一.市场反应评分模型
根据消费者信用历史记录，消费者个人信息和其他消费者信息来预测其接受营销活动的概率。
在美国，信用卡营销主要方式是数据库营销，通过对大量消费者信用记录分析，直接邮寄，电话营销，等手段向消费者推销信用卡。
对于符合条件的消费者，直接予以授信。但是，营销需要成本。因此需要瞄准反应率比较高的目标客户，排除反应率过低的消费者。
1表现变量
市场反应模型的表现变量是营销运动后目标客户反应与否。
2预测变量
与行用评分模型类似，也是从消费者信用历史记录中提炼出来的反应行为特征的变量，包括历史负面表现，目前负债情况，信用历史长短，对新信用的追求，信用种类等方面几百个变量。
| 预测变量类型 | 预测变量 |
|---|---|
| 历史负面信息 | 过去一年中最严重的拖欠行为 |
| 现有信贷关系中处于拖欠状态的比例 | |
| 最近60天以上拖欠行为离现在有多少月 | |
| 有多少张信用卡有拖欠行为 | |
| 现在负债水平 | 现有信用卡平均贷款额度 |
| 现有信用卡平均使用率 | |
| 分期付款贷款中未偿清的比例 | |
| 信用历史长短 | 最早的信用卡开户到现在有多少月 |
| 最早的信用记录到现在有多少月 | |
| 最早的非循环性贷款到现在有多少月 | |
| 对新信用的追求 | 过去一年开户多少张信用卡 |
| 过去半年有多少次信用卡申请 | |
| 过去半年中有多少新的信贷关系 | |
| 信用种类 | 多少张信用卡 |
| 多少项非循环信贷关系 | |
| 多少张零售卡 |
一般来说：负债越高，反应率越大；对新信用的追求越高，反应率越大。
根据这个特征，运用评分卡技术，即可初步开发出市场反应率模型。
