺畅，出现异常的规则要迅速下线，而面对识别出的潜在团伙欺诈要迅速上线审批严格的规则（如调整规则阈值，将非银机构多头借贷次数从20次调为0次）。

风控服务开关：风控系统的根本作用在于对于放款客户的风险把控，对于刚刚启动业务的公司来说，最担心的是团伙欺诈，在基础设施还不完善的时点，直接将审批闸口断掉是防范欺诈，降低损失的最后一招，所以这个开关可以让客户处于队列等待状态，既不完全拒掉（有可能错杀好人），也不通过放款，待系统准备好完善的防范规则再开启开关。

4.策略层：

这一层主要是对不同类型的客户进行授信政策的分配，比如对于新客户分配500元、10天的授信；对于1个月内复贷10次的客户分配800元，20天的授信；对于3个月内复贷10次的客户分配1000元、30天的授信。

在设计授信政策的时候需要考虑好影响因素，比如复贷时间周期、次数、金额、还款逾期情况等等，这样做的目的在于防范好深度欺诈客户和优待平台忠诚客户。

除了以上的基层系统服务，还需要其他的工具型产品来帮助我们更好地优化系统策略，比如AB测试工具、数据分析系统等等。

三、结语

总而言之，大数据风控系统的设计目的本质上是基于数据的力量，防范客户欺诈，灵活多变地采取不同的应对策略，道高一尺魔高一丈，甄别出有欺诈风险的客户，为真正有需求的客户提供高体验的金融服务。

作品集（Portfolio），就是你通往世界名校的简历。尤其是一名设计类的申请学员，如何才能让你的作品打动考官，取得他们的赞同；如何让他们能了解到你的创意思维，走进心仪的名校，一份个性化且符合自身能力的作品集尤为重要。

那么，产品设计作品集如何制作，有什么技巧呢？小编结合自己的经验，与大家系统性地分享一下作品集的设计思路，希望对小伙伴们能有所帮助。

产品设计作品集如何制作

一、确定主题：从个人的兴趣爱好上去选择方向，从而确定出你这个产品的主题，这样能让你的整个设计过程充满创作动力。还有就是可以选择当下热门产品，或者是社会现象上去设计新的产品，这样更能引起大家的共鸣。

二、调研报告：同学们在做作品集的时候，一定要从产品的方向出发去做市场研究，可以从产品的历史、发展趋势、竞品研究等方面去做调研;同时还要研究好客户的心理需求等。

三、设计方案：在做完调研后，需要围绕不同的方向同学们可以设计不同的解决方法以期达成最终的设计目标，并可以通过故事板、手绘草图、角色扮演、草模制作等可视化方式辅助方案呈现，推敲设计可行性。

四、制作排版：对于产品设计作品集图面制作，需要整合全部的设计过程，将市场研究的数据&结果、客户调研的关键信息，设计方案的过程及最终方案以最恰当的形式予以展示。

产品设计作品集制作技巧

一、清晰的逻辑性：产品设计不同于传统的工艺制作。从项目构思到真正的设计过程，学生们需要对产品有深刻的了解，以及对客户心理需求，市场数据分析等都要学生们保持缜密的逻辑思考。这是国外大部分院校对申请留学作品集重点考核的地方，同时也是我们申请成功之后在外学习的主要训练内容。

二、可读性的排版：整个作品集是为了让考官能更清晰了解到你这个项目的产品。因此我们在做排版的时候需要保持项目的完整性，作品尽量以图片为主，文字为辅。进行加粗、斜体、变换字体颜色以及改变字体字号等方式可以增加版面的可读性。

artslink国际艺术教育拥有多年留学服务经验，擅长各项留学服务，对产品设计作品集指导有着丰富的经验，对于一些表现特别突出的优秀学员，我们还会举荐保送到世界顶级设计工作室实习，帮你提升专业技能。

经artslink国际艺术教育指导的学生，罗德岛、艺术中心设计学院、皇家艺术学院、中央圣马丁艺术与设计学院等知名学府是申请成功率在行业内是遥遥领先的。

什么是内容营销？为什么要做内容营销？如何制定内容营销策略？近年来，相信大家也发现越来越多人在讲“内容营销”。嗯，“内容营销”已经不是什么新话题。就从谷歌趋势来看，content marketing（内容营销）的热度可谓是一路飙升。

但是还是有挺多人对于内容营销是什么，要怎么做，还是懵圈的，本文手把手教你如何从0开始做内容营销。

（注：由于笔主一直从事的是海外推广和运营工作，本文仅针对海外的内容营销。）

什么内容营销？

大家都听过“内容为王”。对于以前SEO的从业者来说，内容可能就是文字。

对于YouTube的红人来说，内容可能就是一个视频。对于摄影师来说，内容可能就是一张图片。那很多人就理所应当的把内容营销当作通过文字，视频，图片等一系列组合打造的营销。

内容营销真的就是这样子吗？

我们还是先来一起先看看的美国内容营销协会（content marketing institute，CMI）

是怎么定义的，这也是我认为最准确的一种。

Content marketing is a strategic marketing approach focused on creating and distributing valuable, relevant, and consistent content to attract and retain a clearly defined audience — and, ultimately, to drive profitable customer action.

“内容营销是一种通过生产发布有价值的、与目标人群有关联的、持续性的内容来吸引目标人群，改变或强化目标人群的行为，以产生商业转化为目的的营销方式。”

来看看几个关键词“有价值，相关和持续“ ，是一种站在客户的角度，以目标受众的需要，以客户为导向营销。由此可见，内容营销的关键点“聚焦目标客户”“价值内容”“主动关注”。

改变自我推销的方式，不要吹嘘自己如何了得，而是要展示专业性，树立起人性化，可信赖的形象，致力于为关注客户，而不是产品本身。因为客户并不关心你，也不关心你的产品或服务，而是关心他们自己。就是所谓的WIIFM原则 (What’s in it for me)。

内容不一定是完全要关乎产品，但是一定要触及到目标客户的关注点，这才内容营销重要的一个部分。奥美的创始人奥格威以前为奥美打广告的时候，就在报纸的版面打上大幅的广告，比如how much should you spend on advertising, how to launch new products，通过传递有价值的内容，塑造自己的KOL形象。

而内容的形式也是非常多样，不仅仅是视频、博客、帖子、图片、网络讲座、白皮书、电子书，还可以是优惠券甚至是一首歌曲。

为什么内容营销？

可能现在还有很多人还在想，为什么内容营销会突然间就成了趋势呢？

随着网络的普及，越来越多的消费者可以通过上网自主获取资讯，了解渠道的大大增加，获取信息的难度大大减少；且广告营销的竞争日趋白日化，CPC有增无减，ROI也比较难维持到原有的红利期的高盈利水平。

根据CMI的数据，内容营销比推式营销（outbound marketing）带来leads高3倍，高6倍的转化率。通过创作客户感兴趣的内容，吸引和改变消费者的观念和行为，变得越来越重要。

不过不得不提的是，内容营销并不是这几年才突然间爆出来的新产物。很久以前，就有一些商家开始了内容营销，只是那时候还不叫内容营销。如今大家很风靡的米其林推荐，其实就是米其林轮胎以前为target customer提供的餐饮指南。

米其林餐厅是出名了，但是确实不知道米其林指南为米其林轮胎带来了多少转化。毕竟站在消费者的角度，提供有价值，有吸引的内容，是内容营销只是营销的前半部分，而最重要的还是要转化。

如何制定内容营销策略？

嗯，早在2016年，在2C的跨境电商公司做刚开始做内容营销的时候，我也很迷茫，总感觉内容营销就是小编嘛，写几个博文，拍几张美图，发几个有吸引力的帖子就完事了，这是很大也是很常见的一个误区。

不过比起2B端的内容运营，2C端的操作会相对简单，因为你可能不需要像2B企业，需要那么多其他部门，比如售前，技术服务等部门配合以获取Case study, story等资料。

作为Starter, 不需要考虑到像帕姆·狄勒前英特尔的首席内容官考虑到那么宏观的层面，要将内容规划的要点与经营目标结合。

在实力欠缺寻找合适的PGC，产品又缺乏足够的广泛度让客户生成UGC，怎做品牌原声内容BGC呢？

Step1：明确目标

配合公司的节奏达成营销或者销售目标。结合公司的重点产品，各大公关活动，展会，销售淡旺季周期，以及重点国家节假日或者普适性的节日规划当年的内容发布日历。

在做内容营销的时候，如果不是高层推动，会遇到非常多的阻力，不仅来自内部团队，还有外部团队。嗯，作为市场部一份子的我，曾在推动做长期的一带一路专题，一带一路涉及的国家多，周期长，需要各区配合度极高，在跟其他售前部门开启动大会的时候，销售部门leader就揪着一个问题，这个项目听起来很大很宏观，我们付出了那么多人力投入，能给我们带来什么直接的收益。

诸如此类的问题，排山倒海。所以在做内容营销之前，一定一定一定要明确自己的目标是什么。通过内容营销达到什么目的，是要增加品牌情感，提高互动率，还是获得更多的leads。

Step2：基于品牌调性，输出品牌调性

做内容营销也是建立品牌形象的过程。有些大公司本身就有品牌部对于内容发布的调性需要符合品牌VI规范。，保持内容一致性。需要明确好制定内容的要求，界定写作、的风格和设计。

大家说到品牌调性，可能都会想起苹果，或者是可口可乐。以施耐德为例，一看到他的品牌色，或者他的slogan: life is on，我就知道这是施耐德的内容。

图片来源于施耐德的Linkedin账号：https://www.linkedin.com/company/schneider-electric/

Step3：人物角色定位目标客户

或者人群画像分析。 2B企业远比2C企业的增涨流程和决策周期更长。从众多的增涨这种挑选出典型的客户，勾勒人物画像。能够帮助我们更好的理解客户的关注点，消费偏好，需求和需要。

在后续制作内容，才能更基于我们的目标受众，人群，内容主题，选择能够解决受众需求的话题，解决客户的痛点，需求和欲望。

举个例子，美国一破壁料理机品牌Blendtec就是在YouTube上通过一些列的will it blend的视频火起来的。基于对料理机客户的需求定位（质量好，不容易坏），结合苹果产品iPhone, iPad等产品推出创作了一系列搅拌苹果产品的视频，手机或者平板碎了，但是搅拌机依旧丝毫无损。

Step4：对已有内容进行盘点

历史已有的新闻稿或者发布过的内容有什么？这里有个小建议，盘点的时候评估一下，有没有哪些内容是客户特别喜欢，特别关注的，可以再次开发。（*内容并不是一次性的，对于客户关注的内容是可以多次开发，通过不同的形式呈现给目标受众。）

Step5：结合产品和客户关注内容，网站输出SEO关键词清单

一来做内容营销结合关键词有利于网站做提升，二来，基于这些关键词拓展后续撰写内容主题。现在有很多工具，比如buzzsume, semrush，可以抓取热门的内容；基于你的关键词抓取相关关键词热门内容的数据，结合分析热门内容，抓住流行的趋势；甚至还可以基于关键词大数据给你的软文推荐写作的主题，不一定要全盘接纳，也是灵感的来源之一。

以Solar inverter关键词为例，可以看到与solar inverter关键词相关的话题内容，对应内容板块还可以看到关键词中排名前的网站标题和问题，可以结合客户关注热门的页面和参考热门问题，拓展客户关注的内容。

Step6：管理和评估内容制作成果，定期新增和删除内容

不是把内容发布出去就完事了，而是要结合发布内容对品牌情感的影响，互动率等来不断分析内容的效果。且内容是不断更新的，要抓住核心的内容利用好，也要挖掘一些新的可用的内容。

“客户体验”，不仅体验的是产品，还是产品背后的一系列价值以及与客户情感有共鸣的部分。

我们经常会听到或聊到一个词，叫“客户体验”。比如：某款APP使用真方便，客户体验真好；某家餐厅上菜速度快，不用耐着饥饿让人等待；某游乐场安全保护措施做的真好，游玩让人放心。这些我们使用后发出来的好与不好的声音就是客户体验。

什么是客户体验？

客户体验就是…使用产品本身以外给客户带来的感觉，客户体验是一种感觉，是一种价值。

有时我们消费后不自觉与身边人发表自己感受。“这家店风格太冷清了，没有让人消费的气氛”，“这里的老板好热情啊，推荐的产品都好好”，“这里的食物太好吃了，服务员服务也很好”。这些描述出来的感觉都是客户体验，产品本身外给客户带去的直接感觉。

“客户体验”中，产品不止是产品本身

什么意思呢？

意思就是任何一款产品都是具有多重价值，而不是单一价值的。我们习惯性觉得产品就是产品，认为手机就是手机，衣服就是衣服。

其实不然，在我们增涨手机衣服的时候也非常挑品牌和服务质量。品牌和服务质量就是物品本身外我们会很重点考量的因素。并不是单纯的是手机和衣服就会打动我们，而是增涨的是哪个品牌下的手机和衣服，经过综合的考量后作出的决定。

一款好的产品应该具备包含的价值有：

• 核心价值
• 实物价值
• 附加价值

举例：优衣库

核心价值：时尚，年轻，品质
实物价值：衣服造型，布料
附加价值：服务好，购物环境轻松愉悦

再举个例子：小米路由器

核心价值：口碑，匠心，家居，温馨
实物价值：wifi发射器
附加价值：售后服务好，赠品

这就是优衣库和小米路由器受欢迎的原因。我们不只是增涨路由器和衣物本身，同时也在增涨它的核心价值和附加价值，产品不止是产品本身，而是多重价值的综合体。

如果说一件产品不打造它的核心价值和附加价值，那消费的购物体验就会缺少很多乐趣。客户感受的乐趣和心理感受到的感觉都是客户体验的范畴。

“客户体验”，客户对产品的体验到底是在体验什么？

1、视觉-设计

颜值即正义。好看的东西我们不自觉会喜欢，这来自于人本能的对美好的事物作出的反应。

淘宝10年前还是人人不懂设计，随便整几张图片上传就可以开卖。现在淘宝店家，都不敢忽视对视觉设计上投入，大投入聘请设计师或设计公司给店铺和产品做设计。

因为产品好看消费者才会停留，好看才更有增涨欲望，好看心情才能愉悦。美女喜欢化妆，产品的体验也要有好的设计和包装。

2、听觉-音乐

听觉也是人的重要感官体验之一。是我们对声音的魅力的感受，我们可以感受各种声音传达出来的情绪和氛围。

例如：音乐。欢快的节奏能让我们感受到热闹，快乐；舒缓的节奏能让我们感受到轻松，自在；跌宕起伏的节奏能让我们感受到紧张刺激。

所以，你看年轻人的舞蹈会配上欢快热闹的音乐；餐厅咖啡厅里放的都是舒缓惬意的节奏曲；而电影院的配乐则是韵律起伏较大的音乐。试想，如果这些场景或我们的生活缺少这些配乐，是不是感觉无比单调。所以，客户体验之一也是要满足我们听觉上的享受。

3、故事感

我们从小喜欢听各式各样的故事，故事的神奇之处在于能够让人对想象探索和对情感产生共鸣。假如我们的朋友在跟我们讲着故事的时候中断了…那我们的反应肯定是迫不及待追问“然后呢？然后呢？”。这就是故事让我们对想象的探索，同时故事也能对情感产生共鸣。

例如：楼下的豆浆店。

豆浆店的主题叫“小时候的味道”。

小时候的物质没有像现在这样丰富，有各种个样的零食饮料。那时候逢年过节奶奶都会用自家种的黄豆磨豆腐。而磨豆腐产生的豆浆就是那个年代最美味的饮料了。豆浆店的墙上贴着剪纸。剪纸的团有石墨，穿着围裙的妇人、单车、围栏….等等。这些情景都会让我们进入到儿时的记忆中，产生对过往的回忆。

又如：褚橙

橙子再常见不过，可是平时我们见的橙子就是一种水果。可是褚橙它却给们讲了一个85岁老人的励志故事，说到褚橙就会想到这个故事：

65年跌宕人生
75岁重新出发
85岁硕果累累

4、交互（交流互动）

交互的意思是交流互动。交流互动也是增进感情，让人变亲近熟悉的一种方式。

像我们看演唱会。明星们会让粉丝一起跟着哼唱，间歇的时候会同粉丝说话聊天，这都是互动。

再比如，你跟朋友说话，而你的朋友却自顾玩手机，互动没有完成。这种情况下你肯定是不那么开心的是吧！所以好的交流互动也能构建好的客户体验。

人们说拥抱互联网给行业带来的变化，互联网能够提升效率，节省人工成本。可是有一种方式的互联网餐厅我却不是那么看好。

这种餐厅的模式是在桌面贴上二维码。然后客户扫码自主点餐，好了后就等着后厨的人端上来开吃。全程没有服务员，我第一次体验这种餐厅后，我就感觉客户体验真的很差。感觉不会有下次光顾了。

我们都希望能够得到重视，希望用餐能够获得服务员的可拘微笑和热情的“你好”。这种自助的点餐方式却让人觉得冷清和失落。

又如：APP上的互动

我们在点击APP页面上的按钮和文字，没有注重客户体验的APP就是做简单生硬的跳转。而注重体验的APP则会根据产品特点来做出有趣的反馈，增加趣味性，提升互动感。从而增强客户体验。

5、售后服务

售后服务是商品在出售以后所提供的服务活动。售后服务是一种促销手段同时一种客户体验。商品出售后难免会出现这种或那样的问题。而商品问题并不是客户自身能够解决的，而客户增涨商品时候付出了金钱为代价，商品的质量问题不应该让客户来买单。即便非实体产品，商家也有义务要帮助解除疑惑。

比如：我们在网上增涨了一个VIP专享服务，而实际却无法使用。这种情况商家肯定要有提供售后客服或电话让消费者咨询解决问题。

如果没有售后服务，自然会失去消费这的信任，无法构成好的客户体验。

如何来学习做好客户体验？

我们知道，客户体验是产品本身以外给客户带来的感觉。所以营造感觉是很重要，所以我们要让产品有温度。产品不单是产品，也需要和客户有情感的交流和情绪上的共鸣。让客户在整个体验环节中感觉到愉悦。

1、用心感受生活

生活是五彩斑斓的，生活教会了我们开心、难过、疯狂、刺激….人与人，人与物之间很多联系和表达都是来自于生活。

记得以前ofo有一系列广告让我印象深刻。广告的主题是叫“感受城市微风”。年轻的男男女女骑行在城市的街头，微风迎面而来。

让人觉得骑单车这么简单的一件事，也能表达的这么青春洋溢和美好。这得益于运营者能够观察到年轻人的这种青春活力和追逐梦想的特点。

2、将独一无二的感觉带入到产品中

身边和我们相处的每个人其实都给我们带来不一样的感觉。有人热情，有人高冷，有人懒散，也有人严谨…其实产品我们也可以赋予它这样或那样的感觉。

就像上面说的。ofo赋予小黄车青春活力的感觉；店家赋予豆浆小时候的感觉；褚橙赋予水果跌倒，站起来的感觉。

客户体验体验的就是外界对我们感官和心理上产生的感觉。学习客户体验并做好客户体验就是要善于发现生活，发现感觉。然后将这种独特的感觉设计到产品中。

小结

客户体验是产品本身以外给客户带来的感觉。人们对产品的体验可以通过外观，声音，故事，互动和服务来获得。感觉来源于生活，做好客户需要我们用心感受生活，发现感觉。并将独一无二的感觉设计在产品当中。以上就是作者对“客户体验“所理解的，它不仅适用线下，也同样适用于线上。希望对学习做产品的你有帮助！

之前服务的一个客户，对销售人员的考核，美其名是目标导向，但实际上就是考核销量，权重占到了95%以上，也就是说，销量完不成当月的95%，就得不到奖金，这很不科学。

这个95%其实是不用设立的，因为这跟要求100%完成任务有什么区别呢。那些只能完成80%、90%的销售人员有什么动力去完成任务；反正这个月没有奖金了，干脆移到下个月完成算了。

对于基层业务人员来说，50%以上的完成率是必须要做到的，这是销售人员的天职，50%以及以下的完成率奖金得零，我觉得也无话可说，但如果完成90%以上，奖金也是零，那就没有任何激励作用了，只有负激励，因为销售人员只要觉得完不成，就不再去努力了。

因此，要改，将结果和过程结合起来考核，对于完成50%以上的销量的销售人员，按照不同的权重进行奖金的分配，而不是完成了100%，完不成就是零。

接着就是调整了整个销售体系的考核制度，特别是加强了过程考核。

考核也搞定了，接下来应该没有问题了吧，马上发现，我们又错了。

活动进行了一段时间，发现很混乱，光有活动在执行，人员到位了吗、费用到位了吗、计划推进时间合理吗、人员分工到位了吗、有计划吗、监控到位了吗······一系列的问题摆在了我们面前，此时，大家也有些迷糊了。

没办法，还得要继续，接着进行了管控和制度的制定，等到这些建立好了，活动要报账，公司原有的流程不支持这个报账的流程，因为以前没有这样的活动进行核销，现在制定的表格和流程，财务、市场部等等都不知道怎么处理······

马上又进行了如下的工作：

为落实制定的“四大活动”方案，合理分配资源，提高活动费用使用、监控力度，规范宣传、促销费用使用效果，特制定本核销办法，现有“四大活动”的申请、核销均按照此办法执行，制订了与活动相关的四大核销办法。

也就是说，光有考核或者科学的考核也不顶用。还需要支持考核的系统和平台。

因此，可以得出一些结论：

首先，考核目标一定要有支持系统，否则不是目标导向，而仅仅是一个书面目标。

其次，结果考核的权重要科学，否则过程流于形式。

再次，考核要有标准，并形成一个考核体系，而不是孤立存在的，也就是说，要跟其他部门同时进行，留有接口。

标准，办法、系统、接口都有了，销售考核才有激励和警示作用，我们突然发现，销售人员的精神面貌也焕然一新，而不是往日的暮气沉沉，也不是整天得过且过，也不用你催他们去市场······

产品怎么定位？经典案例有哪些？重新定位不是重新定价，定位从一个更浅显易懂的角度解读就是重新选择目标人群，你的产品和服务所对应的核心客户群。

下面看几个大家耳熟能详的案例，第一我们先看看下面的这个案例：好想你！

一个高端品牌叫枣博士，枣博士给好想你企业贡献百分之三十的营收，枣博士的定位是一个高端的礼品定位。

好想你的枣博士之前的目标客户是政府，企事业单位的团购，因此他之前打造的是高端的礼品，他和好多礼品业，奢侈品行业一样都遇到了问题。

这时的好想你做出怎样的改变呢？

好想你宣布关闭600家门店，产品重新定位：好想你专注于为25岁至45岁的白领女性提供日常休闲食品，好想你壮士断腕做了产品的一个重新定位。

从好想你的高端礼品做日常休闲食品。重新定位一定要重新选择了自己企业的目标人群。

国酒案例

中国的三大名酒，他们的客户定位是30到60岁的高大上的男人。茅台主要针对的是政府官员，五粮液主要的客户是商务人群，郎酒专供军队。

他们在酒行业都形成了一个非常大的影响力。

这是中国的酒类市场，30-60岁的高大上的男人都是酒行业争抢的人群。因为他们的消费量是最大的。

爱之湾起泡酒案例

以茅五剑为代表的白酒厂及大酒商选择了30-60岁的高大上的男人味核心目标客户时，爱之湾则选择了女人，它是针对女性而生产的桃红起泡酒。

从它的名字开始，爱之湾，他们设计的广告语，有爱的地方就有爱之湾，在2013年也在网络上快速成为了爆款。

在线上形成了巨大的影响力之后，他们就在线下进行招商。

这个就在2013年从零开始到2014年做到一百万瓶以上的销量，这些成就完全归咎于对目标人群的一个定位。

江小白案例

江小白，江小白重新定义了时尚小酒，也开创了白酒的一系列时尚喝法。

这是在重庆的一个小酒品牌，他在西南市场非常的火爆。它的的目标人群是年轻人，18-30岁的屌丝以及文艺青年，所以它是年轻人爱喝的一款时尚小酒。

江小白在重庆开了一家酒吧，在这里江小白发明出108种喝法。

江小白走进酒吧，就具有一些时尚感。

其次江小白发明了许多语录，这些语录都很符合年轻的想法，也很符合年轻人的心理。这就创造了年轻人的消费场景。

因此江小白在低迷的市场上异军突起。

爱之湾和江小白的成功都归咎于他们的目标人群的差异化的定位。

互联网营销推广是什么意思？随着互联网的发展，网络营销不断的以新方式、新方法、新概念不断的创新发展，逐步形成更加有效的互联网模式。

简单来说营销推广就是无论用什么方式去做，去推广，让更多的人了解知道你的产品，最终在你这下单增涨成交就是一种营销方式。

例如，我们去超市，看到水果栏上有香蕉，一种是进口的，颜色鲜亮，外观好看，一种是国产的，也比较好。区别在于价钱不一样，进口的稍微贵一点，但是进口与国产的字一般不会很大，相比来说价格会标记的很醒目。

一般客户去买的时候，首先看到的是水果，颜色透亮，味道肯定不错，再一看价格，相差也不是很多，但是有些买家看到价格高的可能心想着价格高的香蕉应该是新鲜的好的，有些买家看到另外一个价格，觉得低价格的香蕉也很优惠，颜色也不差，所以他们都会增涨。

一种呢是价格的对比，给人一种心理的暗示，一种还能提高自己的销量。

其实网络营销有很多种，可以通过宣传企业的品牌或文化，提高自身的转化率，关联营销不断吸引新的客户，增加客户粘贴性。从这几点可以看出，网络营销的主要目的就是通过一系列营销手段提高宣传，吸引客户，从而提高转化率，复买率。

网络营销仅仅是一种营销手段。网络营销作为一种营销手段，给信息化的社会带来了新的模式，更是引领了一个新的网络时代，所以说，网络营销更是一种文化。

生活中处处充满着营销方式，只要用心去留意，真心去做产品，也能把自己的生意经营的很好。

一个人可以不成功，

但是不能不成长！

大数据精准营销怎么做？说到大数据精准营销，不得不提到精准营销的关键要素，今天我们就来分享一下大数据营销的七个关键点！

一、客户画像

客户画像是根据客户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的客户模型。

具体包含以下几个维度：

客户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座

客户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好

客户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分

客户消费特征：收入状况，增涨力水平，商品种类，增涨渠道喜好，增涨频次

客户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成客户精准画像大致分成三步。

1.采集和清理数据：用已知预测未知

首先得掌握繁杂的数据源。包括客户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。

这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP客户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当客户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。

还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。

我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。

2.客户分群：分门别类贴标签

描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。

（1）数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。

（2）指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。

在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做”一对一”的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括”80后””生鲜””做饭””日本料理”等等，贴在消费者身上。

3.制定策略：优化再调整

有了客户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。

除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。

这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。

我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。

数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。

而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。

二、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的”一对一定制化”，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。

举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。

三、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析客户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过客户标签来发布广告给所要触达的客户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。

四、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，“精准推荐”成为大数据改变零售业的核心功能。

譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是客户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

五、技术工具

关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：

1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；

2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；

3、评估并增涨一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。

但无论哪条路，都要确定三项基本能力：

1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；

2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；

3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。

六、预测模型

预测客户增涨可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在增涨产品之前识别高价值客户。

我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：

1.参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。

2.钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户增涨产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。

3.价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。

4.关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和增涨记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。

5.预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

七、AI在营销领域的应用

去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。

在零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的增涨记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。

而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。

针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：

1、无监督的学习技术

无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。

2、 有监督的学习技术

通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来增涨的可能性。

3、强化学习技术

这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某客户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。

从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。

按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。