浅谈营销风控

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科特勒把市场营销定义为一系列为用户创造、传递和沟通价值的活动。很多产品通过满减、发券等手段达到为用户传递和沟通价值的目的。存在满减、发券等货币化营销方式，也就出现了羊毛党。

工作的第一个项目是从0开始搭建营销风控体系，记录下来给需要的人。本文将从下面4个方面介绍：
1、营销风控体系的定义
2、营销风控体系的必要性
3、对产品节奏的思考
4、具体实施过程
营销风控体系的定义
营销风控是管理营销活动中存在的风险的手段的总称，管理风险分为两个阶段：
1、识别风险
识别风险包括评估风险和发现风险。

• 评估风险：指营销活动在方案阶段进行风控评审，预先发现风险并制定相应的风控方案，有必要时需要调整营销活动方案
• 发现风险：指营销活动进行时和结束后，通过经验和数据分析等方式发现风险，发现风险后就进入到下一阶段—控制风险

2、控制风险
发现风险事件后的控制方式也可以分为两种：实时控制和黑名单。两种方式分别对应上面讲到的两种发现风险的方式。

• 对活动进行时发现的风险，我们会进行实时控制，比如让羊毛党的中奖概率为0
• 对活动结束后发现的风险，我们通常会把发现账户写入黑名单，当这些家伙再出现时进行实时控制

营销风控体系的必要性
缺少营销风控体系的后果有多糟糕，营销风控体系就有多必要。
1、营销团队缺乏专业的风控能力，导致羊毛党占用大量营销资源，但是无助于实现营销目的。
2、营销活动被刷的现象频发，营销团队畏首畏尾，不敢采用更进取的营销手段。风控能力已经成为市场营销的瓶颈。
对产品节奏的思考
为了实现完整的风控，营销风控体系至少应该包含3个方面：流程、产品和策略。其中产品是基础，策略是关键，流程是保障。
1、流程层：完成活动前的风险评估。固化营销活动风控流程—风控团队根据营销活动的业务特征和风险现状，使用定性和定量的手段进行风险评估，输出风控方案；活动方根据风控方案调整活动方案；活动上线进行进行风险控制。
2、产品层：实现业务数据接入，将风控嵌入到营销活动流程中并且作为控制节点，然后通过策略引擎进行大规模实时运算并返回风控结果。
3、策略层：发现风险。它是风控系统中最重要的环节，风控效果很大程度上由策略层决定。
开始搭建营销风控体系的背景是，除基础的兜底措施—如判断是否为新用户，营销活动在流程、产品和策略3个方面全部缺失。搭建营销风控体系的思路分为三步走：
首先，迅速完成0到1的突破，搭建起一套涵盖流程、产品和策略的初级营销风控体系，解决风控能力缺失的问题。
接着，着手提升营销风控体系中的关键因素—策略能力。扩展可用数据的宽度和深度、优化策略、提高技术攻防能力，多管齐下来提升风控策略的准确率（降低对正常用户的影响）和覆盖率（减少风险损失的发生）。
最后，夯实产品能力，把风控体系的基础打捞。包括接入更多的控制手段、提高规则引擎的运算能力等方面。
具体实施过程
谈到具体实施，按照营销风控体系的三个层面分别阐述：
一、流程上
我认为，流程在营销风控体系中起到的是引导和规范的作用。通过流程让营销活动相关方正确的认识、对待和使用营销风控。流程的建立和完善是随着产品和策略的建立和完善同步进行的。
二、产品上
我们已经知道业务方的痛点和需求很朴素也很简单：减少薅羊毛现象，让营销活动可以安心开展。项目初期，着手了解我司营销活动的流程和业务特点：营销活动主要以优惠券为载体；营销活动的完整生命周期包括：优惠券发放、优惠券验证、优惠券核销、支付、确认资源；营销活动主要在我司主客户端内进行。基于上述背景，产品上的思路是先打基础后优化：
第1步：建设基础能力
在项目初期，快速建成基础能力，实现0到1的突破。在群体性特征最明显的优惠券发放节点引入风控，当识别到用户为高风险时，在发放优惠券前进行拦截。风控策略为基础的流量规则，数据维度包括登录注册、参与活动、设备信息等。
第2步：完善产品能力
基于业务流程和业务特点，完善产品能力。例如：

• 在优惠券发放节点的基础上，扩充更多的控制节点，形成多层次控制体系
• 流量规则回溯机制：流量规则无法拦截阈值前的用户。借助流量规则回溯和多层次控制，可以将前一节点的风险用户打标签，在后一节点进行拦截。

对流量回溯机制做下解释：如下图，圆圈ABCDEFG想要通过大门1和大门2。大门1的警卫被告知：如果同一形状连续出现3次以上，那么它们是危险的。ABC安全的通过了大门1，因为他们并没有违反规则。但是当D通过大门1时，警卫发现了异常，他拒绝了D之后的所有圆圈，同时告诉大门2的警卫：ABC是危险的，别让它们通过大门2。

三、策略上
项目初期通过基础的流量规则进行冷启动。之后逐步提升策略能力。
1、策略冷启动
使用登录注册、参与活动等数据，拟定大阈值的流量规则上线执行，使用大阈值流量规则是以准确率牺牲覆盖率，在初期积累坏样本，然后逐步通过坏样本优化规则和扩充规则。
2、提升策略能力
提升策略能力的目的是提高风控的准确率（降低对正常用户的影响）和覆盖率（减少风险损失的发生）。具体措施包括：

• 丰富数据，即引入更多的数据维度
• 优化策略，提升策略的质和量
• 提升技术能力，主要是提高模拟器的识别能力和提高设备号的唯一性（没有使用反爬虫技术）

这里着对策略优化展开讲一下。我做的比较多的是黑产摸底（比如淘宝平台上售卖的优惠券、赚客吧帖子中提到的活动）和数据分析（对线上数据做全方位的统计分析）。关于数据分析的一个案例是：某次活动被刷后，现有数据和规则完全无法识别该风险。对坏样本的所有关联信息做统计分析后发现，这些坏样本的设备信息中的wifiName字段有点异常，初步怀疑是模拟器。然后使用网上下载各种安卓模拟器进行验证，结果果然发现其中某几款模拟器产生的wifiName和前面提到的异常是一样的。就此，这个问题被解决了。
另外，前期较多的利用规则，后期开始尝试模型，观察效果发现规则在准确率、覆盖率、灵活性上要优于模型。
谈了很多如何做，最后简单谈一下营销风控的评估指标。

• 整体效果指标：投诉率、风险事件发生
• 定量指标：准确率

营销活动的特性觉得了营销风控的准确率很难精确统计。以优惠券发放风控为例，我使用的方法是：分别统计大盘用户领取优惠券后的下单比例和领取优惠券被拦截用户的下发比例，两者之间做对比得出近似的准确率。