截至2024年第二季度末，全国信用卡和借贷合一卡数量环比下降1.53%至7.49亿张，人均持卡量从0.85张降至0.52张，行业新增用户动能减弱，新客获取成本同比飙升35%。“烧钱获客”的传统模式已难以为继。与之形成鲜明对比的是，维护老客户的成本仅为获取新客户的1/5。除了加强对存量客户的经营之外，防止客户流失也是稳住存量客群的主要经营手段。

在信用卡客户防流失与销卡管理研究中，零点有数认为可以从“数据驱动的内部风险洞察”与“全链路覆盖的客户行为研究”双视角进行破局：内部视角依托业务、埋点、客诉等多维数据，构建销卡风险预警模型，精准定位个体客户的流失信号；外部视角则从客户旅程全流程（销卡前、中、后）切入，还原决策逻辑并评估竞品影响，形成闭环式策略体系。

附图 客户防流失与销卡管理研究的双视角破局路径思路

视角1：数据驱动的内部风险洞察

在销卡管理工作中，数据起着至关重要的作用，是深入洞察销卡风险的基石。内部数据可以反映应客户行为、需求与不满，三方数据助力风险评估与市场对标。整合多源数据构建销卡风险预警模型，能预测高风险客户，提前干预。

1.内部数据的深度挖掘与价值剖析

业务数据能够直观地反映客户的用卡习惯和规律，从中可以发现潜在的销卡风险信号。埋点数据记录了客户在端内的操作轨迹等，可以帮助精准了解客户的兴趣点和痛点。客诉数据则是客户不满的“直接反馈”，为挖掘客户销卡潜在原因提供关键线索，帮助及时发现业务短板，针对性优化服务，降低客户因不满而销卡的风险。

2.三方数据的联动与整合应用

为了更全面地了解客户，除了内部数据，还需要联动三方数据，主要包括征信数据和支付生态数据。征信数据能够展示客户的整体信用状况以及在其他信贷产品的使用情况，通过分析可帮助更准确地评估客户的信用风险，提前采取相应的措施来降低销卡风险。支付生态数据如银联数据、三方支付平台数据，能全面呈现客户支付行为。通过分析可以帮助明确自身在市场中的地位和优势，发现存在的差距和不足，从而及时调整自身的营销策略和服务方案，以提高客户的满意度和忠诚度，减少客户销卡的可能性。

3.基于数据的销卡风险预警模型构建

在获取多源数据后，利用学习算法构建销卡风险预警模型是实现有效销卡管理的关键环节。该模型综合考虑客户的行为数据、信用数据、消费数据等多维度信息，通过对大量历史数据的学习和分析，能够精准预测具有较高销卡风险的客群。基于预警模型的预测结果，机构可以提前采取针对性的干预措施，以降低客户的销卡风险，实现客户的有效留存。

但若内部数据存在局限性，或基于内部数据的分析未能达到预期目标，则需要结合传统研究方法，进行更为全面的销卡行为研究。

视角2：全链路覆盖的销卡行为研究

完整的销卡行为研究应全面覆盖客户旅程的三个关键阶段，即销卡前-销卡中-销卡后，形成闭环式的研究体系，确保对销卡行为的理解深入且全面。

（一）销卡前：提前预警，精准捕捉销卡信号

1.办卡动机回溯：深入探究客户最初的办卡动机，是追求便捷支付、获取优惠活动，还是受他人推荐等。明晰客户的初始期望，有助于发现客户期望与实际体验之间的差距。

2.用卡行为异常分析：回溯客户的用卡行为，重点关注消费地点、消费类型以及还款习惯等方面的异常变化。这些变化往往是客户需求转变或对信用卡服务不满的外在表现，及时捕捉这些信号，能够提前评估销卡风险。

3.销卡念头剖析：深入挖掘客户产生销卡念头的根本原因。是对费用不满、服务体验不佳，还是受到竞品的吸引等。准确识别这些因素，为制定针对性的预防策略提供有力支撑。

4.竞品替代效应评估：密切关注市场动态，深入分析竞品推出的新产品、新服务以及新优惠政策，评估其对客户的吸引力。一旦发现竞品在某些方面具有明显优势，及时调整自身策略，以降低客户流失风险。

（二）销卡中：还原决策过程，优化挽留策略

1.销卡触发点分析：通过多维研究方法，精准定位客户决定销卡的关键触发事件，如高额账单的出现、年费的缴纳等。明确这些触发点，有助于在关键节点进行有效干预，阻止客户销卡行为的发生。

2.销卡流程梳理及影响评估：对整个销卡流程进行细致梳理，评估流程中各个环节对客户体验的影响。繁琐的手续、不合理的限制等因素都可能加剧客户的不满情绪，促使其坚定销卡决心，同时一些创新的流程设计则又可能影响客户的销卡决策，因此优化销卡流程是提升挽留成功率的重要环节。

3.挽留措施有效性评估：当客户提出销卡意向时，机构的挽留或是最后一次与客户互动机会，如果无法切实满足客户需求、打消客户销卡念头，则是无效的沟通和资源的浪费。对这些挽留措施的实施效果进行科学评估，总结成功经验与不足之处，可为后续优化挽留策略提供数据支持。

（三）销卡后：持续追踪反馈，验证策略长效性

1.挽留成功用户用卡行为追踪：对于挽留成功的客户，持续跟踪其后续的用卡行为，包括消费频率、消费金额、使用功能等方面的变化。通过这些数据评估挽留策略是否真正改变了客户的用卡态度，提升了客户的忠诚度。

2.二次流失风险预测：基于客户的历史行为数据、挽留措施的实施效果等信息，运用数据分析模型预测挽留成功客户再次产生销卡念头的可能性。提前制定相应的防范措施，巩固挽留成果，降低二次流失风险。

信用卡机构的防流失和销卡管理是一项复杂而系统的工程，需要整合内外部数据资源，运用全链路研究视角和科学的研究方法，构建全面、精准的销卡管理体系。其中，内部研究需以完善的数据治理机制、机器学习算法能力为基础，优势在于微观层面的精准干预，劣势是易受限于数据孤岛；外部研究需要依托客户反馈收集、竞品动态追踪等方法，可宏观把握流失动因与市场竞争格局，但研究周期较长，落地转化需与内部数据深度耦合。二者相辅相成，共同为科学构建客户留存体系提供支撑。

零点有数作为中国前沿的数据分析与决策智能服务机构，助力银行等金融机构完善数据治理体系、构建精准的销卡预警模型，通过全链路的客户行为研究，为机构提供从竞品动态追踪到挽留策略优化的全方位支持。在过往服务中，零点有数已助力多家金融机构优化客户管理体系，显著提升客户满意度与忠诚度。未来，零点有数将继续以数据为基石，以专业服务为桥梁，助力行业客户在激烈的市场竞争中稳住存量、拓展增量，构建可持续发展的客户关系管理体系。