商业银行客户标签体系构建

【摘要】近年来，金融科技发展不断加快，商业银行面临的竞争愈发激烈。

若要在竞争中脱颖而出，商业银行必须要发挥自身资金、人力、客户基础等优势，并充分利用大数据技术，实施精准营销策略，推送给客户实际所需的产品。

在精准营销实施过程中，采取金融客户画像构建的形式，可让决策者对客户群体特性有更清晰的了解，营销人员也可利用画像获得客户信息，了解客户需求，识别优质客户，大幅提升营销命中率，有效缩减营销成本，为精准营销目标的顺利达成提供强大助力。

鉴于此，本文对商业银行普遍存在的营销问题进行分析，并对金融客户画像的构建进行探究，同时提出金融客户画像应用于商业银行精准营销的策略，以供参考。

【关键词】金融客户画像；商业银行；精准营销一、引言现如今，金融市场日益开放，金融科技快速发展，银行业需面临的不单是同行间的竞争，还需面对来自金融科技公司的竞争。

新时代下的客户，在信息技术的驱使下也在逐步改变金融消费习惯，传统的线下网点沟通及产品销售的模式得以打破，商业银行在此情况下需迎来巨大的挑战。

银行传统的营销方式和市场当前的形势并不匹配，大数据的应用、智能手机的普及，都使得营销模式从线下转变成线上的智慧营销。

之前在探讨营销策略时，更偏向于营销人员如今将主观能动性发挥出来，而很少专门分析个人特征的数据。

本文从金融客户画像作为切入点，对其在银行精准营销的实施进行探讨，旨在可为商业银行营销问题的解决提供有效参考。

二、商业银行存在的营销问题1.营销命中率偏低商业银行在营销活动开展过程中，都是以营销人员的知识与经验作为营销方式选择依据，对营销人员的依赖性极强，导致营销命中率普遍较低。

一方面，某些金融产品有着复杂的规则，需了解产品描述、费率、购买流程、交易规则等众多内容；另一方面，商业银行有着庞大的客户群，客户需求日益多元化，加之营销人员能力参差不齐，要在海量的客户中实施精准营销相对困难，即便经验丰富的人员营销命中率也普遍不高。

2.市场定位不够清晰商业行业利用建设客户关系管理系统对客户实施系统化管理，通过客户数据来了解客户，明确目标客户群体，并结合客户特性实施对应的营销策略，促进银行经营收入的增加。

252023 . 02 中国金融电脑专题Special Topic华夏银行信息科技部副总经理、大数据服务中心主任 易永丰华夏银行数据资产管理与运营实践华夏银行信息科技部副总经理、大数据服务中心主任 易永丰党的十八大以来，在网络强国战略、国家大数据战略等重大决策部署的推动下，数字中国、数字社会建设不断深化，数据作为新型生产要素的价值日益凸显。

国务院及人民银行、银保监会发布的数字化转型相关指导性文件也为激发数据要素价值指明了方向，确定了发展目标，提出了数据要素市场化的根本原则。

近年来，商业银行在金融与科技、业务与场景融合的过程中积累了大量高价值的金融数据及外部数据，要想更充分地释放这些数据价值，需要将良好的数据资产管理作为根基。

华夏银行高度重视数据管理，从战略规划、管理体系、应用渠道等方面持续强化，推动相关工作顺利开展。

一、统筹战略规划，做好数据资产顶层设计2021年，华夏银行制定了《2021—2025年发展规划》，将数字化转型作为重要战略转型方向，深化数据治理与数据资产管理，并于同年启动了数字化转型1号工程——“禹治工程”，明确了数据治理体系工作目标、实施路径和工作安排，推进数据价值释放，赋能业务应用。

作为“禹治工程”的重点任务，数据资产管理按照“企业级、价值性、共享性、安全性、管理对等”的原则开展工作。

在组织架构方面，华夏银行建立了以信息科技管理委员会为全行数据资产管理最高决策机构、以外部数据审定委员会为外部数据引入的决策机构，信息科技部门统筹协调行内数据资产管理工作，各相关单位落实所属数据资产管理工作任务要求的三级组织架构。

在机制保障方面，华夏银行制定了数据资产管理制度，明确了数据资产相关组织架构、工作职责、工作流程及范围；印发了外部数据管理相关制度，加强外部数据统筹管理，收集整合全行外部数据需求，统筹外部数据引入审定和接入工作，落实外部数据引入依法合规、集中共享的要求；构建数据认责机制，以字段为认责对象、以部门为认责主体，结合数据生命周期管理的职责分工，建立认责关系矩阵。

摘要：金融业是基于数据和信息的服务性行业。

随着金融科技的不断发展，大数据技术将在金融业得到越来越广泛和深入的应用。

商业银行在长期的业务开展过程中积累了大量有价值的核心数据，特别是客户的信用及行为数据，从而为未来有效利用大数据奠定了很好的基础。

利用大数据对客户信息深度挖掘，在客户拓展、风险识别、主动管理等方面积极探索新的管理工具和方法，已日益成为商业银行提升核心竞争力的重要手段。

本文以某商业银行一级分行借助技术实现的对公客户画像系统功能为切入点，进一步探讨了客户画像体系的方法及其应用，重点是通过大数据挖掘分析赋能客户的精准营销和风险预警，旨在为商业银行的客户结构优化及智能风控探索新的路径。

关键词：大数据；商业银行；对公客户；画像体系一、商业银行对公客户画像的应用背景2015 年，国务0院出台的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为国家的基础性战略资源，大数据日益成为推动经济转型和发展的新动力”。

2016 年，银监会发布《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》，针对大数据的发展，要求银行业要“主动制定大数据战略，积极建立大数据服务体系，加强数据共享，深化大数据应用，充分发挥数据价值”。

随着互联网金融服务机构的发展，以个人消费者和小微企业为目标客户群的信贷产品蓬勃发展，越来越多的商业银行将金融科技发展提升至战略高度，并积极构建基于大数据技术的对私客户画像体系，助力个人金融、网络金融、银行卡业务等领域的发展和数字化运营。

例如，结合画像和人脸识别技术搭建智能柜台，提升对私客户的服务体验，并通过手机银行APP 等渠道，定向推荐与其投资偏好、消费能力相符的定制产品，提升用户粘性和推广效率；同时，对非营业时间交易、客户频繁交易等行为进行监测，促进运营精准化。

就对公客户而言，得益于政府支持企业法人公共信用信息的互联共享，获取其生产经营、投资管理、司法诉讼、外部舆情、信用行为等信息的渠道逐渐多样化，对公客户画像也逐步具备了研究及应用的基础。

FinTech时代商业银行零售客户标签体系建设与数字化营销应用数字化营销已经成为商业银行获取竞争优势，巩固和提升消费者满意度水平的重要战略手段。

所谓数字化营销，是指采用大数据挖掘对商业银行客户进行精准接触、细分、营销、管理和维护。

对于商业银行而言，数字化营销的一个重要载体就是客户标签的开发与应用。

零售客户标签本质上是搭建以客户为中心的画像体系，即基于数据挖掘技术、关系网络分析技术、客户行为轨迹技术和文本分析技术，对客户人口统计特征、资产、负债、交易等属性信息的深入解析。

下载论文网基于一线营销人员访谈、文献整理和专家讨论，本文介绍了商业银行零售客户标签的定义和内涵、八大属性维度、四种标签开发方式以及基于“5H”框架的客户标签应用分析。

基于此，商业银行一线营销人员可以精准识别潜在客户，通过财富类产品的销售，实现客户忠诚的巩固与提高，真正与客户实现共赢。

数字化营销和零售客户标签体系数字化营销的内涵数字化营销是商业银行大数据挖掘中经常提到的一个概念。

一般来说，数字化营销包含两个元素，即客户关系管理和大数据挖掘。

本质上，数字化营销是指商业银行“以客户为中心”，开展和实施基于BDM的客户获取、客户保持、客户维护和客户挽留等CRM行为，从而提升银行对客户的精细化管理水平。

具体而言，商业银行的数字化营销是以企业级数据仓库为基础，通过一定的技术和方法（如统计算法、机器学习算法等），从数据中提取出隐藏的、有价值的信息和知识，找出数据中呈现的规律，从而能够解释已知的事实，预测未来的客户行为及业务发展模式，有效辅助营销人员开展客户关系管理和业务提升。

对商业银行而言，数字化营销的重要目的就是实现精准化营销。

第一，通过统计和机器学习等量化技术精确实现潜在客户的识别、客户的获取、客户维系与巩固等。

例如，商业银行可以识别哪些客户对财富类营销活动的响应率比较高，哪些客户的资产潜力较大，哪些客户较易被提升，哪些客户处于流失的边缘，哪些客户的信用程度较低，哪些客户较容易发生欺诈行为等。

商业银行客户标签体系构建商业银行客户标签体系构建⒈引言本文档旨在为商业银行客户标签体系的构建提供详细的参考指导。

商业银行作为金融机构，拥有众多的客户群体，构建客户标签体系可以帮助银行更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，并实现精准营销和风险控制。

⒉客户标签体系的意义及目标⑴意义客户标签体系的构建有助于银行实现以下目标：- 了解客户特征及需求，提供精准个性化的产品和服务。

- 实现精准营销，提高市场竞争力。

- 优化风险控制，减少信用风险和市场风险。

⑵目标- 确定关键的客户特征，如客户的年龄、职业、收入水平等。

- 划分客户群体并标记客户标签，如黄金客户、白银客户、普通客户等。

- 收集客户数据并实时更新客户标签，以保证标签的准确性。

- 基于客户标签进行精准营销和风险控制。

⒊客户标签体系构建的步骤⑴确定标签分类商业银行可以根据自身业务特点和市场需求，确定合适的标签分类。

常见的标签分类包括：客户价值标签、客户风险标签、客户需求标签等。

⑵确定客户特征针对每个标签分类，商业银行需要确定与之相关的客户特征。

例如，对于客户价值标签，可以考虑客户的信用评级、购买力等指标作为客户特征。

⑶划分客户群体根据客户特征，商业银行可以将客户划分为不同的群体。

划分客户群体的依据可根据客户特征进行聚类分析或者基于专家经验进行划分。

⑷标记客户标签在划分完成后，将每个客户所属的标签进行标记。

例如，将购买力较高且消费活跃的客户标记为黄金客户，将购买力一般且消费较稳定的客户标记为白银客户。

⑸收集客户数据并更新客户标签商业银行需要建立完善的客户数据管理系统，收集客户数据，并通过数据分析等方式实时更新客户标签。

在客户有较大变动或者有新的交易行为时，及时更新客户标签，以保持标签的准确性。

⒋客户标签体系的应用⑴精准营销商业银行可以基于客户标签进行精准营销。

通过对每个客户的标签进行分析，了解客户的需求，并提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。

NA N D TR A D 收稿日期:2021-11-05作者简介:郑文雯(1990-),女,北京人,经济师,硕士,研究方向:金融学。

推进零售业务金融“用户+”的对策研究郑文雯(中国建设银行总行个人金融部,北京100033)摘要:全球商业银行迈进数字化4.0时代,推进零售业务金融“用户+”,必须树立“以‘用户+’为中心”的新思维;构建银行与用户“新连接”;打造银行与用户“新关系”;优化支持保障“新机制”。

打造以“用户+”为中心的全域零售金融新生态,推动“十四五”期间零售业务的发展。

关键词:用户+;金融;零售业务中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1005-913X (2022)04-0078-03当前,全球商业银行迈进数字化4.0时代,零售业务从经营“客户”向经营“用户”加速转变,从银行传统渠道向“全域”服务延伸,从线性场景、单一平台向万物互联生态扩围。

各类要素都在以“用户”为中心进行聚集汇合,零售业务“用户+”特征属性日益凸显。

“用户+”要求商业银行强化服务社会民生的使命担当,“用户+”是双循环背景下零售业务增长引擎,是银行数字化经营的必然选择。

打造以“用户+”为中心的全域零售金融新生态,谋划数字时代零售银行业务的发展新蓝图,推动“十四五”期间零售业务的发展。

研究推进零售业务金融“用户+”的对策,具有重要的战略意义。

一、树立“以‘用户+’为中心”的新思维(一)明确“用户+”思维战略定位,把握三个“关键”一是战略作用很关键,“用户+”思维是建行落实习近平总书记增强“三大能力”建设要求,践行新金融理念的扎实落地,抢占数字时代零售业务竞争主动权,继续保持数字化经营先发优势的关键。

二是全域连接很关键,通过“建生态、搭场景”,公域私域流量相结合,与客户建立全域连接,以经营用户流量为起点,推动场景用户“小循环”进入用户客户连续经营“大循环”。

三是极致体验很关键,数字化经营战场上,用户极致体验在先,有效客户转化在后。

工商银行构建客户标签业务分类体系工商银行（ICBC）作为中国最大的商业银行之一，一直致力于提供优质的金融服务和解决方案。

为了更好地满足客户的需求并提供个性化的服务，工商银行构建了客户标签业务分类体系，以更好地理解和分类客户群体。

本文将深入探讨工商银行构建客户标签业务分类体系的背景、意义以及一些关键点。

1. 背景在金融行业中，了解客户的需求和行为是至关重要的。

通过客户标签业务分类体系，工商银行能够对客户进行更细致的分类和分析，从而提供更准确、个性化的金融产品和服务。

这种分类体系基于客户的各种特征和行为数据，能够帮助银行更好地了解客户的风险偏好、消费习惯和投资需求，有助于提高银行对客户的精细化管理和服务质量。

2. 意义构建客户标签业务分类体系对工商银行来说有着诸多意义。

它能够帮助银行更好地识别和发掘潜在客户，从而提高市场竞争力。

客户标签业务分类体系可以为银行提供更准确的风险评估和定价能力，帮助银行精确控制风险。

它还能够为银行提供更好的销售和营销策略，提高客户满意度和忠诚度，促进业务增长。

3. 构建过程工商银行构建客户标签业务分类体系的过程通常包括以下几个关键点。

3.1 数据收集和整合工商银行首先需要收集和整合客户的各种信息和数据。

这些数据可以包括客户的基本信息、交易记录、资产状况、家庭背景等。

通过分析这些数据，银行可以对客户进行初步的分类和分群。

3.2 特征选择和建模在数据收集和整合完成后，银行需要进行特征选择和建模。

通过选择合适的特征和建立模型，银行能够更好地描述客户的特征和行为，从而准确分类和分群。

3.3 客户分类和分群在完成特征选择和建模后，银行可以根据客户的特征和行为进行分类和分群。

常见的分类方式可以包括按年龄、职业、收入、投资偏好、风险承受能力等进行分类。

3.4 业务定制和个性化服务通过客户标签业务分类体系，工商银行能够根据不同的客户群体提供定制的金融产品和个性化的服务。

对于年轻人群体，银行可以提供更多的移动支付和线上理财产品；对于高净值客户，银行可以提供更多的财富管理和专属理财顾问。

农业银行打造零售客户标签体系标签内涵与属性维度标签内涵在银行一线人员访谈、相关文献归纳整理和专家经验总结的基础上，我们的理解零售客户标签是指以零售客户的资产信息、负债信息和交易结算流水等信息为基础，根据客户的人口统计特征、重要属性变量、资产变化、动账交易、消费附言、客户地址信息、建模预测信息等，综合运用数据挖掘分析、关系网络分析、客户行为轨迹分析、文本挖掘分析等技术方法，搭建的以客户为中心的画像体系。

客户画像体系中典型的标签包括有房一族、有车一族、有娃一族、受薪一族、高端小区、高档办公、高端通信、他行贵宾客户、境外金融需求、近期高端商场客户、近期高端健身客户、Apple Pay标识、挖掘模型流失预警分类、挖掘模型提升潜力分类和综合收入贡献等。

以国内某股份制商业银行为例，该银行的零售客户开发标签，并且基于标签的使用频率，通过“词云分析”技术对标签使用情况进行展示，词云中某个标签的字体越大，说明该标签在统计期内的应用频次越高。

标签属性维度按照客户属性和业务需求，建议从以下八个维度入手设计开发客户标签体系。

客户交易属性、自然属性、产品属性、资产属性、负债属性、风险属性、行为属性和价值属性。

我们按照“T-N-P-A-D-R-B-V”的顺序对客户标签属性维度进行组织是出于考量银行对客户了解的“由浅入深”，其基本逻辑为：面向一名行外客户，银行有可能最先看到的是该客户与银行内部其他客户的交易转账信息；其次银行可以考虑针对该客户外部采集其自然属性；之后银行可以根据客户外部采集信息，与行内已有的客户自然属性进行比对分析，开展客户细分，并考虑将相似客户已经使用的产品予以推介；产品包括客户金融资产类产品（如储蓄、理财、基金、国债、保险等），以及客户负债类产品（如消费贷款、按揭贷款、小微贷款等）；尤其当涉及借贷业务时可能会产生风险，银行需要识别和防范；以上相关内容已经涉及了客户金融行为属性，此外客户的非金融需求、相关的服务和产品也应纳入客户行为属性观测范畴；最终，上述全部内容都将用于银行对客户的价值进行评价、识别和应用。

工商银行构建客户标签业务分类体系工商银行：构建客户标签业务分类体系摘要：本文将深入探讨工商银行构建客户标签业务分类体系的重要性和意义。

我们将首先介绍客户标签的定义和作用，接着探讨工商银行为什么需要构建一个客户标签业务分类体系。

然后，我们将详细说明构建的过程和关键步骤，包括数据收集、分析、标签定义和应用等。

最后，我们将总结该体系的优势和在客户服务和营销中的应用前景。

关键词：工商银行、客户标签、业务分类、数据分析、客户服务、营销引言：作为我国最大的商业银行之一，工商银行一直致力于提供高质量的金融服务和个性化的客户体验。

为了更好地了解客户需求、提供个性化的产品和服务，工商银行决定构建客户标签业务分类体系。

本文将详细介绍这一体系的重要性和建设过程。

客户标签的定义和作用：客户标签是一种客户分类的方式，通过对客户特征和行为进行分析和归类，来识别不同类型的客户。

客户标签的作用是帮助企业更好地了解客户需求、制定个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，从而实现营销和业务增长的目标。

工商银行为什么需要构建客户标签业务分类体系：1. 更好地了解客户需求：构建客户标签业务分类体系可以帮助工商银行更准确地了解客户需求，包括对不同客户群体的需求差异的理解。

这将有助于工商银行更好地制定产品和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。

2. 个性化的产品和服务：通过客户标签业务分类体系，工商银行可以更好地对客户进行分类和分析，精准地了解客户的特征和需求。

这将使工商银行能够为客户提供更个性化、定制化的产品和服务，满足不同客户的需求，提高客户体验。

3. 营销和业务增长：通过构建客户标签业务分类体系，工商银行可以更好地理解客户群体的特点和行为，从而针对性地开展营销活动，提高市场竞争力和业务增长速度。

通过分析客户标签数据，工商银行可以发现潜在的交叉销售机会，提升跨业务的销售额。

构建客户标签业务分类体系的过程和关键步骤：1. 数据收集：工商银行需要收集客户数据，包括个人信息、交易记录、资产负债等。

【摘要】商业银行的竞争，表面上是产品与服务的竞争，其背后则是暗流涌动的数据战。

金融科技时代，银行业在海量数据信息的赋能支撑下，传统的市场环境、服务模式、营销策略已被彻底颠覆。

随着大数据、人工智能、生物技术的发展，商业银行在获客、活客、留客等客户关系管理方面更加精准、深入。

本文立足基层网点经营，通过分析商业银行零售客户营销的现状与不足，提出客户数字化标签的内涵及完善银行零售客户特征分类及营销对策，对数据分析平台的开发设计等方面提供建议，供同行参考。

【关键词】商业银行；客户；数据信息；标签体系；开发思路；营销应用一、引言以客户为中心、充分了解客户、细化客户需求、深耕客户经营逐步成为零售银行客户经营的新思路。

大数据时代背景下，数据技术在金融领域广泛应用与推广，促进了金融行业管理思维的更新发展，也成了加强客户关系、应对金融脱媒和同业竞争的重要手段，而客户的标签体系建设与精准画像则是实现这一手段的重点与关键。

二、客户个性化标签与精准画像标签（也称标注）是指对特定对象额外加上用于识别的符号。

标签技术本质上是一种分类法，通过群体自发的标注行为对资源进行分类，也称为社会标注系统或协同标注系统。

本文所称的标签即使用自定义的标签词语对网络或系统中的客户资源进行标注、管理。

通过标签化管理，可以有效感知客户需求，真正做到差异化服务，满足个性化需求，进一步促进营销策略的实施。

在Bank4.0时代，客户标签与画像是传统营销方法的技术升华，其核心是基于大数据挖掘技术，对客户生活社交、资产负债、投资偏好、交易频率等特征属性信息进行深入分析和信息重组，搭建以客户为中心的画像体系，从而对目标客户进行精准细分、触达、营销、管理和维护，数字化营销就是这一闭环过程的科学设计与高效实施。

商业银行通过建立零售客户标签体系，设计客户分析模型，进行数据信息加工和运算。

一线营销人员可借助客户标签体系，快速发掘和识别出高价值潜力客户，进行新客户银行客户标签体系建设与营销应用探索吴昊　吴立明作者单位：中国农业银行股份有限公司金华分行34Focus视点拓展、存量客户提升，防止低频客户流失，阻断客户交易风险传染，从而提升商业银行客户管理水平。

商业银行数字化转型存在的问题与建议一、H省地方法人银行机构数字化转型现状通过调研发现，H省内的本土银行机构积极行动，纷纷迈出数字化转型步伐，传统的银行借贷、财富管理、支付结算、征信和零售业务模式都发生了改变，主要包括以下几方面：（一）数字化转型认知普遍提升，相关战略规划基本建立。

通过从银行年报以及调研反馈发现，近年来，H省7家法人银行数字化认知普遍提升，纷纷根据自身情况，制定了数字化转型或科技建设相关发展战略规划，明确提出数字化转型目标及任务。

同时，从规模相对较大的、数字化转型相对领先的中原银行以及郑州银行2020年度报告来看，诸如“大数据、物联网、人工智能、敏捷”等关键词出现频率较高，表明H省本土银行数字化的发展方向已趋于“线上化”向“科技化”的转变。

但在两家银行年报中“云计算、区块链”等新兴技术关键词尚未出现，由此可以看出，目前其数字化转型仍处于起步阶段、初级阶段，需要逐步推动。

（二）组织架构初步完善，数字化管理人才加速引入。

通过调研，7家地方法人银行机构均设立或由专门的部门负责本行数字化转型工作，并具备了一定的金融与科技复合型管理人才，数字化管理人才队伍已超千余人。

同时，规模相对较大的中原银行以及郑州银行更加重视组织结构对于数字化转型的顶层设计作用，成立专门的数字化战略转型负责机构，并在组织架构设计上打破部门壁垒，实现快速决策响应。

（三）业务模式不断更新，产品服务更加丰富。

1.移动支付快速发展。

在近年移动支付规模逐渐扩大的市场环境下，H省地方法人银行机构也紧跟形势，把握机会发展移动支付业务，尤其是在疫情爆发后，“无接触”、“线上化”逐步成为银行客户服务的重要特征。

通过调查，7家银行机构在支付方式上不断开展创新，目前主要使用扫码支付、指纹支付、人脸识别支付等生物识别支付方式，同时积极搭建数字化、生态化的场景建设，上线学校、企业食堂、医院等消费场景的支付服务，满足不同场景的支付需求。

2.线上贷款效率不断提升。

商业银行的精确营销策略营销在商业银行业务流程中起着重要作用。

在不断变化的营销环境中，深入了解消费者的行为并制定精确的营销策略已成为商业银行在营销过程中要考虑的首要问题。

对于商业银行，首先，应该有清晰的自我意识；其次，应该对用户的需求有一个全面的掌握，并了解他们的想法和行为。

最后，通过实施精确的营销策略来提高商业银行的营销效率和竞争能力。

（一）精确的客户需求分析在互联网金融时代，有可能收集和存储大量数据。

充分利用数据信息，建设能够满足数据存储，分析和检索要求的信息系统，是商业银行必须面对和解决的现实问题。

可以从数据中恢复所有客户的信息，借助大数据，商业银行甚至可以比自己更好地了解客户的需求。

商业银行产品的研究应从构思之初就考虑到客户的需求。

只有金融产品有效地满足个性化客户的需求并迅速创新并推出产品服务，商业银行才能在长期竞争中保持优势。

商业银行应建立大客户数据信息平台中心，以供各分支机构共享，每个分支机构还应从基层收集客户信息，并将其收集到大数据平台中心。

大数据信息平台应该对客户数据信息和从各种渠道获取的主数据库信息进行深度挖掘和统计分析。

商业银行应探索在互联网上捕获和过滤信息的有效方法，通过第三方数据服务提供商获得有效信息，并提高处理损坏数据的技术水平。

基于结构化和非结构化数据资源的集成，商业银行可以完整地描绘出客户的肖像，计算出客户的风险偏好，消费习惯，嗜好和其他个人信息，找到营销点，发现客户需求。

如此，商业银行就有可能根据分析结果将满足客户需求的金融产品和服务推向客户，从而实现差异化营销。

（二）精确的市场细分和定位精确的市场细分和定位是要使商业银行的产品或服务形象在客户心中占据重要位置。

当客户有相关需求时，他们可以立即考虑产品和服务，并做出购买决定。

在金融科技的背景下，精确营销要求商业银行使用大数据来完善市场细分。

商业银行应通过聚类分析、因子分析、关联规则、对应关系分析、回归分析、方差分析、决策树和协作过滤进行市场细分。

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。