新包现金贷产品在成熟市场初期的推广思路

最近接触到一些新的项目去一些成熟市场推广的需求，遇到最大的问题可能就是前期的风控模型学习过程中的“时间成本+放贷试错成本”，一方面测试验证风控模型的环节里面每一次出数据至少7天或者14天整体耗费时间比较多，没准需要2轮以上才能看的出来问题，时间成本比较大，另一方面也是试错本身成本就比较高，逾期高坏账高本金就丢了。

其实新产品初期的投放上其实是可以有一些办法来优化，或者缩短这个测试周期，以及尽可能降低这部分损失。

常规思路：

1，投放限定年龄，甚至性别，以及部分兴趣之类，先利用FB的人群筛选跑一些比较核心的人，比如限定跑23-45之间，还贷能力更强的人。兴趣爱好上选一些稍微有点钱才会关注的兴趣爱好，类似“银行理财”。

2，投放目标，出来放贷数据后直接切换到头放贷授信等后端行为，一方面是能节约投放成本（可能并不多），但是最主要的是到授信用户的相似人群能相对核心一些。

3，尽早基于授信，放贷用户创建相似人群投放。

4，广告素材上，尽量实诚一些，额度+利息这些不要太夸张，素材不要搞的太浮夸，先正经一点（价格会贵）。

5，1-2个周期之后拿着还贷数据的名单做相似投放，也可以考虑直接拿着预期的名单做相似排除等等。

这些其实都是些基础常规操作，实际上和我们做游戏投放的时候先投核心人群的思路差不多。

而其实最关键最有效的思路是白名单（发多包的团队，第二个包上线拿前面产品的名单来投），在有白名单的基础上在产品初期尽可能让广告在1-2个周期内覆盖的人群都是尽可能符合目标用户的人群，让产生转化的人群也是尽可能在白名单以内，这样广告在后续的学习是基于前面转化的人群的相似，这样可以保证在初期的人群相对更准确一些，不仅仅是放贷的相似，最关键还有放贷后尽量保证还贷比例，还贷白名单是最靠谱的，比如：如果100的人放贷，其中50%的人不还贷，我们拿100放点的人群学出来的人群，还会有50%的用户可能是坏的，广告系统还是会学偏。

基于白名单的操作主要的思路：

1，直接白名单的再营销广告，上传名单后投Conversion ads，目标授信，或者目标申贷。

2，现有白名单的相似人群，投放授信。

通过三方回传给FB的种子用户，FB App 创建受众分享到自己的其他产品账户，直接用于投放，但是这个操作其实要求是你自己已经有一个成功产品在前面，但是通常可能有一个成功产品的甲方再发第二个包的时候风控模型这些也都不会存在问题，不过也还是可以基于这个思路加快新包的学习。

另一个思路，在稳定成熟市场其实还存在一些贷超，前期可以考虑和贷超合作先跑一段时间积攒一部分种子用户再拿来做白名单跑相似。

其实除了基于自己老产品的种子之外，还有一些其他思路获得一些有价值的种子（但是这个不一定是“正规”途径获取，我只提思路不推荐）：

1，本地银行的客户信息。

2，本地政府雇员信息。

3，某些服务行业的客户信息（比如电商客户分类的用户信息，某些价值相对高一些的人群的分类）

这些名单主要考虑因素是人群还贷能力，优先考虑还贷能力后再投授信/放贷目标即可，也许前期贵一些，但是能尽可能减少坏账。只不过这种歪门邪道也可能没啥用，实在是啥都没有就安心按照常规思路做优化吧。

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