眼下，国内信用卡市场的竞争正在如火如荼地上演。由于该行业是一个需要适量规模的行业，同时又是一个在国内刚刚起步的行业，因此各大商业银行把第一阶段的竞争焦点放在了用户规模上，纷纷发动了气势宏伟的办卡促销攻势，试图在圈地赛跑当中网罗更多的高价值用户。
在这种激烈的圈地竞争之中，广发银行与招商银行率先宣布其信用卡业务已经开始盈利。当然在很多分析人士眼中，这种盈利似乎还定论尚早，因为无论哪家银行目前还都仅仅是处在竞争的第一阶段，也就是扩大用户规模阶段，后面的路还很长，各银行都必须做好从规模到质量的提升。
麦威的一个研究信用卡业务的模型显示，单纯追求用户规模而舍弃用户活跃度与忠诚度，所带来的后果是规模扩大的同时边际收益迅速下降，最终整个业务的亏损不断扩大。在图1中，麦威用活跃度与忠诚度两项评价标准作为一个维度，用以表示用户终身价值的获取能力；用发卡规模作为另外一个维度，用以表示用户规模。
图1 信用卡规模与用户质量之间的对应关系
通过图1我们可以看到用户规模与用户质量，也就是银行获取用户终身价值的能力同等重要，而由于竞争的存在，图1的第三象限，也就是“黑洞”状态似乎永远存在巨大的引力，经营不善者很容易跌入这一区间。同时各银行为了避免成为“平凡的巨人”或“苍白的贵族”还需要运用多种工具，将自身的业务引入理想状态。图2描述了各竞争者的业务在四个象限中的运作方向。
图2 如何寻找到达理想状态的最佳路径
由于各银行目前将更多的精力用于扩大信用卡用户的规模，追求市场占有率，这就埋藏了使得各银行该业务最终沦为“平凡的巨人”的隐患，并最终由于缺乏行之有效的调动用户活跃度的手段而导致大量已发信用卡成为睡眠卡的风险。而用户的“睡眠”在很大程度上就等于客户的流失，“平凡的巨人”最终将跌入黑洞。本文将着重探讨提高银行获取用户终身价值能力的途径，也就是从用户的活跃度与忠诚度两个角度探讨各信用卡营销业务正在或即将面临的新问题。
什么是顾客的终身价值？
所谓顾客的终身价值（Long Time Value）是指一个顾客在他接受某一商家提供的产品及服务的整个消费期内为商家贡献的全部价值，可以包含顾客的历史价值、当前价值和潜在价值。例如某一酒店与某公司签订了长期服务协议，该公司的出差人员将优先选择该酒店入住。按照这家公司以往的经验推算，他们每年给该酒店所带来的营业额大概是10万元人民币左右，这一营业额主要受到出差的人次以及是否在该酒店内部就餐或消费其他产品等因素的影响。现在假设两者之间的合作关系可以维持3年，那么按照估算，该公司给酒店所带来的顾客终身价值就是30万元。
如果酒店希望提高这个顾客的终身价值，那么他们面临两种选择，其一是提高该公司的忠诚度，也就是尽可能不让该顾客流失掉。他们可以通过例如提高多年合作的老顾客的订房、订餐等服务的优先级、逐年降低老顾客的折扣、为多年合作的老顾客建立积分回馈计划等。通过这些措施，尽管酒店让渡了一部分利润给顾客，但通过延长该顾客的服务期，他们将实现更大的顾客终身价值。
而提高该顾客的终身价值同样面对另一种途径，那就是提高用户每年的消费额度。在这一途径当中，酒店必须首先分析哪些因素是自身可以控制的，哪些因素是自身不可控制的（我们可以称之为外生变量）。
上表中，我们大体罗列了酒店所面对的可控与不可控因素，也就是说酒店可以通过调整可控因素提高该顾客在酒店的消费额，比如帮助顾客订票，提供去机场的接送服务等，也可以通过更优惠的途径吸引顾客在酒店内部就餐，而不是去其他餐厅。当然提高顾客消费额的范围是不能超过该顾客所设置的出差人员消费标准。
总结上面的案例我们可以看到提高顾客终身价值的途径不外乎提高这一顾客的消费额或延长他的服务期，也就是提高顾客的活跃度与忠诚度。当然在具体操作当中企业还面临着众多外生变量的影响，企业无法改变这些外生的因素，因为试图生硬地改变这些外生变量不但无法提高收益，反而会徒增成本。
银行如何提高信用卡用户的终身价值？
对比上面的案例，信用卡用户的终身价值同样受到两方面因素的影响：其一是用户使用信用卡的活跃度，另一方面是用户持续使用信用卡的时间，也就是用户的忠诚度。
首先，我们研究用户使用信用卡的活跃度对顾客终身价值的影响。我们用用户使用信用卡交易（取款、消费或其他）的频次和年刷卡总金额定义活跃度。同样我们可以获得一个矩阵图，如图3所示。
图3 信用卡用户活跃度与用户价值之间的对应关系
首先在矩阵分布图中，我们可以看到单纯的交易频次和交易金额都不能完全说明用户的价值状况。如果用户的交易很频繁，但年刷卡额度较低，那么我们只能判断该类用户有刷卡习惯，但消费能力较低；同样，如果用户年刷卡交易额很高，但频次很低，那么我们似乎可以得出用户在交易期内可能经历多次大宗交易，例如购车、装修等，信用卡成为了这类用户应急的支付工具。对于第二象限当中的用户，银行可能很难再提高他们的顾客价值，因此在这里最大的障碍是这些用户的消费能力或者消费倾向（将收入的某一比例用于消费的倾向），因为这一因素是一个外生变量。而对于第四象限的用户，银行应重点提高他们的交易频次，因为他们具有一定的消费能力，但只有在较为大宗的交易当中才使用信用卡，这说明用户还没有刷卡消费的习惯。当然对于这类用户，银行还应重点防范用户的道德风险，因为大宗的透支交易必然潜在较大的风险。
在用户忠诚度方面，我们认为用户的忠诚度主要包括两种情况，其一是用户放弃某一个银行的信用卡而转投到其他银行，或减少使用某个银行的信用卡而将多数交易集中到其他银行；其二是用户彻底放弃使用信用卡。在这里我们主要研究前者，因为用户彻底放弃使用信用卡与用户是否接受刷卡这一支付工具有关，他不涉及到银行之间的利益竞争，同时改变用户的习惯更多是通过提高用户的活跃程度实现的。
对于第一种忠诚度，我们可以从经济学当中的理性人假设进行分析。用户使用A银行的信用卡服务所获得的效用我们称为U(A)、用户使用竞争对手银行B银行的服务所获得的效用我们称为U(B)，用户从A银行转投到B银行所花费的成本或放弃的利益我们称为转换成本，记为C，如果U(A)-U(B)>C的话，我们认为A银行是安全的，也就是用户暂时不会流失。尽管这种分析是过度理论化的，但他给我们分析用户忠诚度提供了一个总体的方向，也就是说提高用户通过服务所获得的价值并且设置用户离开所付出的成本将有助于提高用户忠诚度。提高用户所获得的价值可以通过改进信用卡的功能、提高用户的便利性等途径实现，而提高用户离开的成本则可以通过长期的积分奖励计划实现，这样用户离开A银行就不得不放弃长期积累下来的积分了。在图４中，麦威为银行分析用户活跃度提供了一个新的模型工具。
图４ 用户忠诚度分析模型
在完成了对用户活跃度与忠诚度的定义之后，银行需要了解自身业务所处的区间，他们必须全面地掌握各类信息才能达到这一目标。在研究这类问题的过程中，麦威将从三个角度通过４０余项指标对该问题加以分析。首先我们需要清楚地列出所有可能对用户活跃度与忠诚度构成影响的因素，并分析他们对活跃度与忠诚度分别构成什么样的影响；接下来我们需要定义获取这些因素的方式，也就是哪些因素是从银行角度看问题的，哪些因素是从用户角度看问题的；最后我们需要界定清楚哪些实际上是构成了活跃度与忠诚度的结果，哪些是构成这些结果的原因，因为在分析问题的过程中，所有这些信息都是对我们有价值的，但我们必须界定这些因素对分析问题的意义。具体的指标以及含义如下表所示：
通过上表，我们已经可以看到，为了清晰地了解自身目前所处的竞争地位以及活跃度与忠诚度的区间，银行必须从多个角度采集信息，而单凭信息系统当中所记录的信息是远远不够的。因为尽管信息系统可以记录用户的刷卡频次、交易金额，甚至交易地点和时间，但他不能告诉银行用户的期望、用户在竞争对手银行当中所感受到的服务等重要信息，而这些将有可能对用户接下来的忠诚度构成重要影响。
然而通过全面的用户调查则可帮助银行获取这些IT系统无法了解的内容，并且能够更精确地规划通向理想状态的最佳途径。
图5、通向理想状态的路径规划
作者为北京麦威信息咨询有限公司研究总监。
客户世界
