揭秘Capital One最大兩個成功基因：數據決策及營銷方式金融
在美國金融史上，Capital One是一家不得不提的公司。它花了30年的時間，從一家不起眼的地區銀行信用卡部，發展成為美國前三甲的信用卡公司。更讓人驚嘆的是，如今的Capital One早已不僅僅只是全美最大銀行之一，它還是美國最大的二手車汽車金融公司。
角色轉變之間，Capital One究竟有何秘訣，才能在時下競爭最為激烈的金融、汽車兩大領域順風順水？
曾任職于Capital One，現為明特量化CEO的李英浩，在一本財經學院主辦的“Capital One基因密鑰”的閉門訓練營中，為大家揭開了謎底。
01. 別具一格的實驗設計
大家好，我們這次討論的題目有兩個：
第一個是：Capital One與其他以數據做決策的公司有什么不同？
第二個是：Capital One的核心營銷理念是什么？它和其他公司有什么不一樣？
我們先捋一下第一個問題，用數據做決策，Capital One為什么做得比較獨特？為什么其他公司沒這么做？
有人說，要注重profit和risk結合，而不是只看風險，這點很好，風險前置的理念大家都接受。
現在任何一家公司，只要是真正的風控管理系統，用的就不只是人行的系統，還會建立一些模型，這其中，數據閉環非常重要。
對于Capital One來說風控是最為重要的，因此，它通常會自己通過市場調查收集信息。
那具體是怎么實現的呢？
答案是：通過實驗設計，而在這個實驗中，有兩個核心概念。
第一點是：盲測。那么，盲測對于誰來講是盲的？有人說雙盲，研究對象和研究者都盲。
研究對象需要被隱瞞，不讓他知道這個東西是什么，因為有主觀因素在里面，可以給他們用安慰劑，起到心理暗示的作用，另外需要隨機。
現實中，所有的實驗設計基本上都按照這個方法進行的，比如，FDA所有的藥物檢測基本上都是這樣。隨機、雙盲，有安慰劑，這是實驗設計的核心。
Capital One的實驗，跟藥品實驗不完全一樣，但也有相同之處，它不會只根據客戶以往的行為數據來確定實驗的研究對象。
為什么？
因為，如果我的設計只是限定一個人群，限定了一個界限，那我沒法觀測到實驗沒有覆蓋到的人群的行為和表現，也就是說這些數據實際上是有誤差的。 據此，我們進入第二點。
第二點是：不能只依賴一種現狀。
設計者要不斷去突破數據，要找到新的人群，不斷的試。
Capital One做了幾萬個實驗，且大部分實驗都是失敗的，沒有效果。這么做的核心目的就是要通過不斷的測試找到認為最合適的、風險可控并擁有良好的營銷轉化率的產品類型。
還有一點，我們講到貸款業務的特殊性，那貸款業務和其他業務有什么不一樣？從風險角度來看，同等的response里邊，風險是相關的是嗎？
越渴望貸款的，他的response會不會越高？這是貸款這個產品天然有的特點，所以你要不斷的去設計這種實驗。
另外，在貸款業務中，我們風控模型應該如何建立？
假設我們有1000人，我們的審批過審率是30%，我們進來300個，300個貸款，你的風控部、策略部、分析部、模型部，建立最終的風控策略、模型，應該在哪個樣本上看？是不是300？是300。這是你決策的依據。這個策略和模型建好以后，應用樣本是1000，300和1000的關系是一個隨機樣本。在這個300的樣本里建立了策略和模型，放在1000上，你覺得會怎么樣？有偏差。而且越做，前面的策略模型越精準，樣本與應用樣本的偏差越大。
那在Capital One的實驗中，對此問題深度分析了嗎？
事實上，很多時候，它反而會刻意去利用一些之前被拒絕的、捕捉到風險信號的客戶的數據進行實驗。這也是為什么Capital One要通過實驗室的方式，而不是只用現成樣本的數據。
統計解決的是在不同大小樣本及置信度的情況下，怎么樣找到有意義的結論。Capital One的這個方法是最笨的，但也是最準的方法。
但為什么很多銀行沒有實行這種做法？這與Capital One的組織架構有關。
Capital One的決策機制比較垂直、快速，去中心化。Capital One每年會做幾萬個實驗設計，但并不是每個設計都是兩個創始人決定的，很多時候都是實驗決策人直接拍板的。但銀行是典型的center line。
Capital One之所以能夠最早實行此方案，是因為所有這些策略的實現、建立，都需要非常強大的技術支持。而他們剛好有非常龐大的IT系統，但有多少銀行愿意花那么多錢去改它的IT系統？所以這是銀行不愿意做的事情。
02. 千人千面的營銷方式
Capital One營銷方式的核心是什么？我覺得是千人千面。
很多時候你會發現渠道response和risk永遠是相關的，在你要測試response的時候必須測試risk，最終的結果是risk更差。如此實驗和對比response相對差，但是風險要好的渠道就會顯現出來，這對營銷的幫助非常大。
千人千面這種做法，無非就是定制化，通過實驗室的方式定制化Offer，但是不是所有的公司都適合用千人千面的策略？
其實不是，尤其是信用卡公司。
大家知道AMEX在這個行業是非常厲害的一家公司，它是做支付的，有自己的支付通道，也有自己的信用卡。信用卡相當的牛，而且是全世界發卡，運通最有名的卡就是黑卡，沒有限制，拿著這張卡，是身份的象征，他的代言人皆是如日中天的演藝明星，他就沒用這種千人千面的策略。
而Capital One為什么選擇這個策略，是因為他只有把產品和特定人群關聯起來，那些有相應需求的人才會選擇它，這是Capital One不得不選擇的原因。
如果Capital One將IBS這個以數據為驅動的營銷和風控策略擴展到其他行業，會有什么結果？有哪些潛在行業適合這個策略？
另外，對于Capital One而言，車貸是不是一個好產品？如果是，那應該怎么選擇進入這個市場？如果要通過收購并入，選擇收購Summit是否合理？ 我談一下我個人的觀點，我覺得風控輸出不太容易。
對于風控輸出而言，銀行是最核心的競爭機構，美國的金融公司和各類金融機構不像中國這么多，他的集中度比較高，如果要風控輸出，輸出給誰呢？輸出給銀行嗎？銀行會用嗎？市場范圍就這么大，因此，風控很難輸出。
但數據可以輸出，比如宜信成立一個數據公司，說我輸出自己的“阿福分”，這些客戶在宜信進行貸款，有一些表現，但沒上銀行征信，把這個數據輸出給銀行，是可以的。有些東西成有些東西不成，其實需要時間的。
雖然，Capital One輸出整體風控很難，但它的貸后輸出做得非常好，曾經有一段時間它做過催收外包，把壞賬買過來，通過IBS技術，通過精準的貸后的催收模型和貸后模型來分析什么樣客戶容易催收，什么樣的資產可以買，給客戶催收的時候用什么策略，全部通過IBS方式去做的，結果很賺錢。
那并購呢？如果就是要通過收購做做車貸市場，風險是什么？收益在哪里？
如果假設Capital One沒有把它的基因植入到二手車市場，風險大嗎？
如今的Capital One已經不只是美國最大的金融公司，它還是一家二手車汽車金融公司，但它沒有做新車，因為市場增量低。從1997年到2017年，20年的時間，它現在已經變成了美國最大的二手車汽車金融公司。
此外，我們曾經還想過怎么把IBS運用到數據分析這個機構業務上。Capital One最擅長的是營銷和風控，如果解決營銷端的問題，目前的情況是渠道歸經銷商壟斷，你跳不過它，想了很多辦法去跳過，想了很多玩法，包括直接給客戶發郵件，包括交叉銷售、線上營銷，雖然多多少少有一些作用，但是沒有更高效的二手車獲客的方式，現在這個行業還是以汽車經銷商為主導的，客戶就是繞不過這個經銷商。但通過IBS提供汽車貸款的領域，Capital One一年有8萬多筆貸款，但申請的肯定有幾十萬筆。
根據不同的地區，不同的人群，不同的經銷商，它也可以通過實驗測試數據。這個經銷商給這個價怎么樣？那個經銷商給另一個價格怎么樣？經銷商很多，有的經銷商有幾萬輛十幾萬輛，也做了很多的嘗試，各種各樣的價格的測試，最終做出相應的模型。
二手車的市場天然是風險很高的市場，人群是比較差的，我有錢我買新車就好了，為什么買二手？
這些人群大抵是錢不多的，所以風險相對較大。而Capital One之所以在這個領域有非常好的運作并實現盈利，是因為他最擅長的就是做千人千面的風險管理。
Capital One的每一個部門，都在同一個目標的各個環節中做一件很重要的事情，分工協作，效率特別高，各司其職，中間沒有任何阻礙。
IBS，不是簡單的幾個模型，不是幾個學統計或計算機的人就可以做出來，而是整個公司的基因和文化，從業務端到職能部門，包括它的HR在招人的時候，都是完全數據驅動的，它是一個非常系統性的工程，IBS貫穿在整個公司的各個方面，公司的組織架構和文化也是適應IBS。
對于外界而言，不管是在業務端，還是在運營端。簡單復制Capital One某一個方面是很難的。
Capital One能夠做到比其他銀行更好、更快的發展，從20年前開始進入二手車金融領域，到20年后成為美國最大的汽車分期供應商，還與他的經營有關，而不僅僅只是簡單的做好精準營銷及風險管理，它還有一套自己的系統工程，貫穿在整個組織的各個方面。
但目前，中國現在整個消費金融的管理水平和Capital One至少還差20年，這確實是個很難短期內解決的問題。
【來源：一本財經】
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