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银行客户标签体系构建

在大数据时代，以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变金融运营模式。数据在呈现出海量化、多样化、传输快速化和价值化的变化趋势的同时，也改变了传统金融行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。商业银行“通过产品与服务争夺客户”的背后是一场暗流涌动的数据战。商业智能、大数据分析、数据挖掘、数据价值、信息地图等词汇越来越多地进入到商业银行各级机构管理层和执行层的视野，银行在客户营销、客户关怀、风险监管、业务运营等方面，有关数据分析的应用也更加深入和精细。

??这也反映了商业银行因时而变、顺势而为的转型思路，即利用互联网思维和大数据思维，实现战略转型，依托客户服务渠道和大量交易数据的优势，打造以大数据为基础、以客户为中心、重视客户体验、适应新时代市场竞争的“数字银行”。

??在此过程中，如何在银行内部以及所有可能记录客户信息的互联网、各类商户系统中的结构化、非结构化，以ZB计的海量数据中获取并筛选有价值的关联信息，是对所有商业银行的一大挑战。而通过构建客户标签，实现快速精准营销，则是商业银行应对上述挑战的有效解决方案。

一、何为客户标签

??给客户贴标签是大数据营销中常用的做法，诸如“商务人士”、“育婴妈妈”、“在校学生”、“奢侈品粉丝”等客户标签早已在互联网企业中建立，借助客户标签，互联网企业可实现基于网页设计的广告、营销活动的精确推送。近年来，国内商业银行也开始尝试通过深入的数据分析和挖掘，洞察客户行为、喜好，给客户“打”上各种类型的标签。

??合理准确的客户标签的背后是银行对客户全方位信息的深入理解与认知。在这个过程中，银行可以发现哪些潜在客户对营销活动响应度高；哪些客户接受新产品困难，只钟情于传统业务；哪些客户信用度低、风险高或存在欺诈可能。准确勾勒客户轮廓需要结合银行内部数据、社交媒体数据、外部公共数据等多维度数据，深入分析、挖掘后获得潜在客户知识，并依据业务目标对客户进行分类细化，采用类自然语言方式对客户进行描述。如客户标签“手机消费达人”=统计周期[当年（自然年）01月01日至今]+渠道偏好特征[通过手机银行渠道办理业务]+服务偏好特征=[缴费交易笔数≥4]+交易对手特征[支付宝商户]。一个客户标签通常是一个或多个客户特征的集合，构成集合的特征也称为业务特征规则，是表达客户标签规则的原子组成。

二、客户标签体系的构建

??对商业银行而言，基于客户特征集合形成的客户标签有成百上千、甚至成千上万个，这些标签在构建时的业务目的和适用场景各有不同。随着应用标签的场景越来越丰富，商业银行也会逐渐形成一套完整的客户标签体系。

??基于行业特性，客户标签有着不同的分类方法。如业内常见的传统分类方法，将人口统计、兴趣爱好、社会属性和金融特征作为客户的二级标签，在金融特征下细分出产品偏好、渠道偏好、交易偏好等三级标签。与大数据结合后，分类方法增加了基于互联网和外部数据的客户生活标签，在这个标签下细分出生存需求、关系需求、成长需求和互联网等多个三级标签，在互联 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 客户在互联网或移动终端的访问内容、操作行为的相关信息。这类信息包括银行自有网站、手机APP的动态数据收集、从第三方机构（如淘宝）购买的客户互联网交易或操作行为数据。一般可分为访问终端特征（如终端类型、终端品牌等）、内容偏好（如偏爱访问信用卡频道、理财频道等）、操作行为偏好（如目标直达型、悠闲型等）。

三、客户标签应用平台

??从构建一个客户标签到形成一套客户标签体系，需要搭建客户标签应用平台。客户标签应用平台将客户标签体系（常用标签信息）与360度客户信息视图的基本数据有机整合，可基本满足业务部门日常数据分析需求。客户标签应用平台还提供自助信息获取和调用经验规则获取信息的功能，并可将规则进行知识沉淀后复用；此外，营销反馈的结果也被纳入客户标签应用平台作为标签体系、规则优化的补充。客户标签应用平台分为客户标签获取、客户标签库和客户标签应用三个层次（如图2）。

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其中，客户标签获取层负责客户标签的数据收集，主要通过调查研究、一线人员收集（如支行网点、电话服务热线或客户经理等）、客户接触（包括业务办理接触及营销活动接触等）、网络标签规则（如维基百科、电商标签库）、业务营销经验、数据仓库信息层、数据分析及挖掘建模等渠道或技术手段，积累客户特征规则。

客户标签库层负责客户属性、特征规则和客户标签的存储。尽管借助客户标签可以快速进行营销定位，但由于标签是一个浓缩的信息项，若要展开客户画像和分析挖掘，则略显不足，因此还需结合360度客户信息视图的明细数据，以确保客户信息的完整性。此外，由于外界环境和客户行为信息不断变化，为确保客户标签数据的准确性、时效性和高质量，应当做好客户标签的基础管理工作，建立标签创建、编辑、审批、发布、执行、评估和下线的生命周期管理流程，实现标签管理的体系化。

客户标签应用层是利用客户标签实现客户画像、客户群细分、精准营销、客户价值提升、分析挖掘和信息快速推送，其应用对象包括二线的产品经理、营销人员、数据分析人员及一线的客户经理、网点柜台等。

??在构建客户标签营销与分析架构的过程中，不仅要“用数据”，更需要“养数据”。“养数据”就是要拓展客户标签来源，主动收集银行已有但尚未利用的数据以及银行外部的数据，密切关注行内业务新动向、新趋势，增强与客户的触点沟通，加强客户属性行为特征的积累，也可考虑通过第三方工具获取行业内成熟的客户标签信息，如通过爬虫技术到互联网抓取所需标签。客户标签营销与分析架构的建设，实现了数据从“看”到“用”、从“用”到“养”，让数据“活”起来，充分发挥数据价值。

??伴随着互联网金融和民营银行的兴起，传统商业银行要在竞争日益激烈的金融市场继续生存发展并保持领先地位，必须主动适应客户的变化，根据客户需求、动机、收入和消费行为的多元化和差异化特征，创建个性化的客户标签，构建客户标签体系，搭建客户标签营销与分析平台，深度挖掘自身海量数据的潜在价值，通过客户细分、精准营销等手段，打造差异化、个性化的产品和服务，在客户洞察和客户响应上抢得先机

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