Testin陳冠誠：比拼「留存率」 銀行開啟智能運營時代

日前，在中國金融認證中心（CFCA）、中國電子銀行網主辦的2018貴陽高峰論壇上，Testin雲測副總裁、數據運營事業部總經理陳冠誠接受中國電子銀行網專訪，他引入「AARRR模型」、「增長黑客」以及「AB測試」等方法論，深入淺出地闡釋了智能運營的創新理念和技術落地，在銀行的用戶運營、營銷轉化與剛需高頻場景打造等方面，分享了獨到的見解。

Testin雲測副總裁、數據運營事業部總經理陳冠誠

以下為中國電子銀行網專訪陳冠誠的訪談內容。

中國電子銀行網：以大數據、AI為代表的新興科技如何賦能銀行？

陳冠誠：我主要從銀行App運營角度來看這個問題，因為我原來是做互聯網行業的，Testin和銀行業的很多客戶已經有很多年的合作，我們也測試過包括工行、招行等在內的多家銀行App。Testin從2016年開始推出一些和大數據、AI相關的產品，其中的典型代表是Testin data.AI智能優化產品，它最核心的意義是輔助銀行做智能運營。所謂的智能運營，說白了就是要看運營要幹什麼事情，例如要做獲客，讓用戶完成註冊、激活、轉賬、投資等核心動作，緊接著你希望他留存，經常使用App，還希望他能推薦他的好友也用上App，這樣可以完成新客的獲取，並通過它產生更多的交易行為增加銀行的收入。這幾件事情在整個移動互聯網運營里，有個模型，叫AARRR模型。

「AARRR」是5個英文單詞的縮寫。第一個A是Acquisition獲客；第二個A是Activation激活，也就是註冊用戶激活為活躍用戶，產生收益；第一個R是Retaintion留存，你需要讓他經常回來用你的App，不能說我好不容易讓一個用戶裝了我的App，然後他不一會兒就刪掉，這樣的用戶對我們來說沒有太大意義，因為他無法為我們創造價值；第二個R是Revenue獲取收入，做產品當然是希望帶來review收入，指望用戶儲蓄、買理財產品，或是產生交易行為，來讓你收手續費；第三個R是Refer推薦，用戶將你的產品分享出去，推薦他身邊的好友使用這個App，從而為你帶來更多的用戶和收入。

這五個階段，每個都值得關注。目前的市場有個很大的趨勢，流量紅利過去了以後，獲客和運營的成本都非常得高，競爭也非常激烈。典型來講，市場上有這麼多類銀行App，為什麼要用你家的，包括信用卡的App有那麼多家，為什麼要用你家的？你的獲客，比如同樣做線上廣告，為什麼你的轉化率比別人高？這些都需要落地到一個個實際的點，這很考驗你的產品設計能力以及廣告落地頁對價值點的表現能力，看你是不是能在那三秒鐘決策時間裡擊中用戶的痛點，讓用戶覺得就應該下載你的App，從而完成轉化的行為。現階段大數據的數據分析還是基於AI人工智慧進行自動化優化，這是整個行業大家都會比較關注的事情，就是大數據、AI代表了新興技術怎麼樣去賦能銀行各個環節的運營，這是大的方向，我們比較關注的焦點。

中國電子銀行網：您如何看待銀行APP智能運營的發展現狀？

陳冠誠：我們的產品不僅與國內銀行有進行合作，而且在互聯網金融行業中，TestinData.AI也正在被諸多頭部企業使用。像宜人貸、51信用卡、愛錢進都屬於合規性比較好的，已經上市或即將上市的互聯網金融企業。從他們的運營角度來講，和我們進行這種合作，用我們產品來幫助提升他們整個運營效率或產品廣告的轉化率，已經取得了一些成果。銀行業有幾個天然的屬性是合規性、穩定性、安全性，這些是第一要素，這種情況下，他們對於新方法，新工具的接納程度相對互聯網金融企業會稍微穩健一些。

從發展角度來講，銀行在互金領域，會做的相對比較好，將滿足合規性、穩定性、安全性角度的運營手段、運營方法論、運營工具，吸收到銀行自身的業務里，例如電子銀行業務或是銀行卡業務，這是我對未來智能運營發展現狀和趨勢的觀點。

中國電子銀行網：智能運營較普通運營有哪些理念和技術上的革新？

陳冠誠：理念上，如果大家有關注互聯網運營方法論，最近兩到三年有個概念非常得火，叫「增長黑客」，可能銀行業的同仁一聽到「黑客」這個詞，心裡是不是馬上反應「這個東西會不會不安全」，其實增長黑客是個舶來品，來自於矽谷一批做運營增長的高手，不是要進行破解或破壞，進行非法或不合規的信息獲取或破解。這幫人想表達的意思是，他們以增長為主要目標，不管是你的用戶增長還是業績增長，這幫人會用一切技術+傳統營銷手段來實現低成本的有效增長。剛才講的AARRR和這個理念是一脈相承的。最近很火的拼多多，這是個熱點事件，其實它在整個產品運用中用了非常多「增長黑客」的方法論去完成低成本的獲客，他用了很多社交裂變的方式去做，而這就是AARRR模型的中的第三個R，推薦。社交裂變其實利用了微信流量紅利，用了極低的成本，大家請好友幫我來砍價，拼團、拼單的方式完成裂變的分享，完成用戶快速的增長，爆髮式的增長，指數級的增長，這是增長黑客現實的例子。

技術上，這幾年突破非常明顯。我以前是技術出身，一直做大數據和AI技術相關的事，因此對於這種突破的迅猛態勢非常有感觸。以前在人臉識別、語音識別、智能問答這件事情，比如客服機器人這種場景下已經有非常長足的突破。我們的產品其實也是基於強化學習，在流量自動優化上取得了很大的突破。例如在用戶流量進來以後，我們會自動對比不同版本轉化率優劣，自動把轉化率高的流量加上去，AB測試，自動完成。這個核心點是，只要你提供兩個或多個產品版本，我們會自動幫你選出來轉化率最優的版本。用傳統方式去做這件事，比如我要選出來合適的頁面設計風格，看到底是A風格好還是B風格好，這些在以前主要都是人工做判斷的，現在AI演算法、數據量的增長導致很現實的變化，人工智慧在很多重複性的勞動上或有規律可循的勞動上可以取代人工的作用，可以解放大量的人力。

中國電子銀行網：銀行在獲客、轉化、留存等方面尚存提升空間，Testin在用戶運營方面有哪些探索和研究？

陳冠誠：我們和銀行在做很多POC交流過程中，發現銀行有幾個場景，一是信用卡的申請環節，銀行在這個環節會做非常多的廣告落地頁，他們是以H5為載體的，這種廣告落地頁的核心是讓用戶完成表單的填寫來搜集線索，填寫內容包括學歷、身份證號、姓名、聯繫方式等相關的信息。所有的銀行信用卡中心都關心一個問題，我每年花這麼多錢投放廣告，以期完成線上用戶信用卡申請的轉化，那麼有個問題：怎麼提升信用卡申請落地的轉化率，怎麼提上去？這是所有銀行營銷部門、市場部門都會關注的點。舉例，H5申請信用卡的場景。假設原來投放廣告，廣告落地頁的轉化率是3%，如果通過智能優化能提升5%，等於用同樣的成本能獲取將近30%、40%的用戶量，這是我們想和銀行界合作夥伴一起去解決的問題。

二是App自己本身的產品優化，儘管現在的小程序繁多，但對銀行來講App還是重中之重，因為它是全功能的最好載體，同時也能夠完成用戶的沉澱。我們怎樣通過產品優化，把用戶留存、用戶轉化給做好，也是有非常多可以優化的點。舉個簡單的例子，拿客服這個按鈕來說，在很多銀行App里是非常的功能，背後牽涉到非常多的人力成本，因為大量的銀行客服背後其實都是有客服中心的，客服按鈕位置其實是很重要的點。因為很多銀行接到用戶投訴的時候發現一個問題，銀行客服按鈕位置好不好找，關鍵點上能不能及時地觸發送達呈現給App的用戶，其實是非常重要的點，這是很具體現實的例子。最後，如果能把客服功能按鈕呈現和位置，小到一個圖標的設計都優化得更好，能極大地提升客服的滿意度，這是最直接的效果。

中國電子銀行網：銀行APP的智能化和差異化競爭日趨激烈，您對打造特色APP產品何見解？

陳冠誠：整個銀行業已經開始出現分級，大家的分級已經比較明顯，以四大行，國有股份銀行為代表，第一批IP能力比較強，他們在App方面不管口碑還是運營商，已經形成了一個梯隊。緊接著是城商行，小的儲蓄銀行、農商等相關銀行，他們的App可能都是外包的，或者基於一個公共平台去做的。對他們而言，現在可能強調轉型，打算要構建獨立的開發團隊，而不是用原來的公共App平台去做App運營。我現在整體感覺，銀行業還是會基於自身主營業務包括客群優勢，圍繞自己核心優勢進行App運營規劃或產品設計，這還是結合自己的特點去做。但從第三方角度來講，我們建議，如果想脫穎而出，對於相對比較新興的技術，就需要更快速地去嘗試。產品在互聯網行業需要經歷從成熟到主流的過程，在新的方法論，新的工具誕生時，第一波嘗試的那些人往往能享受到這樣的紅利。通過這樣的方法論可以很快把產品的用戶體驗和銷售轉化率提高，那麼在收益這個環節上就形成了對同一個梯隊友商的競爭力，這是我們發現到的一個現象。

中國電子銀行網：在互聯網金融領域，Testin有哪些智能運營的實踐與經驗分享？

陳冠誠：我們現在細分了幾大類場景，一是H5廣告落地頁，這是針對獲客環節的，因為不管信用卡中心還是互聯網金融理財產品，他們都會做大量的廣告線上獲客，消耗相當大的金額。而大家都可能關注的是，我怎麼樣花同樣的錢把轉化率提高上去，帶來更多的客戶。這一點我們與宜人貸、51信用卡、愛錢進這些客戶的H5廣告落地場景上做了大量的案例。核心在於你要想提高轉化率，只能把你的產品做得更好；你要想把產品做得更好，光拍腦袋做決策越來越不行，因為你承受不了拍腦袋決策失敗帶來的風險：最糟糕的情況，連續失敗，用盡了你的推廣費用，最後你還得出一個還沒有任何正面提升的結果，換誰都不樂意。然而為什麼數據和AI可以幫助把這件事情做得更好？你可以理解它是個「保險網」。舉個很簡單的例子，比如你做了兩個版本的H5廣告落地，並基於我們這套智能優化系統進行分流。系統會自動先只在小流量樣本範圍進行試投放，讓原始版本和新版本進行智能優化和PK，我們自動幫你做流量分配、數據結果解讀和數據二次分配。轉化率好的版本，我們這個AI引擎會自動把流量加到轉化率更好的版本上去；轉化率不好的版本，AI引擎會自動把轉化率不好版本的流量降下去，整個過程不需要人工去干預。

這相當於什麼概念？在這個「保險網」網子里，被證明成功的種子選手才有可能脫穎而出，加更多的用戶流量，讓他在更大的流量池子里完成更大範圍的實驗。如果它確實還能持續保持較高的轉化率，那麼它會被獎勵更多的流量；如果發現它的轉化率不行，則會被懲罰，流量會回滾，這其實是「田忌賽馬」的狀態，TestinData.AI會自動把轉化率（獲勝可能性）更高的種子選手選出來，然後再去投放，從而贏得勝利；而如果新版本轉化率還不如原始版本，它的影響面也非常得小，對整體投放廣告的預算也不會有很大的影響。這相當於你在沒有產生較大損失的情況下，只要新版本轉化率比原始版本好，就可以獲得確實的轉化率提升，而且整個過程都不需要人工干預，這是此套方法論核心想解決的問題。這套方法在典型的互聯網巨頭公司已經得到了極其廣泛的應用，像Google、Facebook，國內的BAT在這種場景下應用的也非常多。

二是App，App的流量一定不會像H5廣告落地那麼大，但App實際都是黃金流量，因為你已經花了巨大的成本去把他變成你的App用戶。什麼叫App用戶？對銀行來講，一定是開過帳戶的，是花了很多成本的，有卡的用戶才能成為你App的用戶，你已經花了巨大的推廣成本去獲取這種用戶。實際上，你的App一定是除了線下營業網點之外，和用戶互動最大的場合，這對任何線上業務為重的銀行來說都是這樣。App做得好與壞直接影響你和用戶互動的關係是否能夠更持久，就是所謂的留存是否更長。我們做互聯網運營角度來講，留存率實際是最重要的指標，剛才講的獲客、激活、留存、收入、推薦，在我看來，如果你只挑一個最重要的目標，就是留存率。什麼是留存率，相當於這就是你的水槽，這些用戶是不是一直在這個水槽里用你的App是最重要的。如果你的留存不高，很多用戶裝了你的App之後不再用了，你花再多的推廣費用，拉來更多的用戶，實際他們也是裝了一次以後不會再用了，你的全部推廣費用相當於都白費了。

舉一個剛需的場景，通過某銀行發放的醫療保險，我定期要查，這時候一定要打開App，這是剛需高頻。從產品設計角度來講，我們儘可能希望做這種更多留存的事情，包括現在有很多銀行開始在App里推理財產品，甚至推內容，內容就是典型的剛需高頻場景，很多銀行在App里會進行相關的內容建設或者做活動運營。什麼叫活動運營？例如和線下餐飲網點進行合作，民以食為天，在任何飯店裡都看到和銀行信用卡有關的優惠活動，這肯定是高頻且剛需，你的App留存率會得到相應的提升。

對於我們，大家可以理解為我們是銀行的助力，不管活動還是推廣落地，還是本身App產品設計，只要有產品的地方就牽涉到產品怎麼樣做優化，怎麼樣把產品轉化率、留存率做得更高，這是我們想解決的核心問題。

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