在进行用户分群之前，首先要进行数据收集、数据整合、建立用户数据指标体系，常见呈现形式是搭建用户层级宽表。这一环节，在数据存储环境支持的情况下需要丰富底层数据，因后面的应用场景都需要依托于上述数据进行计算、分析、建模。所以在搭建用户层级宽表时需要考虑更全面，也需要在应用的过程中不断进行丰富和迭代。
根据前述底层数据，集成了一份庞大的用户层级宽表。进而，我们需要把用户标签更为具象化精准营销，进行用户分群，为精准营销提供客群筛选。可以通过以下三个步骤进行用户分群：用户分层、用户分群、用户价值分群模型。
1、用户分层
分层维度没有统一标准，可以按照 App 产品用户旅程 AARRR 为分层逻辑，也可以按照信用卡办卡、分期等核心业务流程为分层逻辑。如下图示例：
举例：在信用卡 App 营销过程中，基于信用卡用户生命周期的分层，可对应营销的内容。
2、用户分群
用户分群是精细化运营的核心，它是基于用户分层的基础上，从每一层级用户的横向再细分，筛选出共性用户群体。
通常根据以下几类数据再进行细分：
在信用卡行业实际运营过程中，一方数据易获取且准确度、关联度高，使用率较高。最常使用的数据有：人口属性、积分数据、客服数据、App 行为数据、营销响应数据等。App 用户行为数据也有很大价值，分析用户的行为数据，帮助设计和完善 App 产品；分析用户的潜在行为数据，帮助建立模型挖掘，找到营销方向。
信用卡 App 行为数据，主要关注是否绑卡、是否使用激活、积分兑换，实现其自助渠道缓解人工渠道服务压力的价值。以及用户在 App 上是否进行了消费、分期、申卡等对信用卡主要指标贡献度较高的操作。App 行为数据的核心维度分别是时间、频次、结果：
在一方标签数据建立不完善的情况下，为了在营销过程中为进一步提高精准度和营销效果，通常会引入三方数据进行补充。例如，在营销资源与用户进行匹配的环节，为了确认用户偏好，可引入三方的标签数据，针对不同群体分别匹配不同奖励的营销资源。以及，当涉及到适用商户的电子券，在营销过程中可引入三方的 POI 数据，匹配更精准的用户群。
基于以上多方数据，结合常见业务和活动，在用户分层的基础上，运用机器学习聚类模型、RFM模型等对信用卡存量客户画像进行多维度分析，如拆分为：分期、跨境、积分、优惠券、还款、额度等多类客群，便于营销资源调配及客群精准营销。
3、用户行为预测模型
充分利用前期精准营销结果数据、活动参与数据、用户行为数据等，以此为种子，结合用户标签，借助有监督机器学习与深度学习算法预测用户行为，建立 A/B test 对比传统营销方式与机器学习预测效果，并根据实验结果不断迭代优化模型，提高客群精准度及精准营销响应率。
举例：某商业银行用户十一假期后分期预测模型。
经过上一轮的客群分析之后，筛选出精准客群，为执行营销奠定了基础。再进一步选择推送渠道，在适当的时机，将合适的内容推送出去。下图是营销流程的简单示例：
在信用卡 App 营销过程中，营销资源不仅指奖励利益，App 功能也可作为营销抓手。在这个过程中，同一特征客群，可能感兴趣的资源有多个；而同一营销内容，也可能有多组不同特征客群感兴趣。不同客群与不同营销内容之间，可进行交叉营销。
以跨境消费客群为例，可营销的内容有：跨境消费返现、跨境消费送积分、积分兑换送里程、贵宾出行专区体验等。而以跨境消费送积分活动为例，可营销的客群有：跨境消费客群、商旅卡客群、积分兑换客群等。
在执行营销之前，可结合信用卡营销资源规划表、App 功能上线规划表、时事热点、公关日历表等，做年度、月度营销的精准营销计划表。
值得一提的是，A/B 测试是执行精准营销过程中的常用策略。不管是客群、资源、渠道、发送时机，除了基于业务经验和数据分析出的规律以外，还可以通过 A/B 测试进行验证。经过几轮验证之后，探索出最合适的组合方式，多次验证结果均理想的情况下，便可设置为自动化的常态化营销模式。
例如：针对跨行还款功能，数据研究结果显示是还款日前几天 App 注册率高。为进一步验证和确切条件，其他筛选条件一致且样本量控制一致的情况下，进行距离还款日不同天数的发送，结果是还款日前5天响应率最高。针对该结果，可再多做几轮测试，如结果仍能够不断得到验证，则该结果成立，可设定自动化短信，长期触达。
1、目标导向的归因分析
每次进行精准营销，都有个业务目标。因此，分析营销效果需基于不同的目标导向。若目标是促注册 App，那就需要明确注册客户来源及精准营销带动注册客户的比例。目标是促 App 分期业务办理，那就需要明确营销及响应周期内营销带动与非营销带动的比例。
举例，在促信用卡 App 注册的精准营销过程中，在数据收集不完善的时候，可进行基础维度的监测数据：安排发送量-注册量-绑卡量-参与活动或办理业务量。
可进行全流程维度的监测数据有：安排发送量-成功发送量-短链访问量-应用商店访问量-安装量-注册量-绑卡量-参与活动或办理业务量。
全流程各个环节的数据监控更精准精准营销，前提是需完成埋点和数据收集。这期间，整条路径用户信息数据的打通是个关键工作。通过移动广告效果监测平台 Ad Tracking，基于终端信息、环境信息生成点击数据、激活时设备数据，即可实现应用安装前后用户信息匹配。
监控周期可设定为7或14天，不同营销活动的各个批次之间采用统一口径即可对比营销效果。依据经验，通常注册响应率不到1%的营销活动，需要再反向从营销资源、渠道、客群、时机、触点进行调优。
2、渠道效果监控
精准营销附加的超链接，可添加 UTM 参数，通过埋点追踪 UTM 访问数据。UTM 常用的参数有：渠道、媒介、名称、内容、关键字。
通过这5个可添加到链接中的参数，即可通过细分层级，明确用户是从哪一个渠道、媒介（微信/短信/EDM等）、名称、内容、关键字过来的。通过不同渠道的访问-下载-注册-参与/付费数据，可分析不同渠道的质量。通过名称、内容、关键字，可分析出客户对哪类活动感兴趣，这部分数据也是用户标签数据的重要来源之一。
下图为基础的渠道监控表：
在精准营销过程中，从最初的筛选精准客群，到选择适宜渠道、恰当时机、差异化内容、合适形式进行投放，再到最后的营销效果监测，数据分析是贯穿始终的基础工作。
精准营销需实现如上图所示的营销闭环。对精准营销效果进行复盘分析，可指导下一轮的精准营销。这对客群标签沉淀、客群模型调优、营销方案迭代、App产品迭代优化、渠道拓展及触点优化、发送时机选择、标准的自动化营销体系的逐步建设，都起着至关重要的作用。