巨量引擎共擎奖案例-科学建模+百大族群，拓客提质双效破局

一、简介

突破金融行业营销方式单一，存量市场竞争激烈，360借条投放成本持续走高，新客增长缓慢的桎梏。百大族群为行业人群探索提供新方向，数据建模帮助品牌精准锁定高转化人群，目标降低授信成本20%。通过建模探索转化行为人群定义，沉淀投放方法论，为非电商行业提供数据验证新思路。

1、大促期间流量竞争激烈，新用户获取困难，获客成本持续走高，扩大开口

用户规模已成体量，注册用户增速缓慢，尤其在大促期间电商抢量，新注册、新授信、首借用户的获客成本持续走高。

2、行业人群流转转化链路长：后链路流转困难

金融行业流转链路为：曝光-点击-转化-注册-完件-授信-首借,核心转化目标路径较深,后链路流转困难,急需通过定位精准人群优化流转效率。

3、核心转化人群仍在数据探索阶段：精准人群定向难度增加

现有行业A4人群定位是用户的所有转化行为:注册、完件、授信、首借，难以圈选业务增长核心高价值人群。

1、提炼高价值人群特征,建立优质种子人群

提炼360借条客户现有已转化人群即授信人群特征,作为高价值核心人群特征,圈定种子人群。

2、科学建模+AB test组合搭建优质人群模型

通过聚类建模功能，交集提取巨量云图A4人群与高价值人群特征，定制产出360借条私有模型，精细化核心转化人群标签作为正样本。恒定通投人群包(RTA+排除包)维度，通过二分类人群提取及聚类+二分类交叉提取，使用ABtest组合测试高分人群包转化效果，多轮反复验证数据结果找到人群最优解。

3、百大族群挖掘核心人群兴趣标签，扩充优质人群

筛选百大族群中更符合深转化人群画像的优质族群，再进行族群复筛，对比benchmark渗透率优选族群投放。

4、优质人群包素材再优化

针对聚类+二分类模型测试产出的优质人群包,利用巨量云图TA内容偏好功能,洞察人群内容喜好,提炼剪辑方式、场景、演员、兴趣偏好、创意方向等关键特征，定向优化素材内容。

1、云图科学建模+百大族群实现360借条降本提质

应用巨量云图聚类+二分类联合建模功能，优化模型框架，提炼优质人群包，挖掘核心人群兴趣标签，有效降低授信成本，提升件均。

2、定制化内容创意

针对优质人群包定制化产出创意素材，挖掘人群偏好标签，实现人群x消费场景x素材内容全链路优化。

3、探索新的获客思路，沉淀借贷行业科学投放方法论

有效优化后链路数据,解决客户痛点,撬动更多预算,同时适配全行业内转化成本偏高,沉淀可复用方法论,通过建模模型和百大族群优化精准定位高价值受众。

1、降本提质:件均(平均授信额度)提升,授信成本降低

建模包件均比正常通投(RTA+排除包)增加847.12。

建模包授信成本比正常通投(RTA+排除包)降低27%。

2、金融行业核心转化人群特征提取

通过建模包分析,从基础特征、兴趣特征、内容偏好等维度是取核心转化人群特征,为行业5A人群优化提供数据验证。

3、定制化素材转化能力显著提升

通过建模优质人群偏好挖掘,定向优化创意素材,相较常规素材平均点击率提升3.9%,转化率提升15%。

4、科学营销撬动客户持续投入

7-9月项目测试前巨量云图消耗276825.14，10-12月巨量云图消耗735829.44，平均消耗增加165%。