· 该行信用卡中心已经初步完成多渠道互联网化，我们通过大数据技术采集和融合互联网行为数据和交易数据挖掘用户消费习惯，构建了Ai驱动的个性化推荐系统来达到个性化和智能化运营目的。
· 个性化的访问落地页可以有效降低用户流失率20%，运营途径为个性化推荐、交叉销售或捆绑销售，比如通过关联规则、相似度算法等为客户推荐感兴趣的金融产品和服务。

· 相比头部客户，长尾客户的有较低的留存率和较高的流失率，因此在运营中更注重提高客户的留存（尤其是新客户的留存）和对流失客户的唤醒。
· 银行的长尾客户是低频用户，活跃度不高，可以利用AI预测模型通过对长尾客户的持续运营，将长尾客户升级到头部客户，方法有很多，比如：绑定工资卡提升账户活跃度、刺激客户申请信用额度、建立客户奖励机制和会员制、区分长尾客户的当前价值和未来价值（CVP模型）等。
· 我们通过对客户的线上线下的行为和交易数据的分析，进行完整的客户画像，并根据画像特征建立相应的AI模型，逐步实现：增加新用户人数、增加客户层级的正向迁移、增加客户层级的负向前移、减少客户流失、长尾客户的价值提升。

· 在每次的运营活动中，设计A/B测试流程，通过对比持续优化营销时间、目标人群、触达渠道、推送内容等运营策略。

· 根据运营目标，选取评价营销效果的主从指标；主指标评价活动是否实现预期目标，从指标指导持续优化的方向，不只做短期或者一次性的活动，多用长期的市场营销活动，持续多轮。