揭秘Capital One最大两个成功基因:数据决策及营销方式

摘要: 但目前,中国现在整个消费金融的管理水平和Capital One至少还差20年,这确实是个很难短期内解决的问题。

在美国金融史上,Capital One是一家不得不提的公司。

它花了30年的时间,从一家不起眼的地区银行信用卡部,发展成为美国前三甲的信用卡公司。

更让人惊叹的是,如今的Capital One早已不仅仅只是全美最大银行之一,它还是美国最大的二手车汽车金融公司。

角色转变之间,Capital One究竟有何秘诀,才能在时下竞争最为激烈的金融、汽车两大领域顺风顺水?

曾任职于Capital One,现为明特量化CEO的李英浩,在一本财经学院主办的“Capital One基因密钥”的闭门训练营中,为大家揭开了谜底。

01 别具一格的实验设计

大家好,我们这次讨论的题目有两个:

第一个是:Capital One与其他以数据做决策的公司有什么不同?

第二个是:Capital One的核心营销理念是什么?它和其他公司有什么不一样?

我们先捋一下第一个问题,用数据做决策,Capital One为什么做得比较独特?为什么其他公司没这么做?

有人说,要注重profit和risk结合,而不是只看风险,这点很好,风险前置的理念大家都接受。

现在任何一家公司,只要是真正的风控管理系统,用的就不只是人行的系统,还会建立一些模型,这其中,数据闭环非常重要。

对于Capital One来说风控是最为重要的,因此,它通常会自己通过市场调查收集信息。

那具体是怎么实现的呢?

答案是:通过实验设计,而在这个实验中,有两个核心概念。

第一点是:盲测。那么,盲测对于谁来讲是盲的?有人说双盲,研究对象和研究者都盲。

研究对象需要被隐瞒,不让他知道这个东西是什么,因为有主观因素在里面,可以给他们用安慰剂,起到心理暗示的作用,另外需要随机。

现实中,所有的实验设计基本上都按照这个方法进行的,比如,FDA所有的药物检测基本上都是这样。随机、双盲,有安慰剂,这是实验设计的核心。

Capital One的实验,跟药品实验不完全一样,但也有相同之处,它不会只根据客户以往的行为数据来确定实验的研究对象。

为什么?

因为,如果我的设计只是限定一个人群,限定了一个界限,那我没法观测到实验没有覆盖到的人群的行为和表现,也就是说这些数据实际上是有误差的。 据此,我们进入第二点。

第二点是:不能只依赖一种现状。

设计者要不断去突破数据,要找到新的人群,不断的试。

Capital One做了几万个实验,且大部分实验都是失败的,没有效果。这么做的核心目的就是要通过不断的测试找到认为最合适的、风险可控并拥有良好的营销转化率的产品类型。

还有一点,我们讲到贷款业务的特殊性,那贷款业务和其他业务有什么不一样?从风险角度来看,同等的response里边,风险是相关的是吗?

越渴望贷款的,他的response会不会越高?这是贷款这个产品天然有的特点,所以你要不断的去设计这种实验。

另外,在贷款业务中,我们风控模型应该如何建立?

假设我们有1000人,我们的审批过审率是30%,我们进来300个,300个贷款,你的风控部、策略部、分析部、模型部,建立最终的风控策略、模型,应该在哪个样本上看?是不是300?是300。这是你决策的依据。这个策略和模型建好以后,应用样本是1000,300和1000的关系是一个随机样本。在这个300的样本里建立了策略和模型,放在1000上,你觉得会怎么样?有偏差。而且越做,前面的策略模型越精准,样本与应用样本的偏差越大。

那在Capital One的实验中,对此问题深度分析了吗?

事实上,很多时候,它反而会刻意去利用一些之前被拒绝的、捕捉到风险信号的客户的数据进行实验。这也是为什么Capital One要通过实验室的方式,而不是只用现成样本的数据。

统计解决的是在不同大小样本及置信度的情况下,怎么样找到有意义的结论。Capital One的这个方法是最笨的,但也是最准的方法。

但为什么很多银行没有实行这种做法?这与Capital One的组织架构有关。

Capital One的决策机制比较垂直、快速,去中心化。Capital One每年会做几万个实验设计,但并不是每个设计都是两个创始人决定的,很多时候都是实验决策人直接拍板的。但银行是典型的center line。

Capital One之所以能够最早实行此方案,是因为所有这些策略的实现、建立,都需要非常强大的技术支持。而他们刚好有非常庞大的IT系统,但有多少银行愿意花那么多钱去改它的IT系统?所以这是银行不愿意做的事情。

02 千人千面的营销方式

Capital One营销方式的核心是什么?我觉得是千人千面。

很多时候你会发现渠道response和risk永远是相关的,在你要测试response的时候必须测试risk,最终的结果是risk更差。如此实验和对比response相对差,但是风险要好的渠道就会显现出来,这对营销的帮助非常大。

千人千面这种做法,无非就是定制化,通过实验室的方式定制化Offer,但是不是所有的公司都适合用千人千面的策略?

其实不是,尤其是信用卡公司。

大家知道AMEX在这个行业是非常厉害的一家公司,它是做支付的,有自己的支付通道,也有自己的信用卡。信用卡相当的牛,而且是全世界发卡,运通最有名的卡就是黑卡,没有限制,拿着这张卡,是身份的象征,他的代言人皆是如日中天的演艺明星,他就没用这种千人千面的策略。

而Capital One为什么选择这个策略,是因为他只有把产品和特定人群关联起来,那些有相应需求的人才会选择它,这是Capital One不得不选择的原因。

如果Capital One将IBS这个以数据为驱动的营销和风控策略扩展到其他行业,会有什么结果?有哪些潜在行业适合这个策略?

另外,对于Capital One而言,车贷是不是一个好产品?如果是,那应该怎么选择进入这个市场?如果要通过收购并入,选择收购Summit是否合理? 我谈一下我个人的观点,我觉得风控输出不太容易。

对于风控输出而言,银行是最核心的竞争机构,美国的金融公司和各类金融机构不像中国这么多,他的集中度比较高,如果要风控输出,输出给谁呢?输出给银行吗?银行会用吗?市场范围就这么大,因此,风控很难输出。

但数据可以输出,比如宜信成立一个数据公司,说我输出自己的“阿福分”,这些客户在宜信进行贷款,有一些表现,但没上银行征信,把这个数据输出给银行,是可以的。有些东西成有些东西不成,其实需要时间的。

虽然,Capital One输出整体风控很难,但它的贷后输出做得非常好,曾经有一段时间它做过催收外包,把坏账买过来,通过IBS技术,通过精准的贷后的催收模型和贷后模型来分析什么样客户容易催收,什么样的资产可以买,给客户催收的时候用什么策略,全部通过IBS方式去做的,结果很赚钱。

那并购呢?如果就是要通过收购做做车贷市场,风险是什么?收益在哪里?

如果假设Capital One没有把它的基因植入到二手车市场,风险大吗?

如今的Capital One已经不只是美国最大的金融公司,它还是一家二手车汽车金融公司,但它没有做新车,因为市场增量低。从1997年到2017年,20年的时间,它现在已经变成了美国最大的二手车汽车金融公司。

此外,我们曾经还想过怎么把IBS运用到数据分析这个机构业务上。Capital One最擅长的是营销和风控,如果解决营销端的问题,目前的情况是渠道归经销商垄断,你跳不过它,想了很多办法去跳过,想了很多玩法,包括直接给客户发邮件,包括交叉销售、线上营销,虽然多多少少有一些作用,但是没有更高效的二手车获客的方式,现在这个行业还是以汽车经销商为主导的,客户就是绕不过这个经销商。但通过IBS提供汽车贷款的领域,Capital One一年有8万多笔贷款,但申请的肯定有几十万笔。

根据不同的地区,不同的人群,不同的经销商,它也可以通过实验测试数据。这个经销商给这个价怎么样?那个经销商给另一个价格怎么样?经销商很多,有的经销商有几万辆十几万辆,也做了很多的尝试,各种各样的价格的测试,最终做出相应的模型。

二手车的市场天然是风险很高的市场,人群是比较差的,我有钱我买新车就好了,为什么买二手?

这些人群大抵是钱不多的,所以风险相对较大。而Capital One之所以在这个领域有非常好的运作并实现盈利,是因为他最擅长的就是做千人千面的风险管理。

Capital One的每一个部门,都在同一个目标的各个环节中做一件很重要的事情,分工协作,效率特别高,各司其职,中间没有任何阻碍。

IBS,不是简单的几个模型,不是几个学统计或计算机的人就可以做出来,而是整个公司的基因和文化,从业务端到职能部门,包括它的HR在招人的时候,都是完全数据驱动的,它是一个非常系统性的工程,IBS贯穿在整个公司的各个方面,公司的组织架构和文化也是适应IBS。

对于外界而言,不管是在业务端,还是在运营端。简单复制Capital One某一个方面是很难的。

Capital One能够做到比其他银行更好、更快的发展,从20年前开始进入二手车金融领域,到20年后成为美国最大的汽车分期供应商,还与他的经营有关,而不仅仅只是简单的做好精准营销及风险管理,它还有一套自己的系统工程,贯穿在整个组织的各个方面。

但目前,中国现在整个消费金融的管理水平和Capital One至少还差20年,这确实是个很难短期内解决的问题。  

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