当前，用户流量竞争非常激烈且成本不小，精细化营销及运营的能力对于企业来说变得越来越重要，借助数据挖掘技术进行客户营销体系的构建，将不断提升企业营销决策和运营效率。
对于信贷领域，产品、营销、风控是最重要的参与方。三者之间的循环逻辑也更清晰：
产品开展营销→营销带动业务→业务需要风控→风控保障产品
在营销阶段，非常重要的一个模型就是营销响应模型，它是营销阶段结合数据挖掘技术最典型的模型之一，通过挖掘用户的基本信息、历史行为信息来预测用户在未来一段时间内是否会响应的概率，以此采取不同的营销策略，实现精准营销。
对于这个模型，一定要结合具体的业务来构建，不同的阶段可以构建不同的响应模型，可以参考这篇文章：
该篇文章简要介绍了信贷营销场景和营销响应模型开发设计，但是并不完整，后期作者将结合自身的工作经历以及对该模型的一些理解，作更全面的介绍，目前正在撰写中。
营销响应模型实际上就是一个二分类的有监督学习模型，整个开发流程和常规的机器学习流程一样，以下：
总的来说，基于用户历史数据构建营销响应模型，并将其应用在精准营销中具有很强的实用性和灵活性，这为产品的营销寻找了更多的响应客户，且不断提高经济效益。