案例名称

基于因果NBA模型的长尾客户精准营销实践

案例简介

本案例针对银行长尾客户体量庞大、单客价值偏低、传统营销覆盖难、AUM 增长乏力的痛点，以 “人货场” 全维度匹配为核心构建 NBA决策体系。创新融合 DML 双重机器学习与协同过滤算法：一是通过 DML 因果模型量化多渠道的真实干预效应，破解渠道自选择偏差；二是通过协同过滤实现客户与产品的智能匹配。最终输出个体级 “最优产品 + 最优渠道” 营销方案。实现长尾客户精细化运营，并带动AUM 有效提升，为零售业务数字化转型提供可复制范式。

创新技术/模式应用

本项目围绕数字化精准营销升级，构建 “人货场” 框架下的 NBA 决策体系，形成模式与技术双层创新，适配长尾客群海量分散的运营特点。 模式层面，打造 “人货场” 三维联动的 NBA 营销决策模式。打破传统分群营销的同质化逻辑，将营销决策拆解为 “人-场”、“人 -货” 两组匹配关系，最终输出 “给谁、推什么、通过什么渠道推” 的全局最优行动方案，把批量产品推送升级为个体级精准运营。 技术层面，两大算法分别支撑核心匹配：一是“人-场”匹配：DML 双重机器学习的渠道因果干预效应量化。针对 “优质客户天然被高频触达” 的自选择偏差，采用双重残差正交化框架，剥离客户资产、行为等混淆变量的影响，无偏计算 push、短信、AI 外呼、CRM 等各渠道对不同客群 AUM 增长的真实增量效应，输出最优触达渠道与时机，实现营销资源精准投放。二是“人-货”匹配：基于协同过滤算法的产品智能推荐。基于客户历史交易、行为偏好与产品期限、风险偏好、收益偏好等属性，通过协同过滤挖掘客户-产品潜在关联，预测不同定期、理财产品的个体转化概率，解决推荐同质化问题。 最终将渠道干预效应概率与产品转化概率加权融合，生成“客户-渠道- 产品”最优组合，并对接行内全渠道数字化营销平台形成决策闭环。

项目效果评估

本项目精准破解长尾客户运营三大核心痛点：一是破解客群体量大、单客价值低导致的运营粗放痛点，实现海量长尾客群的个体级精细化运营；二是破解渠道分配依赖经验、资源错配与无效触达并存的痛点，基于因果增量效应优化渠道资源配置；三是破解产品推送同质化、适配性差的痛点，提升营销精准度与客户体验。

核心成效数据：项目上线 6个月，覆盖长尾客户超 130万户；营销整体转化率提升 10个百分点，单客 AUM 增量提升 30%;实现业务增长与客户体验双向提升。

责任编辑：佟桃梨