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最近接到的小贷需求里面,偶尔会遇到有的产品投放数据跑崩了,大致表现为投放出去的跑授信回来的用户在后续的表现中基本都是逾期,继续收缩转化率之后回来的用户依旧还是逾期严重。


分析原因:

风控通过的人群不准确后导致逾期变差,但是授信的信息已经给到了广告平台,广告投放的是授信,在广告平台看来,只要通过了授信就是满足要求的用户,广告学习的方向就是授信成功的相似用户。

这个时候只要预期的用户(坏用户)占比比较大,那么广告学习授信用户的相似时候,实际学到的就是坏用户+部分好用户的相似,只要坏用户比重偏大,广告就有比较大概率往坏用户的方向去学。


如果风控不能及时拦截掉这些用户,那么就进入一个恶性循环。

最后跑崩。


这时候如果继续跑授信,其实即便风控调整通过率其实也还是很艰难,毕竟来的都是坏的为主,要么都拦截掉,要么就只能继续恶性循环(当然如果比重不大还能挽救,崩了就彻底没救了)


解决办法:

核心思路就是把好用户挑选回来,并且不要再给广告平台坏用户的数据。


和卫总讨论后给了一些想法:

1,跑白名单,直接拿到历史的白名单,明确的好用户先跑。

2,正常跑(申请),但是在回传数据的时候只回传白名单内的用户数据,其他的可能正常授信了,但是不确定是不是好用户,先不做数据回传。

3,跑白名单/还款用户的相似人群,但是可能不一定合适跑授信(毕竟风控还没法挑出来优质的,可能选出来一些坏用户跑一段时间后还会崩)

4,根据相似人群的属性,在campaign信息或者deepLink内增加一些标识,让风控知道某些用户属于广告系统认定的优质相似人群,比如拿白名单或者还款名单做相似出来的人群,让风控在判断的时候给这部分用户放点水。

5,原本有个想法,比如不回传授信,但是在用户还款后回传授信,这部分在三方上可以看到转化情况,但是实际上在FB上可能并不可行,主要是归因窗口问题导致,用户还款的时候已经超过7天。


存在另一种情况,FB崩了,Google没事(其实也正常,Google有商店的量,洗到的人群范围更广,FB由于优先推送的人群都是更容易产生转化的用户-撸贷的和常年借贷的坏用户就是这个特征),这个时候其实也可以考虑判断渠道后限定回传,比如FB的,不回传不能明确是好用户的数据,但是Google还是可以回传全部授信(如果逾期没问题的话),这时候由于Google的数据回传,加上FB是自归因也能收到这部分数据,相当于也在积累优质名单。


跑崩了这个现象近期发现其实在成熟市场上相对比较常见,分析原因可能还是成熟市场FB积累了太多数据,某些用户常年借贷,在算法上学习下来就属于高转化的高价值人群,但是FB不知道还款情况,所以遇到职业刷子,撸贷的都在FB标记成高转化人群,每次投放优先曝光。并不是全部用户都这样,FB还是会覆盖到一些老实人,只是说刷子撸贷的概率在老市场会相对常见。

但是在新市场缺少数据,FB学习时候还是相对偏向于小白多一些,Google刚好是给新机用户或者扩散的人群更宽泛一些会相对好一点。


换个角度想,也许在成熟市场跑跑注册,或者申请也不一定多差,也可能投放躺平了,风控也躺平,结果数据反而更好的可能。因为都躺平之后没准就真覆盖到了一波“新韭菜”。  (有风险,只是YY一下,不可取)



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