随着数字化转型的不断发展，，面对与日俱增的客户数据，
，，，金融机构日益重视科学合理的标签体系建设和管理，，以实现精细化的客户运营，，，提升营销效率和客户满意度。
。。本文从精细化客户运营的现状及趋势、
、
、、标签体系的应用场景和标签体系的科学构建方法三个方面
，，，解析了新一代客户标签体系的落地应用及设计思路。。

精细化客户运营现状及趋势

1. 金融机构客户运营现状及趋势洞察

上图展示了整个客户运营的发展路径，，
，
，经历了从被动看结果到主动定策略的过渡。。其中主动找需求
、
、、定策略的过程，，又经历了以产品为中心到以客户为中心的转变
。。。。这个转变不仅是技术上的革新
，，
，更是经营模式、、策略的升级。
。。。客户精细化运营通过标签来细分客群，，，虽说从本质上是一种抓大放小的手段，，，但也是目前经过实践验证使用率较高的有效方法
。
。

虽然没办法做到像“预测模型”实现千人千面及预测客户需求与偏好的功能
，，，，但是从技术门槛和业务价值两个维度考虑，，，它是非常合适的起点。。。。首先它满足绝大部分精细化客户运营的需求，
，，在这个基础上，，，，从标签体系的构建过程中夯实了数据的基础；同时它也在企业内部打造了数字化运营的企业文化。。以上两点无论从数据还是企业文化角度考虑，，为未来更加精细化运营奠定了良好的基础。。。。

2. 精细化客户运营面临的挑战

要实现精细化客户运营，，，，以下几点是在实践过程中发现的普遍存在的痛点和问题，，同时也是金融机构未来重点关注和改善的地方。。。

• 客户筛选的维度不全

标签体系不完善，，
，缺少线上行为类标签，
，，导致不能精细化的筛选目标客户。。。

• 实时营销能力不足

缺乏对实时事件的监测与响应，，，，导致高时效要求的运营或者营销无法开展。。。。

• 没有形成效果反馈的闭环

效果评估与触达未形成闭环，，，，不能及时优化策略。。。

• 自动化程度低

各个平台间相对割裂，，
，执行周期长，，，，效率低。。

标签体系的应用场景

上图所示，，，
，是索信达梳理的客户标签体系的全景应用图，，根据不同颜色主要划分成以下三部分：

１用户画像

这部分包含了客户画像及人群扩散的功能。。。用户画像是在建立好标签体系之后，，，可以立刻执行、
、、尝试并且能够立竿见影带来一些效果的。
。。。它可以输出客群的群体画像，，
，辅助一些运营活动，，还可以根据单个画像、、业务场景定义，，，
，快速赋能一线员工。。

２精准营销和个性化推荐

做营销和推荐需要以标签的数据作为输入，
，，
，同时也可以用标签的方式完成整个闭环的建立。。。。不管是精准营销还是目标推荐，
，
，都需要具体营销系统、、、平台或其他外部条件的支持才能够实现。。。
。

３分析挖掘

在分析挖掘的角度，
，，每一个标签的加工都会经历从标签需求到业务口径的整理
，，，再到数据的开发验证等过程，，，其过程是相对严谨的，，
，，所以其数据质量相对较高。。。。可以作为后续的分析挖掘的特征输入
，，也可以利用现有的标签做相关的预测，，来补全客户信息的缺失。。

以索信达助力的某头部银行支行开展的线下客群营销为例
。。。。当时选定的客群为白领，，索信达在该支行白领客群原有的主要特征、、
、
、金融产品供给这两大标签的基础上又增加了消费特征的分析和挖掘
，，比如消费类标签等。。。。结果显示，，，，这类白领客群跟支行的其他客户比起来，，，在电影、、、美容护肤、、、、KTV这几项上的消费程度明显高于平均水平。。有了这样的推论之后
，，在做线下营销和配置金融产品时，，，可以针对消费习惯、、、
、行为
，
，，，配置相关的增值服务或权益
，，，例如
，，推信用卡开卡时，，，主动介绍有关电影观影、、、spa的权益等。。
。。

标签体系的科学构建方法

在科学构建的标签体系里，，有3类常见的问题及改进方向，，，，包括规划、、
、开发和维护
，
，以下内容围绕整个标签体系构建的几个阶段来展开。。。

1) 标签体系的规划阶段

金融机构想构建一个大而全的标签体系，，
，，并且希望能复制其他同行成功的经验。。。
。但在实际过程中会发现，，，这些成功的经验不一定适合自己。
。。。它可以提供参考，，，，但不能直接复制。
。。
。所以在规划阶段要避免一开始就做大而全的标签体系，，，，而是应该以实际的场景出发，，，
，针对业务场景寻找能够提供帮助的具体标签，，然后借鉴他行的经验，，
，
，对整个标签体系做逐步的完善
。。

索信达之前曾助力一家银行从零开始构建标签体系，
，在此之前这家银行对于标签体系能带来的价值、、、、可用到的场景并不清楚。
。。。索信达通过三个步骤帮助该行完成了标签体系的建立：1）、
、、以某客群运营的场景入手，，，进行深入分析
，，
，，对业务开展及相关客户进行全面了解
，，
，，寻找提升机会；2）
、、、、通过专题分析，，，，梳理客群分析运营所需标签，，，结合业务需求设计客户标签体系，，，完成标签开发落地；3）
、、通过标签管理及应用平台
，，对标签进行统一管控，
，，，并开放标签数据应用。。。。

从实际场景入手构建标签体系
，，，并且通过工具、
、、、平台对标签做管理和应用
，，，是此项目能够在当时顺利推进并取得成功的重要因素。。。

2) 标签体系的开发阶段

标签体系的开发阶段遇到的最大问题是需求多、、、产能不足。。。在这个问题的解决上
，
，
，能够把标签开发能力做下沉
，，让用户自主创建属于自己的衍生标签是一种可以尝试的做法。
。现在很多金融机构的业务人员已经具备了一定的技术能力，，，在提出标签需求时，，，，标签的业务口径、、技术口径甚至是取数逻辑都相对清晰，，但苦于没有渠道建立标签。。基于这个背景，，如果能够开放标签衍生的能力
，
，未来一方面可以释放一些标签开发的产能
，，另一方面也可以提升标签使用时效性的要求。。
。。

针对标签体系的建设，
，应该围绕“基础标签＋衍生标签”两部分展开
。。。。分类合理
、
、高质量的基础标签决定了标签应用的下限
，，，，用户能够灵活创建并使用衍生标签则决定了标签应用的上限。
。。。

加强基础标签建设

◆ 基础标签是最小粒度无法分解、
、彼此没有交叉和重复、、、、全面覆盖数据源的客户基本指标，，，是客户某种较为稳定的特征描述；

◇ 基础标签的定义和口径是统一的、、、
、无歧义的，，，，例如性别、
、
、年龄、、、月均AUM等；

◆ 基础标签的结构是比较规整的树或森林，
，，，有明确的层级划分和父子关系
。。

开放衍生标签加工

◆ 衍生标签由基础标签根据条件组合而成，，，是对客户某种个性化特征的描述；

◇ 不同用户对于衍生标签的定义和口径可能并不相同，，因此应支持用户自定义衍生标签；

◆ 衍生标签是非结构化的，，
，，各自反应各自的用户特征，，，
，彼此间无层级关系。。。

结合上述两种标签体系，，索信达创建了多层次、、多维度的标签体系。。。首先通过基础标签体系
，
，，从客户属性角度进行划分，，例如技术属性
、
、
、产品属性、
、、行为属性等
，，基础标签分类的原则以管理或技术视角定义。。。然后根据场景标签体系，，，，以业务场景进行逻辑分层；其次基于基础标签体系，，，进行更深层次的挖掘和构建
，，，包括客户偏好、、
、、客户分层、、客户分群和其他衍生
；最后到达专辑层次。。
。以一种类似音乐软件中歌单的形式，，，，让标签用户可以根据自己的使用习惯自定义标签专辑
。。
。。如果这个专辑是有效并且好用的，，
，，未来可以把它作为公开专辑公开，，，这便形成了知识沉淀和传播的过程。。

3) 标签体系建立之后的阶段

进入标签建立之后的阶段，
，，便要做后续的维护工作
。。。在做标签体系维护时，，，，需要明确哪些是高质量和准备淘汰的标签，，然后把标签使用的过程做闭环监控，，这样能够不断的去更新迭代标签体系。。
。。标签的闭环运营，，，，一方面需要技术手段保证，，另一方面也要配套金融机构的组织、、、流程和制度，，
，，才能完成整个标签的闭环运营。。。
。以下分为五个步骤
：

• - 标签管理责任到人

业务部门标签提出人与信息技术部标签开发人作为标签的责任方，，，，负责范围包含
：标签信息准确性、
、、、标签数据质量、、、以及标签应用场景梳理
。。

• - 多维度标签分类

细化标签使用场景分类
，，，，方便使用。。

• - 认证后在标签超市上线

标签基础信息完整，
，，，包含：定义、、
、、口径
、、、
、分类、、、、使用说明等，，用户可通过标签基本信息快速定位；

• - 监控标签质量
  、、使用情况及用户评价

定期生成标签使用报告
，，
，，通过标签实时监控提前发现异常标签，
，，采集活动效果数据反推标签应用价值；

• - 责任人推进标签迭代优化

由标签责任人分析标签监控中发现的问题并予以解决
。。。。

总结来说，，，做标签体系构建时，，
，由以下三个方面组成
：

• 场景入手搭建标签体系

从底层入手时可以辅助配合客群分析
、、
、业务分析以及标签提炼，，然后从分析结果中找到能够刻画或帮助到业务场景数据的维度，，
，把标签的价值从实际的落地场景体现。。

• 标签数据的开发和落地

在这个过程中
，
，，
，除了对标签体系做规划以外，，，在整个数据的底层，，，也需要做标签集市的建设以及构建挖掘类标签。
。。。标签集市建设的原则是把整个数据的接入汇总，，并把最终形成的标签放入集市里。。在数据层面单做统计类标签是不够的，，像挖掘客户潜力价值和客户偏好就需要构建挖掘类标签。。
。。以上三个标签体系建立完毕，，
，，可以使标签数据覆盖度广、、
、、准确性高
。
。。

• 从工具角度入手做标签持续运营和应用
  。。
  。

首先通过技术手段
，，，覆盖整个标签的管理、、
、
、全生命周期的运营
，
，，并做落地和固化
；其次在平台或工具里做标签的应用
，
，，例如用标签做客群的设计和画像；还可以利用标签做进一步分析工作
，，，例如漏斗分析、、
、用户行为分析等。。在工具层面一定要使用简单易用并且使用门槛低的工具
，，这样才能让更多的用户参与到标签的使用过程中。。
。

以上就是标签体系构建能力框架所要覆盖的部分，，只有场景＋数据＋工具三者合一，
，，，才可以真正把标签体系建设好并合理运用。。

本文整理自索信达技术总监、、资深数据平台技术顾问张伟宁的专题分享
。
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