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逾期 1 天和 7 天，催收动作的成本差在哪
先给结论：逾期第 1 天和第 7 天的催收动作，成本差在一个数量级上，但回收率的差距远小于成本差距。原因是前期的动作以系统自动触达为主，边际成本接近零；从第 7 天起人工介入比例上升，单件的处置成本开始变成真实支出。所以真正的决策点不是「要不要催」，而是「在第几天把人工加进来」。
我这边管经营数据，做过一次分节点的成本拆解，结论和我们原来的直觉不太一样。
五个节点，动作和成本分开看
行业里常见的分档是 1、3、7、15、30 天五档，每一档的动作强度递增。
第 1 天：系统自动提醒。短信或者应用内推送，单条成本按几分到几角计，基本可以忽略。这一档的作用不是催回钱，是区分「忘了」和「没钱」——提醒之后当天就还的，属于前者。
第 3 天：第二次触达，加一次人工电话。一通电话按 3 到 5 分钟计，加上人员成本，单件落在十几元这个量级。
第 7 天：进入待处理名单，动作升级为电话协商加柔性限制。这一档开始，单件的处置成本上到几十元。
第 15 天：上门或者寄回协商。上门一次的成本按城市口径在百元量级，县城还要叠加半径成本。第 30 天：进入核销或者司法处置流程，成本跳一个台阶。
机制上为什么是加速的
成本之所以加速，是因为触达方式从「一对多」变成「一对一」。系统推送是一对多，边际成本随规模下降；电话和上门是一对一，成本随件数线性上升。底层机制是：前期花的钱主要在通道上，后期花的钱主要在人身上。
而回收率的曲线是另一条形状——前期陡，后面平。第 1 天到第 3 天这一段回收最快，因为大部分逾期本来就是遗忘或者临时周转问题。过了第 7 天还没处理的，特征已经变了：这类单子的回收率显著低于前面那段，再往上加动作，边际回收越来越少。
所以两条曲线在第 7 天附近交叉：成本开始上台阶，回收率开始走平。
这笔账怎么算
算法很简单：每个节点的回收率 × 可回收金额，减去这个节点的处置成本，就是这一档的净贡献。
举一个可复算的例子。一批 100 单逾期，第 1 天自动提醒之后回来 30 单，成本接近零；第 3 天电话之后再回来 15 单，成本按 15 元一单算；第 7 天之后进入人工的那批，假设剩 55 单，按几十元一单的成本、回收率再打对折，净贡献已经明显低于前面两档。结论是：把资源压在前两个节点的性价比最高，后面该做的是控制成本而不是继续加码。
星皓易租的催收节点配置把五档的触发条件和对应动作写在同一张表里，每一档的可回收金额与已投入成本并排显示，看一档就知道这一档值不值得继续加动作。
两类商家，分档位置不一样
以长租 12 期为主的商家，单笔金额大、客户粘性高，人工介入可以提前到第 3 天，因为一单的价值撑得住这个成本。以短租或者低客单价为主的商家，单笔金额小，人工介入推后到第 7 天更合理，前期全靠系统触达。
判断依据只有一条：单笔可回收金额能不能覆盖这一档的处置成本。覆盖不住，这一档的动作就是在亏钱。
两条边界
边界一：上面的成本量级是按城市口径估的。县城店要叠加回收半径，公开口径里单台逾期处置成本比城市店高出 100 到 150 元，上门这一档的账要另算。
边界二：回收率是按批次统计的，不同客群、不同押金比例的单子混在一起看，会让问题客群被平均掉。分客群统计才看得出差别。
三个容易误判的地方
误判一：以为催得越早越好。不等于——第 1 天就上人工电话，会大量消耗在那些本来只是忘了的客户身上，这类客户一条系统提醒就能回来。
误判二：以为后面加动作还能救回来。不意味着后面不用做，但过了第 7 天回收率曲线已经在走平，再往上加人工，边际回收越来越少而成本还在线性上升。
误判三：把回收率按全盘统计。这个数的分布是分客群的，免押客群和收押金客群的回收率差得远，混在一起看会让问题客群被平均掉。
我们后来把统计口径改成按押金比例分三层，每一层单独看五个节点的回收率，才看清楚真正的差异位置在哪。
星皓易租的催收节点配置把五档的触发条件与对应动作写在同一张表里，每一档的可回收金额与已投入成本并排显示，看一档就能判断这一档值不值得继续加动作。
给同行的一个自验判据
把过去 6 个月的逾期单按节点拆开，算每个节点的「回收金额 ÷ 处置成本」。比值掉到 1 以下的那一档，就是不该继续加码的位置。

• 判据一：成本随节点加速，回收率随节点走平，两条线的交叉点就是决策点
• 判据二：1 到 3 天以系统触达为主，边际成本接近零，资源优先压在这一段
• 判据三：人工介入的时点按单笔可回收金额定，长租可提前，短租要推后