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1、信用卡客户专题分析报告,上海陆鹰,2014-12,目,录,?,信用卡存量客户分析,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,?,信用卡逾期客户风险模型评估,Page 2,数据显示，在最近一年中信用卡总卡数稳定增长，各月新增卡数同,上月相比有些波动,;,备注：,2,月份结存卡环比,=(2,月结存卡数,-1,月结存卡数,)/1,月结存卡数,信用卡客户发展现状,1,、近一年内各月信用卡存量客户趋势及客户环比增长率,2,、近一年内信用卡完全新增客户及完
2、全新增客户同比增幅,数据显示，,2014,年,4,月信用卡完全新增客户数最高,最低的是,2014,年,1,月；最近一年内完全新增客户同比增幅整体成下降趋势。,信用卡客户发展现状,3,、截止,2014,年,10,月末，各地市信用卡客户数发展情况,数据显示，信用卡中卡数最多的是台州,舟山信用卡卡数相对,较少,;,信用卡客户发展现状,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,杭州,温州,嘉兴,湖州,绍兴,金华,衢州,舟山,台州,丽水,万,各地市信用卡存量客户数,4,、截止,2014,年,10,月末，各地市营销人员配置情况,数据显示，杭州的推广人员数量最多,丽水推广人员数量最低。,信
3、用卡客户发展现状,目,录,?,信用卡存量客户分析,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,?,信用卡逾期客户风险模型评估,Page 7,1,、各地市信用卡存量卡数及激活卡数占比,数据显示，台州总信用卡卡数在各地市中最多,丽水最少,;,除了,杭州，其余地市总卡数中激活卡数占比均在,50%,以上，最高的是衢,州,接近,70%,左右；杭州激活卡数占比最低。,信用卡客户分布情况,2,、从年龄段上看，信用卡分布占比情况,数据显示，信用卡客户主要集中在,
4、22,岁,52,岁；,22,岁以下新增,客户占比最高,随着年龄的增长，新增客户占比逐渐减少。,信用卡客户分布情况,3,、从教育程度上看，信用卡分布占比情况,数据显示，从教育程度上看,信用卡主要分布在大,专，本科，研究生中,分别达到,41%,，,34%,和,18%,。,信用卡客户分布情况,数据显示，邮政信用卡,的分布主要是在县城,占结存,卡的,54%,；农村的信用卡分布,为最少，占比为,19%,。,4,、截止,2014,年,10,月末，各地域信用卡分布占比,信用卡客户资产结构分析,目,录,?,信用卡存量客户分析,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分
5、析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,?,信用卡逾期客户风险模型评估,Page 12,数据显示，整体信用卡客户资产偏低，约,30%,的信用卡客户,季日均资产为,0;43%,的信用卡客户季日均资产在,5500,以下；其中,季日均资产在,10,万以上的信用卡客户约占总客户数的,10%,。,1,、信用卡客户按季日均资产段占比情况,信用卡客户资产结构分析,2,、信用卡客户持有产品种类分析,数据显示，信用卡存量,客户中只持有,1,类产品最多,占,比达到,53%;,其中有,30%,客户未,持有我行任何产品；持有三类,以上产品的信用卡客
6、户占总客,户的,7%,左右。,信用卡客户资产结构分析,3,、信用卡客户渗透率分析,数据显示，各类客户中信用卡客户渗透均不高，其中代发客户,渗透率最低，占总客户数的,2.8%,左右。,信用卡客户资产结构分析,目,录,?,信用卡存量客户分析,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,?,信用卡逾期客户风险模型评估,Page 16,数据显示，近五个月各月激活客户中账务型交易卡数占比差,距不大。其中,10,月份相对较高，达到,47%,6,月份较少，达到
7、,44%,。,1,、近六个月内，各月信用卡激活卡数中账务型交易卡数占比,信用卡客户交易行为分析,2,、近六个月，各月卡均交易笔数、卡均交易金额趋势分析,数据显示，近五个月信用卡卡均交易笔数整体成上升趋势；由,于春节因素，,1,月份卡均交易金额较高。,10,月份卡均交易笔数最高，,接近,4,笔；,9,月份卡均交易金额最多，接近,5800,元左右。,信用卡客户交易行为分析,3,、各年龄段激活卡数中交易卡数占比情况,数据显示，各年龄段激活卡数中交易卡数占比差异不大，其中,22,岁以下及,32,至,47,岁年龄段的交易卡数占比略高于其它年龄段。,信用卡客户交易行为分析,4,、各卡龄段激活卡数中交易卡数
8、占比情况,数据显示，卡龄段在,1,个月之内的交易卡数占比最高，约,85%,左右；卡龄段在两年至三年的交易卡数占比最低，约,28%,；整体来,看，随着卡龄的增加，交易卡数在激活卡数中占比逐渐下降。,信用卡客户交易行为分析,5,、近六个月内信用卡各交易类型、交易渠道交易次数占比情况,数据显示，近六个月信用卡交易中，账务型交易笔数最多，,占整体交易笔数的,93%,；其中账务型交易中，,POS,渠道交易次数最,高，占账务型交易笔数的,95%,。,信用卡客户交易行为分析,6,、从交易卡数及卡均交易笔数上划分客户在,POS,渠道主要的交易类型,横坐标轴为信用卡交易卡数，纵坐标轴为卡均交易次数，纵横,坐标轴
9、交叉点分别是卡均交易次数均值及交易卡数均值，通过象限,图划分主要交易类型，展开分类对比分析。,信用卡客户交易行为分析,7,、近六个月，信用卡各类交易卡数趋势,数据显示，信用卡各类交易卡数中超市购物类交易卡数最高,并且呈现稳定上升趋势,;,服装影视类及住宿餐饮类在,7,月，,8,月及,10,月,份交易卡数有增长趋势。,信用卡客户交易行为分析,8,、从年龄段上看，信用卡进行各类交易的分布情况,数据显示，,32,岁以下年龄段的信用卡交易客户中商城百货类交,易客户最高。随着年龄增长，服装类交易客户占比逐渐减小，汽车,消费类交易客户占比逐渐增加。,信用卡客户交易行为分析,数据显示，在,32,岁至,47,
10、岁年龄段的信用卡交易客户中商城百货,类交易客户占比最高；随着年龄增长，电影院交易客户占比逐渐减,少，汽车消费交易客户占比逐渐增加。,从年龄段上看，信用卡进行各类交易的分布情况,信用卡客户交易行为分析,数据显示，在,47,岁以上年龄段的信用卡交易客户中商城百货类,交易客户最高。随着年龄增长，服装类交易客户占比逐渐减少，汽,车消费类交易客户占比有所增长。,从年龄段上看，信用卡进行各类交易的分布情况,信用卡客户交易行为分析,目,录,?,信用卡存量客户分析,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用
11、卡专题分析总结,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,?,信用卡逾期客户风险模型评估,Page 27,数据显示，信用卡收入中有,10%,的交易客户累计收入超过总,收入的,50%,定义为,A,类客户,(,高,);,有,15%,的交易客户累计收入接近,总收入的,30%,定义为,B,类客户,(,中,);,有,55%,的交易客户累计收入达,到总收入的,20%,定义为,C,类客户,(,偏低,);,基本没有收入贡献的信用,卡交易客户占,20%,为,D,类客户,(,低,),。,1,、按照信用卡利息收入贡献度将用户分类,信用卡客户利息收入贡献度,2,、从年龄段上看，各类客户分布情况,数据显示，整体四类客户主要集中在
12、,22,岁至,42,岁；其中,32,岁以,下,A,类客户相对其他三类客户占比较少，,32,岁以上,A,类客户占比高于,其他三类客户。,信用卡客户利息收入贡献度,3,、从性别上看，各类客户分布情况,数据显示，四类客户中男性客户均大于女性客户,;,其中,C,，,D,类,客户中女性客户相对于,A,，,B,类女性客户来说，占比有所增加。,信用卡客户利息收入贡献度,4,、从各职业上看，各类客户分布情况,数据显示，整体四类客户单位类型主要集中在公务员、事业单位、国,有企业、民营企业。其中公务员,A,类客户占比最高,D,类客户占比最低,;,事业单,位中,D,类客户占比最高，其次是,A,类客户,;,国有企业中
13、,D,类客户占比最高，其他,三类客户占比差距不大,;,民营企业中,C,类客户占比最高,A,类客户占比最低,;,小商,户类型的整体客户占比较少,但,D,类客户占比最低,;,信用卡客户利息收入贡献度,5,、从教育程度上看，各类客户分布情况,数据显示，四类客户教育程度主要集中在大专、本科、研究,生；其中大专学历的客户中,D,类信用卡客户占比最高，,A,类客户次,之。,信用卡客户利息收入贡献度,6,、从消费金额，消费笔数上看，各类客户的交易情况,数据显示，,A,类客户的消费金额最高,B,C,D,类客户的消费金额,依次下降,D,类客户的消费金额最低,;,四类客户的消费笔数差距不大。,信用卡客户利息收入贡
14、献度,7,、从各交易类型上看，各类客户的分布情况,数据显示，商场百货类中四类客户明显高于其他消费渠道；其,中商场百货及电器类交易的客户中，,A,类客户占比最高，,B,、,C,、,D,类,客户依次下降，差别明显；服装影视类中,A,、,B,、,C,、,D,四类客户占比,依次上升，,D,类客户占比最高。,信用卡客户利息收入贡献度,8,、从信用卡额度上看，各类客户的分布情况,数据显示，四类客户授,信额度主要集中在,3,千至,10,万,元；其中额度在,8,千元以下信,用卡客户中，,AB,类客户占比小,于,CD,类客户；,8,千元以上额度,的信用卡客户,AB,类客户占比明,显高于,CD,类客户。从额度使用
15、,率上看，四类客户分布基本相,似，额度使用率主要集中在,30%,以下。,。,信用卡客户利息收入贡献度,数据显示，信用卡分期收入贡献中有,10%,的交易客户累计分,期收入接近总分期收入的,50%,定义为,A,类客户,(,高,);,有,30%,的交易,客户累计分期收入超过总分期收入的,30%,定义为,B,类客户,(,中,);,有,50%,的交易客户累计分期收入接近总分期收入的,20%,定义为,C,类客,户,(,偏低,);,基本没有分期收入贡献的信用卡交易客户占,10%,为,D,类,客户,(,低,),。,9,、按照信用卡分期收入贡献度将用户分类,信用卡客户分期收入贡献度,10,、从年龄段上看，各类客
16、户分布情况,数据显示，整体四类客户主要集中在,22,岁至,42,岁；其中,32,岁以,下,A,类客户相对其他三类客户占比较少，,32,岁以上,A,类客户占比高于,其他三类客户。,信用卡客户分期收入贡献度,11,、从性别上看，各类客户分布情况,数据显示，四类客户中男性客户均大于女性客户,;,其中,C,，,D,类,客户中女性客户相对于,A,，,B,类女性客户来说，占比有所增加。,信用卡客户分期收入贡献度,12,、从各职业上看，各类客户分布情况,数据显示，整体四类客户单位类型主要集中在公务员、事业单位、国,有企业、民营企业。其中公务员,B,类客户占比最高,D,类客户占比最低,;,事业单,位中,A,类
17、客户占比最高，其次是,D,类客户,;,国有企业中,D,类客户占比最高，其他,三类客户占比差距不大,;,民营企业中,C,类客户占比最高,A,类客户占比最低,;,小商,户类型的整体客户占比较少,但,D,类客户占比最低,;,信用卡客户分期收入贡献度,15,、从各交易类型上看，各类客户的分布情况,数据显示，超市类中四类客户明显高于其他消费渠道；其中服,装、电影院、百货,(,商场,),类等交易类型中,CD,类客户占比明显高于,AB,类客户；家电商行、加油等交易类型中,AB,类客户占比较高。,信用卡客户分期收入贡献度,16,、从信用卡额度上看，各类客户的分布情况,数据显示，四类客户授,信额度主要集中在,3
18、,千至,10,万,元；其中额度在,8,千元以下信,用卡客户中，,AB,类客户占比小,于,CD,类客户；,8,千元以上额度,的信用卡客户,AB,类客户占比明,显高于,CD,类客户。从额度使用,率上看，四类客户分布基本相,似，额度使用率主要集中在,30%,以下。,。,信用卡客户分期收入贡献度,目,录,?,信用卡存量客户分析,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,?,信用卡逾期客户风险模型评估,Page 42,数据显示，,5,月份至,10,月份各
19、月信用卡激活率趋势平稳。,1,、近半年内，各月激活率趋势,信用卡激活客户特征分析,数据显示，,22,岁以下客户的信用卡激活率最高，,52,岁以,上客户的信用卡激活率最低,;,随着年龄的增长，激活率逐步下,降；,2,、从年龄段上看，结存卡在各年龄段激活率趋势,信用卡激活客户特征分析,数据显示，激活客户中男女差距不大，男性客户占比略高于,女性客户；未激活客户中，女性客户占比高于男性客户。,3,、从性别上看，激活、未激活卡数占比情况,信用卡激活客户特征分析,数据显示，民营企业，小商户等信用卡激活率要高于公务,员，事业单位及国有企业；其中小商户交易客户中信用卡激活率,最高，接近,70%,；事业单位客户
20、的信用卡激活率为最低，不到,50%,。,4,、从单位性质上看，结存卡在各类单位的激活率情况,信用卡激活客户特征分析,数据显示，整体信用卡客户激活时间期限主要集中在,3,个月以内及,1,年以上；其中，发卡一年以上激活的客户占了,18%,。,5,、从发卡日到激活日相隔时间上看，各时间段内激活客户占比,信用卡激活客户特征分析,数据显示，整体信用卡客户激活时间距首次刷卡期限主,要集中在,3,个月以内，卡数占比达到,90%,以上；其中，激活一,周内刷卡的卡数占比达到,51.54%,。,6,、从激活日到首次刷卡日相隔时间上看，各时间段内激活客户占比,信用卡激活客户特征分析,数据显示，发卡,1,周至,2,周
21、内激活的信用卡客户在,22,岁年龄段占比,最高，随着年龄的增长明显呈下降趋势；发卡,1,年以后激活的信用卡客,户在,22,岁年龄段占比最低，随着年龄的增长明显呈上升趋势。,7,、从年龄段对比分析发卡后不同激活时间的信用卡卡数占比,信用卡激活客户特征分析,数据显示，发卡,1,周至,2,周内激活的信用卡客户单位类型主要,集中在民营企业，小商户及其他类；发卡,1,年后激活的信用卡客户,单位类型主要集中在公务员，事业单位，国有企业。,8,、从单位类型对比分析发卡后不同激活时间的信用卡卡数占比,信用卡激活客户特征分析,目,录,?,信用卡存量客户分析,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产
22、结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,?,信用卡逾期客户风险模型评估,Page 51,综上所述：,1.,近一年我省信用卡卡数增长比较稳定,月均增幅约,8,千，新增客户同去年相比,增幅整体成下降趋势，随着年龄的增长，新增客户占比逐渐减少。,2.,我省信用卡客户主要分布在县城，占存量卡的,54%,，城市客户占,27%,，农村客,户占,19%,。以杭州为例，杭州推广人员较多，但信用卡存量客户和新增客户,相对较少，且信用卡激活率较低，不到,50%,。,3.,我省信用卡客户资产偏低，且客户忠诚度不高。信
23、用卡客户在各类客户中渗,透率均低于,10%,，其中信用卡客户在代发客户中渗透率最低，约,2.8%,。,4.,从交易卡数上看，近五个月信用卡激活卡数中交易卡数占比约,45%,左右，其,中,10,月份最高，达到,47%,；,6,月份较低，约,44%,。随着卡龄的增长，信用卡激,活客户中交易卡数占比逐渐减少。,5.,从交易次数上看，近五个月信用卡交易笔数有所增长，其中账务型交易次数,最多，占总交易次数的,93%;,账务型交易中,POS,渠道交易最高，占账务型交易,次数的,95%,。从交易金额上看，近五个月信用卡交易金额成上升趋势，其中,9,月份最高，达到,5800,元,/,人。,信用卡专题分析总结,
24、6.,从交易类型上看，超市类信用卡交易卡数占比最高，且近五个月成稳定上,升趋势；服装影视类及住宿餐饮类在,7,月，,8,月及,10,月份交易卡数有增长趋,势。随着年龄的增长，服装影视类交易卡数占比逐渐减少，汽车消费类交,易卡数占比逐渐增加。,7.,从我行信用卡收益上看，有贡献的信用卡客户年龄主要集中在,22-47,岁，其,中男性客户贡献高于女性客户。,8.,从信用卡额度使用上看，高贡献客户信用卡额度偏大，但额度使用率和其,他客户无明显差距，均在,30%,以下，有接近,10%,的客户额度使用率达到,80%,以,上。,9.,从信用卡激活上看，近五个月来信用卡激活率趋势平稳，激活率均在,57%,左,
25、右。其中,22,岁以下客户的信用卡激活率最高，随着年龄的增长，激活率逐,渐下降；激活客户中男性客户略高于女性客户，未激活客户中女性客户高,于男性客户；民营企业，小商户等信用卡激活率要高于公务员，事业单位,及国有企业，其中事业单位客户最低，激活率仅有,48%,。,信用卡专题分析总结,10.,从发卡日到激活日相隔时间上看，信用卡客户激活时间期限主要集中在,3,个,月以内及,1,年以上；年龄越大的客户激活时间期限可能较长；有,18%,客户激,活时间在一年以上，此类客户主要集中在,42,岁至,52,岁以后，单位类型集中,在公务员，事业单位，国有企业。,信用卡专题分析总结,目,录,?,信用卡存量客户分析
26、,信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡逾期客户风险模型评估,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,Page 55,样本选择与建模数据集划分,?,样本范围,最近,5,个月发生过信用卡消费、取现、分期任一类交易类型的客户,客户数：,123003,逾期客户数目为,11941,，未逾期客户数目为,111062,，逾期占比,10.75%,?,建模样本随机抽样划分,将数据集按,8/2,比例随机划分为训练集和验证集。,Page 57,?,对于模型选定的,89013,个正常账户，有
27、,79826,个判断正确，正确率为,89.68%,，,建模选定的,9562,个逾期账户中有,8605,个判断正确，正确率为,89.99%,，模型总的,回判正确率为,89.71%,。通过验证集对模型进行验证，总的回判正确率达到,89.82%,，模型预测效果较好,。,实际分类,预测分类,训练集,验证集,正常,逾期,百分比校正,正常,逾期,百分比校,正,正常,79826,9187,89.68%,19813,2267,89.86%,逾期,957,8605,89.99%,249,2130,89.53%,总体百分比,89.71%,89.82%,建模效果评估,Page 58,?,验证结果可以看出：,2014
28、,年,10,月的逾期客户共,3258,个，其中预测正确的为,2968,个，模型的回判结果正确率为,91.10%,，模型预判效果良好，模型可行。,实际分类,预测分类,正常,逾期,百分比校正,逾期,290,2968,91.10%,总体百分比,91.10%,模型外部审计评估,?,为了更进一步验证模型的准确性，我们选取最新的逾期数据,2014,年,10,月,1,日,-,2014,年,10,月,31,日信用卡逾期客户（共,3258,个逾期客户）进行验证。,?,对上面取到的,10,月份的逾期客户数据进行预处理，并对处理后的数据应用挖,掘出的模型参数，来对模型进行验证评估。,目,录,?,信用卡存量客户分析,
29、信用卡客户发展现状,信用卡客户分布情况,信用卡客户资产结构分析,信用卡客户交易行为分析,信用卡客户贡献度分析,?,信用卡激活客户特征分析,?,信用卡专题分析总结,?,信用卡逾期客户风险模型评估,?,信用卡潜在客户挖掘模型评估,Page 59,Page 60,?,样本范围,截止到,2014,年,10,月,31,日，我行储蓄客户最近三个月交易情况及我行现有信,用卡客户办理信用卡前三个月储蓄卡的交易情况；,客户数：,528374,信用卡客户,48497,，潜在客户,479877,，信用卡客户占比,10.1%,?,建模样本随机抽样划分,经过数据的预处理步骤，最后用于建模的数据共,526789,个，将数
30、据集按,8/2,比例随机划分为训练集和验证集。,样本选择与建模数据集划分,Page 61,判定结果：,对于模型选定的,383150,个未办理信用卡的账户，有,279294,个判断正确，正确率,为,72.89%,；建模选定的,38701,个已有信用卡账户中有,28298,个判断正确，正确,率为,73.12%,，模型总的回判正确率为,72.91%,，通过验证集对模型进行验证，总,的回判正确率达到,72.93%,，模型预测效果较好,。,已观测,已预测,训练集,验证集,0,1,百分比校正,0,1,百分比校正,0,279294,103856,72.89%,69514,25810,72.92%,1,104
31、03,28298,73.12%,2599,7015,72.97%,总体百分比,72.91%,72.93%,建模效果评估,从客户资产和,pos,月均交易笔数可以看出：潜在客户与信用卡客户的资产、交易笔数比较相,近，而普通客户的资产高，,pos,交易笔数明显低于潜在客户和信用卡客户,。,潜在客户,：为模型筛选出的客户，其它为,普通客户,；,信用卡客户,：截止,2014,年,10,月末存量信用卡客户。,根据潜在客户与普通客户最近三个月的交易数据，以及信用卡客户办理信用卡前三个月储蓄,卡的交易数据。以下为三类客户特征对比分析：,三类客户特征对比分析（,1,）,从网银渠道、,ATM,渠道的月均交易情况看
32、，普通客户的月均交易金额和交易,笔数都比较低，而潜在客户与信用卡客户交易金额和笔数明显高于普通客,户。,三类客户特征对比分析（,2,）,从月均取款金额和笔数情况看，普通客户的月均取款金额和取款笔数都比较,低，而潜在客户与信用卡客户取款金额和笔数明显高于普通客户。,三类客户特征对比分析（,3,）,从月均支付金额和月均消费金额情况看，普通客户的月均支付金额和消费金,额都比较低，而潜在客户与信用卡客户支付金额和消费明显高于普通客户。,三类客户特征对比分析（,4,）,三类客户特征对比分析总结,总之：从前面的分析结果可以看出普通客户与潜在客户和信用卡客户在资产类、,渠道类、交易类的重要指标,(,模型选入的指标）上相差比较大；而潜在客户与信,用卡客户之间相差不多。由此表明模型的划分效果比较好。,
