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「苏宁金融研究院」并不爱银行，很多年轻人


「苏宁金融研究院」并不爱银行，很多年轻人
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“寒冬腊月你不在 ， 春暖花开你是谁？”
这句网络流行语 ， 最近看到朋友圈不少人发 。 疫情之下 ， 无论甲方还是乙方 ， 都遭遇了各种困难 ， 困境之中 ， 大概人们对这句话颇有感慨吧 。
各行业均不例外 ， 本文 ， 我们看看消费金融行业 。 近日来 ， 消费金融机构对“屋漏偏逢连夜雨”体会颇深 ， 始于2019年下半年的强力整顿还在消化中 ， 2020年初又碰上疫情来袭 ， 经营环境骤变 ， 一切又回归不确定性 。
“危机之中总有机遇” ， 这话没错 ， 不过 ， 机遇藏在哪里？事后一目了然 ， 事前很难判断 。 大家摸着石头过河 ， 谁到了河对岸 ， 事后人们就说谁把握住了机遇 。 摸着石头过河 ， 要多找几块石头 。
环境骤变 ， 回归“用户”原点
用户 ， 是企业经营的原点 ， 也是过河最重要的石头 。 疫情之下 ， 环境骤变 ， 金融机构经营决策的落脚点 ， 依旧不离“用户”二字：获取好用户、挑出坏用户、服务好用户 。
1、获取好用户
优质用户 ， 任何时候都不嫌多 。 疫情之后 ， 一些金融机构加大对优质用户的营销力度 。 如工行融e借 ， 推出年化4.35%的超低利率优惠 ， 虽然大多数用户不符合条件 ， 但借助疫情杠杆效应 ， 产品宣传触及更多目标用户 ， 达到了获取特定优质用户的初衷 。 如苏宁任性付 ， 针对苏宁易购超过10万件商品 ， 推出大范围的24期免息分期优惠促销 ， 目的也是拓展优质用户 。
有些用户 ， “优质”的不需要风控 ， 如公务员、国企员工等 ， 他们是大行低息贷款的座上宾 ， 消费金融机构无力染指 。 消费金融机构的用户 ， 没“好”到这个地步 ， 需要风控介入 。 疫情之下 ， 风控逻辑发生变化 ， 如何筛选好用户、挑出坏用户 ， 成为区分不同机构综合实力的分水岭 。
2、挑出坏用户
挑出坏用户 ， 靠风控模型 。 大数据风控强调训练与迭代 ， 本质上是结果导向的 。 一个借款人 ， 每一期都按时还钱 ， 按时还3年（也可以是2年） ， 初始条件再单薄 ， 在模型里也是优质用户了 。
按时还款的用户 ， 还款意愿强 ， 还款能力未必强 。 还款来源大致有三个：储蓄、工资、借钱 。 储蓄多的人 ， 借款需求少 ， 从概率上看 ， 还款靠的还是工资和借钱 。
消费金融用户 ， 以年轻人为主 。 从持牌消费金融公司的用户结构看 ， 30岁以下占比多在40%-50%之间；学历分布看 ， 专科及以下占比在60%-70%之间 。 年轻、无储蓄、月光是其典型特征 。
这个客群的还款能力 ， 多数靠工资 ， 少数靠借钱 ， 疫情打乱的恰恰就是工资收入 。 很多蓝领工人 ， 收入依赖绩效提成 ， 疫情期间没活干 ， 收入缩水、无力还款 ， 导致不少消费金融机构逾期率陡升 。
问题来了 ， 这类逾期用户 ， 究竟算不算“坏用户” ， 不同机构反应不一：有些机构如临大敌 ， 收紧口袋、降低通过率 ， 加大催收力度；有些机构视之为机遇 ， 允许延期、缓报征信 ， 为用户情感账户充值 ， 积累好感度 ， 为“疫后”蓄力 。
不同的应对 ， 背后是不同的用户服务理念 。
3、服务用户
许多公司都对“服务用户”理解有误 ， 用起来却好像对它了如指掌 。 通用电气原CEO杰克?韦尔奇曾批评道：
“我们经常衡量各种指标 ， 实际上却什么也没弄明白 。 一家企业需要对三件事情做出评估衡量：客户满意度、员工满意度和现金流 。 ”
多数消费金融机构 ， 眼里并没有“客户满意度” ， 或者说嘴里有 ， 心里没有 。 就像看人下菜碟的客商 ， “坐/p>
在这种理念下 ， 用户是因为自己足够好才享受了好服务 ， 再好的服务 ， 都无法带来真正的“用户满意度” 。
很多年轻人 ， 并不爱银行
“用户满意度” ， 听着学院派十足 ， 似乎没考虑中国实情 。


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