最近接觸到一些新的項目去一些成熟市場推廣的需求，遇到最大的問題可能就是前期的風控模型學習過程中的“時間成本+放貸試錯成本”，一方面測試驗證風控模型的環(huán)節(jié)里面每一次出數(shù)據(jù)至少7天或者14天整體耗費時間比較多，沒準需要2輪以上才能看的出來問題，時間成本比較大，另一方面也是試錯本身成本就比較高，逾期高壞賬高本金就丟了。

其實新產(chǎn)品初期的投放上其實是可以有一些辦法來優(yōu)化，或者縮短這個測試周期，以及盡可能降低這部分損失。

常規(guī)思路：

1，投放限定年齡，甚至性別，以及部分興趣之類，先利用FB的人群篩選跑一些比較核心的人，比如限定跑23-45之間，還貸能力更強的人。興趣愛好上選一些稍微有點錢才會關注的興趣愛好，類似“銀行理財”。

2，投放目標，出來放貸數(shù)據(jù)后直接切換到頭放貸授信等后端行為，一方面是能節(jié)約投放成本（可能并不多），但是最主要的是到授信用戶的相似人群能相對核心一些。

3，盡早基于授信，放貸用戶創(chuàng)建相似人群投放。

4，廣告素材上，盡量實誠一些，額度+利息這些不要太夸張，素材不要搞的太浮夸，先正經(jīng)一點（價格會貴）。

5，1-2個周期之后拿著還貸數(shù)據(jù)的名單做相似投放，也可以考慮直接拿著預期的名單做相似排除等等。

這些其實都是些基礎常規(guī)操作，實際上和我們做游戲投放的時候先投核心人群的思路差不多。

而其實最關鍵最有效的思路是白名單（發(fā)多包的團隊，第二個包上線拿前面產(chǎn)品的名單來投），在有白名單的基礎上在產(chǎn)品初期盡可能讓廣告在1-2個周期內(nèi)覆蓋的人群都是盡可能符合目標用戶的人群，讓產(chǎn)生轉化的人群也是盡可能在白名單以內(nèi)，這樣廣告在后續(xù)的學習是基于前面轉化的人群的相似，這樣可以保證在初期的人群相對更準確一些，不僅僅是放貸的相似，最關鍵還有放貸后盡量保證還貸比例，還貸白名單是最靠譜的，比如：如果100的人放貸，其中50%的人不還貸，我們拿100放點的人群學出來的人群，還會有50%的用戶可能是壞的，廣告系統(tǒng)還是會學偏。

基于白名單的操作主要的思路：

1，直接白名單的再營銷廣告，上傳名單后投Conversion ads，目標授信，或者目標申貸。

2，現(xiàn)有白名單的相似人群，投放授信。

通過三方回傳給FB的種子用戶，F(xiàn)B App 創(chuàng)建受眾分享到自己的其他產(chǎn)品賬戶，直接用于投放，但是這個操作其實要求是你自己已經(jīng)有一個成功產(chǎn)品在前面，但是通常可能有一個成功產(chǎn)品的甲方再發(fā)第二個包的時候風控模型這些也都不會存在問題，不過也還是可以基于這個思路加快新包的學習。

另一個思路，在穩(wěn)定成熟市場其實還存在一些貸超，前期可以考慮和貸超合作先跑一段時間積攢一部分種子用戶再拿來做白名單跑相似。

其實除了基于自己老產(chǎn)品的種子之外，還有一些其他思路獲得一些有價值的種子（但是這個不一定是“正規(guī)”途徑獲取，我只提思路不推薦）：

1，本地銀行的客戶信息。

2，本地政府雇員信息。

3，某些服務行業(yè)的客戶信息（比如電商客戶分類的用戶信息，某些價值相對高一些的人群的分類）

這些名單主要考慮因素是人群還貸能力，優(yōu)先考慮還貸能力后再投授信/放貸目標即可，也許前期貴一些，但是能盡可能減少壞賬。只不過這種歪門邪道也可能沒啥用，實在是啥都沒有就安心按照常規(guī)思路做優(yōu)化吧。

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