信用卡年轻消费群体数据分析和洞察报告
信用卡年轻人群,是消费金融的主流人群,针对他们的数据分析和洞察让我们信贷业务决策更科学。
数据分析和洞察报告背景
为什么会做这样的报告?我们调研主流金融机构,发现共同的诉求:关注客户质量,关注客群盈利,重点关注年轻消费群体。他们认为年轻人群是主流的市场消费人群。所以很多金融机构,他们的客群有很大的差异,同样是国有的银行,股份制的银行跟商业的银行,当给他们做数据分析的时候,他的客户年龄层次、消费水平、风险状况差异都比较大,但从客户主体来看普遍重点关注一些年轻消费群体。所以,我们重点对这部分群体做了数据分析。
谁是年轻消费群体
根据对不同金融机构数据分析项目的调研和实施经验,我们定义年轻消费群体:25周岁到35周岁的消费人群。这个群体是如何定义的呢?我们根据新浪整体的市场数据发现,信用卡的主流人群、活跃用户,70%是18到35岁的年轻人。同时,我们发现一个趋势,从2014年到2016年,年轻消费群体的绝对比重已经非常高了,并且在持续增长。而35岁以上的人群,活跃度在下降。那么为什么分水岭不是18岁而是25岁呢?我们发现25岁以下的人群,整体消费收入偏低,而25岁开始消费水平明显走高。
谁最爱透支
我们常听到:花明天的钱,圆今天的梦。甚至杭州的马云也说“年轻人要学会花明天的钱”。根据我们数据调研分析发现,虽然现在18~24岁的年轻人有较普遍的透支消费的习惯,但从统计结果显示,25~35岁的年轻人透支消费能力明显高于18~24岁的人群。我们分析原因,有两个方面。一是透支消费能力是以收入能力为基础的。数据显示,虽然18~35岁的人更习惯透支消费,但总体上是和收入正相关的。而从25岁开始,个人收入明显增加,远远超过18~24岁的群体。二是房贷、车贷等透支消费是年轻人的主要透支消费项。从调研来看,年轻人大多是在25到35岁这期间扛起房贷、车贷和奶粉贷的。
什么影响着年轻人的消费项
针对25~35岁的人群,我们做了二次分析。发现虽然都是信用消费,但是消费内容却不完全相同。我们发现25~29岁透支消费的人群,他们的房奴和孩奴比例高于普通人群2倍左右,所以我们认为是由于受到了房子和孩子的压力,所以25~29岁这部分年轻人透支消费比较高。到了30~35岁,相比25~29岁人群,孩奴比例有所下降,房奴、车奴比例依然高居不下,同时还新增了个人小微企业贷款。总结来看,中国人消费的观念还是比较传统的。那年轻消费群体为什么这么高的透支呢?其实主要是源于房子、车子、孩子等刚性需求。这些需求是生活的压力,是年轻人必须要做的事情。而不是我们传统认为的年轻人,手里没钱却要透支买奢侈品,消费高端服务。透支享受不是主流,因生活刚需压力而提前透支才是主流。30而立,现在的房价、物价很难让年轻人30而立了。而借助信用卡消费,让人到30,还有机会貌似“体面”地“而立”。
男女信用消费有什么不同
男人来自火星,女人来自金星。同时是年轻男女,信用消费有什么差别呢?他们各自都喜欢消费什么?
我们针对这个问题做了数据分析,把年轻人分成了男女做差异化分析。男人、女人真是两个星球的人,他们偏好的消费的类型品类是几乎完全不一样的。我们先把年轻的男性分成三个年龄层次,18~24岁,25~29岁,30~35岁。我们会发现数码、科技是他们永恒的主题,无论是小鲜肉到大叔都是喜欢数码电子类的产品。20来岁的到25岁的电脑,然后到30岁的也是有一些电脑办公的IT类的。所以时钟围绕着数码的主题,不同年龄段有一些差异。18到24岁是自己玩数码,到了25~29岁挣钱买办公用数码,并开始关注财经类的东西,30~35岁开始养家,关注家居数码、母婴数码。
女孩子就相对简单,就是美美美。从少女到青年到少妇,化妆美容是永恒不变的主题。但是少女的时候还看看游戏、动漫,到青年的时候开始关注教育和时尚,到30岁也开始关注母婴。据我们统计,30岁时,母婴消费开占据女性信用消费第一名,女人对小孩子的关注首次全面超过了自己。所以我们发现女性是围绕着美的主题,不断的阶段有不同的侧重点。这块在信用卡传统金融方面做的很前卫,针对女性有女性卡,商城、唯品会等都有一些优惠卡,这些都可以有效抓住女性眼球。
对于电影、音乐、八卦的娱乐明星、饭票、餐饮,这也是年轻人最关注的主题,所以现在一些流量、视频网站的会员还是很受欢迎,这些品类我们也发现一般只是关注,但大额的消费不在这些产品中。其实,无论是消费金融还是信用卡,整个费用分期才是收入来源的大头,我们看一看到底哪些年轻人群有信贷需求,哪些人有更大的信贷需求,我们如何把他们的吸引过来,通过什么样的权益可以吸引过来。
银行最爱借谁钱
总体来说,针对消费信用贷款,银行最爱借钱给风险低的客户群。那么,哪些客户群信贷风险低呢?为什么这些客户群信贷风险低呢?如何识别这些客户群呢?
首先,年龄划分,25~35岁是银行消费信贷业务的最爱。这些人群普遍因为消费习惯和购房、购车等刚性需求,存在长期大额信用贷款的巨大需求。同时,因为这些人群收入相对较高,有固定收入来源,并且一般收入会持续增加,拖延还贷和放弃还贷的可能性较低,信贷风险较低。当然,18~24岁的人群消费信贷的需求最高,但是因为收入较低且不稳定,他们风险最高,所以消费信贷业务并不青睐他们。所以说,经济能力较强,消费透支需求高,并且信贷风险较低是这部分人群的显著特点。
其次,性别划分。银行是重女轻男的,尽管男性需求更大,银行更偏好女性。男性持卡人的比例比申请人低了40%,而女性持卡人比申请人高出48%。但数据显示,年轻男性的失信风险是女性的1.3倍数。金融机构都希望说找一些白领女性,因为风险低。
再次,身份划分。18~24岁的一大批信用卡申请者不是学生就是工作不稳定人群,这部分信贷需求最高,但银行最不爱。所以学生和工作不稳定者,必然难以从银行取得信用贷款。小微企业主需求是高的,但是风险也高,这是银行不喜欢的。欣慰的是,车主人群显示出了独特的优势。车主人群信贷需求是很高,是无车人群的信贷需求的1.3倍,但是风险却是低了65%,所以这个人群是银行非常喜欢的。房主也是传统金融机构非常喜欢得人群,申请信贷的时候都要求有房有车有公积金。有房的车信贷需求是很低的,无房的信贷需求占了80%,而有房只占了20%。有房人群虽然信贷需求比较少,但因风险很低,所以银行还是非常喜欢。
最后
25岁到35岁财富积累这个太重要了,25岁到35岁也是只能安心透支消费的阶段。房子、车子、孩子,让年轻人成为信用消费的市长中流砥柱,也让年轻人成为了金融机构的最爱。那么对于我们不同的金融机构,针对不同信贷用户的需求,我们如何用不同的产品方案来满足?所以这也给我们一个思考,就是我们到底要定位哪种人群,那我们应该拿出什么权益和活动吸引需要的人群。或许,信用卡年轻消费群体数据分析和洞察报告是一份值得信赖的参考
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21