在番茄学院之前的课堂中，有一篇文章提到随着现阶段传统的信贷获客模式开始遭遇瓶颈，部分市场已趋于饱和。以信用卡为例，其作为商业银行开展消费金融业务的主要载体，近年来全行业发卡量、资产规模呈现明显放缓趋势，增速见顶。

除了信用卡之外，包括360金融、乐信、信也科技、嘉银金科等在内的主流信贷机构均在缩减新客户获取，盘活优质存量客户就成了各家机构眼下最重要的事。部分内容如下：




就目前而言：银行的获客成本在70~500元/人，非银机构的获客成本在400-2000元/人。由此可见获客成本占放款金额的10%以上，而且目前首贷基本亏损或者不盈利也是大概率事件，目前均靠复贷盈利。


在此背景下，我们再来通过提额来增加客群粘性。常规中的提额需要解决的问题分别如下：

1.提额的幅度

2.提额的上限在哪

3.提额效果如何对比

在解决以上的提额的问题中，本文为大家介绍一种提额方法：上探式提额。所谓上探式即我们通过不停的叠加的额度的去试探提额的极限。以下我们详细阐述上探式提额的内容。

上探式提额步骤我们分为两步走：

一.根据不同客群等级逐步提额

1.1.根据评分等级对客群分层并逐步提额

1.2.测试同个等级之间额度与逾期率的关系，找到提额的阈值


二.测算不同分数区间的提额情况

2.1.完成上述步骤之后，再运用ABtest，测试不同分数区间提额前后的对比情况


以下详细阐述具体的步骤：

一.根据不同客群等级逐步提额


在进行不同客群的等级的提额策略中，我们依旧需要借助评分分数进行客群分层，并且对不同的分数区间的客群逐渐提升额度。如图所示，在上述中，以200为幅度逐步提升额度。以560~580这个区间为例，提额后观察，额度区间跟逾期率的关系数据：




通过分析得知，提额从200到600的额度后，逾期率会稍微下降，而在800后与无提额趋平，通过数据分析得知提额的上限为：提额上限额度=800




在以上内容中，我们知道同个分数区间的提额的上限，那不同分数之间是否能提额？如上述560~580的区间如果确定可以提额，与之相比较为下沉的540~560的区间或者更低分的520~540的区间，是否可以提额，进一步我们来解决这个问题。

依旧让数据告诉我们以上提额的答案。


二.不同分数段，相同提额额度对于逾期率的影响

取520分以上客户为例，假如全部提额200后，分数区间与逾期率的关系如下：




|这里我们用到了ABtest的概念：为同一个目标制定不同方案，控制变量，看哪一个方案更符合设计目标（比如之前提到的，同一个分数段的客户，提额不同的额度，本例的目标是提额对于逾期率的影响）

以上无提额为对照组，提额200为实验组，通过数据可知，观察逾期数据，可以发现不同提额的逾期情况如下：



很明显，在以上的数据中除了520-540分数段，其余提额表现均好于对照组。初步结论如下：本次提额的临界点520-540分数段不建议提额。


在以上提额相关过程中，我们解决了大部分问题，包括同个分数区间取得提额上限以及提额效果的比较。但如果留心上探式提额过程中的数据，我们仍会发现提额有以下情况需要进一步分析：



如以上数据中，会发现520-540分段不提额16%逾期率跟560-580分段提额1000的16%逾期率一样，那这个不同分数区间提额前后如何比较重要性。要解决这个问题，单单靠上探式提额已经不够用了。

于是我们会祭出第二招：倒逼式提额，这里我们更会运用NPV、PV去进行额度的测算。完整的提额技巧我们会用到上探式提额与倒逼式提额，解决具体事情。完整内容有兴趣的童鞋可回顾1月10号，番茄学院的文章《贷中指标解析与上探视与倒逼式调额》。

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