当分化成为常态，我们该如何重新理解用户？

HBR中国与万事达卡联合发布的《新消费时代中的双线增长——2025银行业经营战略报告》中分享了一个商业实验：两组新客同步推进开卡激励，一组给返现和优惠券，另一组给价值更高的实物礼。结果并不难预测，返现那一组更快完成了开卡目标。但真正拉开差距的，是后续的使用行为，实物礼那一组的刷卡频率更稳定，留存时间也更长。

这个看似简单的对比，恰好映射出2025年许多行业正在经历的增长转向。更快见效的做法，往往对应的是追求速度与规模的增长思路；而那些不那么立竿见影的选择，追求的则是长期价值的积累。在增量放缓、竞争力趋同的环境中，这两种增长逻辑不是阶段性的选择，而是同时存在、相互拉扯的现实。

当这两种逻辑同时存在，企业该如何判断重点放在哪里？哪些动作是在托住当下，哪些是在为未来铺路？在与万事达卡赋能服务部大中华区业务总经理行双燕的对谈中，这一问题被反复提及。她的一个判断是，很多增长困惑，并非来自执行层面的失误，而是源于对增长结构本身缺乏清晰拆解。只有先弄清增长从哪里来，后续的分层、运营和投入才有意义。

增长从哪里来：

重新拆解规模与价值

本年度已经是HBR中国与万事达卡连续第三年发布银行业经营战略报告。今年的报告中，结合年度消费趋势与经营趋势，首次提出了“双线增长”的概念：

其中一条是规模线，关注活卡数量、交易频次和使用覆盖面，决定基本盘是否稳得住；另一条是价值线，关注单客贡献、利润率和长期关系，决定增长能否走得远。行双燕在对谈中用一句话概括了两者的关系：“规模线提供广度，价值线提供厚度。”只有当这两条线同时向上，增长才具备持续性。

把“双线增长”落到用户层面，经营才有了更具体的指向。报告基于真实消费行为，通过行为聚类识别出四类典型人群，提供了一张更接近经营语言的用户地图。中低频大众客群托住活跃规模，是规模线的基础；中频中等消费客群支撑交易量，构成增长的腰部力量；中高频中高端客群推动消费结构升级；而高频高端客群，则在长期贡献和综合价值上表现最为突出。换句话说，不同人群在不同维度发挥作用，共同构成了增长的整体结构。

当增长被这样拆解之后，分层经营的重点也随之发生变化。它不再只是把人分开，而是要回答更实际的问题：不同人群各自承担什么角色，又需要怎样的经营方式去匹配。

行双燕反复强调，分层经营真正拉开差距的，不在于标签本身，而在于是否通过真实市场反馈不断校准判断。“很多时候，用户在调研中说的，和他们在真实选择中的行为，并不完全一致。”她提到，只有把方案放进真实场景中反复验证，才能看清哪些动作真正改变了行为，哪些只是看起来合理。

也正因如此，万事达卡在与多家银行的合作中，持续把商业实验作为重要工具嵌入用户经营过程。无论是开卡激励、权益配置，还是触点设计，并不是单纯凭经验拍板，而是在对照实验与不断的测试中确定下来。

放回“双线增长”的框架中，商业实验的意义就更加清晰。规模线强调效率，很多时候需要快速见效的激励方式；价值线强调关系，更看重长期使用和持续贡献。不同目标对应的刺激方式和服务方式并不相同，而实验的作用，正是帮助银行在不同人群、不同目标之间找到更合适的匹配方式，并在验证中把有效做法稳定下来。

更重要的是，实验让分层经营不再是一次性的策略选择，而成为一种持续运转的能力。用户结构、消费场景和竞争环境都在变化，只有通过持续实验，才能不断校准判断，识别哪些触点仍然有效，哪些已经失灵。分层经营的核心不在于分得多细，而在于是否具备在变化中持续做出正确选择的能力。

差异如何被感知：

体验成为真正的分水岭

分层经营解决的是资源如何配置的问题。但当分层进入执行阶段，一个更关键的问题随之浮现：这些差异，是否真的被用户感知到了。

很多时候，用户感受不到差异，并不是因为银行没有提供权益，而是因为服务并没有完整发生。分层可以告诉你该服务谁，却不必然意味着服务真的走通了。决定差异能否成立的，往往不是标签本身，而是体验链条是否顺畅、是否少有断点。

在这一背景下，AI在用户经营中的价值愈发凸显。对规模线而言，AI的价值在于提升效率，减少摩擦，让更多用户用得起来；对价值线而言，它的作用在于更早识别需求、更精准地准备服务，让长期关系得以维持。

对谈中，行双燕提到，AI在短期内最确定的价值，并不在前台交互，而在后台流程：“短期之内，生成式AI暂时还不适合直接面客。”这并不是对技术的保守判断，而是基于用户体验稳定性的现实考量。对用户而言，体验是否变好，取决于流程是否省心、问题是否更快被解决，而不是系统背后用了多少新技术。

因此，在风控、客服、后台分析等环节，AI更容易见效，也更安全。它尤其擅长处理过去难以被系统化利用的信息，比如客服对话、投诉文本、外呼录音、交易描述等非结构化数据。通过对这些信息的快速理解与归纳，银行可以更早发现问题、定位原因，并把处理路径推送给一线人员，从而缩短响应时间、减少反复沟通。

这种改变对用户体验的影响是直接的。多数用户并不会因为多了某项权益而产生强烈感知，却会对流程是否顺畅、解释是否清楚、等待是否过久形成明确判断。AI如果能在后台把信息补全、把原因提炼出来、把流程跑顺，就能显著降低麻烦感。这类改善的成果往往会反映在投诉率下降、处理时长缩短、复购和活跃度提升上。

当然，更重要的是AI是否被嵌入了完整的用户旅程。即便推荐再精准，如果刷卡时交易被拒，体验依然会彻底失败。用户旅程很长，断点也多，任何一个环节出问题，都可能抵消前面所有投入。

这也解释了为什么不少机构会产生一种错觉：技术越来越多，用户却不觉得体验顺畅。原因往往不在技术本身，而在组织流程没有同步调整。用户经营天然跨部门、跨系统、跨渠道，如果信息口径不一、责任边界模糊，任何单点优化都容易被整体链条稀释。行双燕在对谈中直言，AI不是万能药，它更像放大器。组织协同做得好，它能放大效率；协同不到位，断点反而会被放得更明显。

当用户持续分化，增长不再来自单一方向，经营也不可能只依靠一种答案。真正的挑战，不是是否要分层、是否要用技术，而是能否在变化中看清人群角色，在合适的位置做出合适的判断。看清这一点，增长才不至于迷路。

刘玥 | 文

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