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。。