随着我国银行信用卡业务进入存量经营时代,银行面临着如何在做好传统信贷业务的同时,提升客户获客和留存率的挑战。O2O优惠券正是银行应对这一挑战的重要手段之一。

本系列文章将从一个亲历者的视角，讲述银行APP上O2O消费代金券应用个性化推荐系统的建设与运营过程。通过讲述个性化推荐系统的设计思路、技术实现、产品迭代和效果评估等内容，读者可以了解银行如何利用大数据和人工智能技术，根据客户的消费需求、偏好和行为数据，实现精准的个性化营销，提升客户体验和满意度。本系列旨在分享银行数字化转型过程中的实践经验，以供读者借鉴和参考。

本文是该系列的第一篇，讲述了一个具体场景应用推荐系统的探索历程。

背景与目标

O2O消费代金券，对于银行信用卡的客户经营是非常重要的一个内容，通过与线下消费商户进行合作，在线上发放代金券，把线上客户引流至线下商户消费，是增加客户黏性的好方法，对标互联网厂商最典型的例子就是美团、大众点评APP上的券。

从信用卡客户全生命周期的视角来看，在发卡环节，通过发卡奖励提供的消费代金券，可以吸引潜在客户进行办卡。面对成长期的客户，通过在首页、专题页的栏位推荐客户感兴趣的O2O代金券，可以以此培养客户在我行APP进行消费的习惯。面对成熟期与潜在脱落客户，通过数据分析与机器学习模型，通过APP内推荐栏位或者app push的方式，提前进行客户挽留。

因此，通过向客户推荐O2O优惠券商户的场景目标是显然的，但是，如何才能推荐更吸引用户的优惠券，促使用户购买并核销优惠券，就成了需要机器学习模型团队与上下游合作解决的问题了。

场景分析

从产品形态来看，银行APP的O2O优惠券和美团、点评的优惠券并没有太大的差别，整体转化链路是用户访问APP-商户曝光-用户点击-选券购买-进入支付页面-支付-核销。机器学习团队需要做的是，通过搭建个性化推荐系统，在列表页曝光位推荐客户感兴趣的O2O优惠券商户。

某银行的O2O优惠券商户推荐列表页面

目标的制定与对齐

前文定义了业务场景和目标，但是如何量化目标，把业务目标转化为技术可实现的目标,仍需进一步讨论。与互联网企业习惯按产品建立团队不同，在银行复杂的组织架构下,本文涉及的场景需要银行各职能部门密切配合，包括业务主管部门、机器学习团队、开发中心的工程化开发团队以及数据中心的应用运维团队。不同业务主管部门对场景效益诉求各异：市场部希望提升用户获客留存量和客户活跃率；商户部希望为合作商户带来流量和成单量提升，加强后续合作；APP运营部门希望提高APP的DAU和次日留存。因此，团队需要明确核心优化目标，兼顾各方需求，统一归集多个部门的诉求，转化为可量化的技术指标，以指导算法模型和系统设计。