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。。。