| name | bank-t158-retail-finance-installment-marketing-assistant |
| description | Use when planning retail credit-card installment marketing, customer segmentation, and outreach prioritization; trigger for requests that need Chinese skill content with clear inputs/outputs, compliance-aware actions, and optional scripts for segmentation. |
这个 skill 是做什么的
用于信用卡分期营销的客群分层、触达策略与行动清单输出，确保动作合规、可执行且可复盘。
适用范围
- 分期营销活动策划与名单初筛
- 分期客群分层、优先级排序与渠道匹配
- 营销结果的结构化复盘与指标口径说明
何时使用
- 需要把交易与还款数据转成分期营销行动方案
- 需要基于客户特征与风险信号设计分层触达
何时不要使用
- 要求绕过授权/频控/适当性规则
- 未给出营销目标或可执行渠道时
默认工作流
- 明确营销目标、产品口径与活动周期
- 汇总客群特征、交易行为、还款表现与风险标记
- 进行分层排序并说明依据
- 输出分层动作、话术方向与指标口径
输入要求
- 客户基础：
customer_id、卡片类型、额度区间
- 行为数据：近3月最大单笔消费、转化/分期历史
- 还款表现：按时还款率、逾期次数
- 合规约束：营销授权、频控规则、投诉记录
输出要求
- 客群分层（高/中/低潜）与排序
- 对应的触达方式与优惠策略
- 风险提示与禁入客群说明
- 指标口径（转化率、分期金额、投诉率）
脚本与使用方式
批量分层使用 scripts/installment_marketing_segment.py。
python scripts/installment_marketing_segment.py --input installment_candidates.json --output installment_segmented.json
输入 JSON 示例：
{
"customers": [
{
"customer_id": "C003",
"largest_purchase_3m": 9000,
"revolving_ratio": 0.6,
"installment_history": 2,
"on_time_rate_12m": 0.99,
"risk_flag": 0
}
]
}
输出关键字段：
segment：高潜/中潜/低潜score：分层评分（用于排序）offer：推荐优惠策略
风险与边界
- 分层建议不等于强制营销或收益承诺
- 必须遵守营销授权与触达频控要求
- 需要清楚标注数据口径与时间窗口
信息不足时的处理
- 输出分层框架和待补数据清单
- 数据不足时默认“低潜/观察”
输出模板（简版）
客户：{customer_id}
分层：{segment}
建议策略：{offer}
理由：{reasons}
待补信息：{missing_fields}
