20客户画像与标签管理

基于卷烟零售客户画像的精准服务设计摘要：用户画像是指在大数据支持下，对用户贴上定性和定量标签，进而对用户行为进行精准识别、精准管理的管理措施。

本研究在烟草商业企业面对大量卷烟零售户市场的基础上，设计出一套符合实际情况和卷烟零售户经营现状的用户画像模型，构建定性指标和定量指标双向评定轨道，实现卷烟零售客户的精准服务。

关键词：用户画像；精准服务；标签设计一、零售客户画像建模设计标签树是通过建立不同类别、类别的客户标签，并通过标签组合给出关于客户认知的信息。

按照看问题角度不同，客户标签体系可以看作是一个森林系统，每个问题可以看作一棵树。

为此，客户画像要结合特定应用场景，组合不同的标签“树”或标签“叶”。

零售户标签按层级关系可分为根标签、枝标签、叶标签。

（1）叶标签：用来表述某项特征的数据，是零售户画像中最小的数据单元，并且彼此之间不存在交叉或重叠。

（2）枝标签：由零售户的一个或者多个叶标签组成的上级标签，用来表述客户某一汇总方面特征的指标。

（3）根标签：是一个标签库的根节点，用来表述零售户在某一场景下的综合评述。

零售户标签按标签类别可分为静态标签、动态标签、组合标签。

（1）静态标签：静态标签由客户一个或多个属性描述而成，是对客户某种相对稳定的特征的描述。

（2）动态标签：动态标签根据记录的客户订货、客户经营等行为数据加工分析形成，是对一定时期没客户经营动态的特征描述，是变化的客户行为知识。

（3）组合标签：组合标签是某些属性标签、行为标签的组合，通过某方面的标签体系的定义，数据来源定义，计算模型定义，计算评价得出的一种综合性标签。

二、零售客户画像建模标签设计本文采取德尔菲法进行定性分析，构造特定场景下的客户画像模型。

首先挑选优秀一线员工，业务骨干，公司管理层，第三方专家组成专家小组。

经过 3轮调研，最终保留超过 2/3 专家选择的零售户标签作为零售户的画像信息。

1.定性指标评定客户画像标签包括定性指标和定量指标两种，其中定性指标包括：经营者特征，市场特征，经营偏好特征，终端店铺特征，配合度等。

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。

如何构建用户画像系统？看这一篇就够了！（学习版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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客户标签明细行业线划分标准一、概述随着市场竞争的日益激烈，企业在销售和营销中越来越重视客户关系管理。

客户标签是对客户进行分类和区分的重要工具，通过对客户标签的细分和定义，企业可以更好地进行客户管理、营销策略制定和产品定位。

客户标签明细的划分标准一直是企业关注的焦点之一。

二、客户标签明细的重要性1. 有效的客户标签明细可以帮助企业更好地了解客户的需求和偏好，从而提供更加个性化的产品和服务。

2. 客户标签明细可以帮助企业建立客户画像，了解客户的人口统计信息、消费习惯以及行为特征，有助于企业精准营销和精准推广。

3. 通过客户标签明细的划分，企业可以对客户进行分类管理，针对不同类别的客户采取不同的营销策略和服务方式，提高客户满意度并加强客户黏性。

三、行业线划分标准客户标签明细的划分标准主要包括行业线划分、人口统计等维度。

1. 行业线划分（1）制造业包括电子、机械、化工、食品等各类制造业企业。

（2）金融业包括银行、证券、保险、信托等金融机构。

（3）零售业包括百货商场、超市、便利店、电商评台等各类零售企业。

（4）服务业包括餐饮、酒店、旅游、医疗、教育等各类服务业企业。

（5）科技业包括计算机、通讯、互联网、软件等各类科技企业。

2. 人口统计（1）芳龄可根据客户的芳龄段进行划分，比如青少年、中年人、老年人等。

（2）性莂根据客户性莂进行划分，男女比例不同的行业可以有针对性地制定营销策略。

（3）地域根据客户所在地区进行划分，可以进行区域性的市场定位和精准营销。

四、客户标签明细的应用1. 客户分类管理通过对客户标签的细分，企业可以针对不同类别的客户采取差异化的管理策略，比如重点关注高价值客户，提高服务质量和满意度。

2. 精准营销通过客户标签明细，可以更好地了解客户的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提高营销效果和投资回报率。

3. 产品定位针对不同类别的客户，企业可以推出符合其需求的定制化产品，提高产品的市场竞争力。

五、结语客户标签明细的行业线划分标准是企业进行客户管理和营销的重要依据，有效的客户标签明细可以帮助企业更好地了解客户、满足客户需求、提高客户满意度和忠诚度，因此企业应当重视客户标签明细的划分工作，不断完善和优化客户标签体系，实现精准营销和精准服务，提升企业市场竞争力。

个人客户标签体系一线营销人员缺少客户开发的工具。

以往一线客户经理进行客户拓展和产品营销时，常常依赖于现有客户的转介，或者基于一些简单的变量进行筛选（如客户金融资产、客户层级等）。

由于一线人员获取有效客户名单的途径有限，影响了银行客户开拓、产品营销、业务提升的效果和效率。

高潜客户的识别手段有限。

就常规而言，商业银行通过客户金融资产或交易结算量对存量客户进行分类管理。

有关高价值潜力客户的识别手段非常有限。

客户的一些属性或标签，例如是否有房、是否有车、是否住在高档小区、是否出过国、是否是他行贵宾客户、是否有收藏工艺品的倾向和爱好等，都能够凸现客户的资产实力。

我们常常会发现，某个客户的金融资产层级比较低，但是通过对客户的信用卡消费摘要分析表明，该客户经常出入高档场所，经常出国，实际消费能力很强。

这类客户就是所谓的“高潜力-低资产”客户，也就是说客户并没有把该银行作为“主办行”。

因此，如果我们通过对相关消费摘要的分析，给客户打上“高潜力”标签，这有助于一线营销人员找到精准营销线索，实现相关优质客户在银行的金融资产提升。

传统模型开发结果变量的离散化使用需求。

如何将常规开发的诸多营销模型落地应用，对一线营销人员产生实际价值，是一个迫切需要解决的问题。

通过将模型结果（如资产提升概率）离散化，转换为五档或七档的标签结果，这样一线营销人员就可以直接调用相关结果。

例如，对于流失预警模型，将客户流失的概率值离散化为标签，即流失概率高、中高、中、中低、低五档，从而提升一线标签使用的体验。

商业银行需要构建360度客户画像。

商业银行目前普遍缺少一个较为完整的、具有较强应用价值的客户画像体系。

通过整合消费附言、客户地址、营销建模、数据仓库基础数据等客户信息，从而勾勒出客户360度视图的画像体系（如房车类标签、手机类标签、生活方式类标签、活跃度类标签、投资类标签等），以此提升一线人员对客户的精准服务与管理提升能力。

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。

《数据化运营管理》教学大纲一、课程信息课程名称：数据化运营管理课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：20计划学分：2先修课程：无选用教材：《数据化运营管理》，编著，2019年；人民邮电出版社出版教材；适用专业：本书不仅可以作为大中专院校、职业学校的数据化运营专业的教材，也可以作为网店卖家、创业人员等与电子商务相关的运营人员的自学参考书。

课程负责人：二、课程简介本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。

全书共分为10 章，主要内容包括数据化运营基础、市场与行业数据分析、竞争对手分析、商品规划与定价、库存管理、销售数据管理、DSR 与客服数据化管理、客户画像与标签管理、会员数据管理，以及京东商城与微店数据化运营等内容。

本书内容丰富、实用性强，以数据化思维为导向、运用各种实战案例进行讲解，不仅能教会读者如何收集和获取与网店相关的各种数据，更详细地说明了如何分析和处理这些数据、如何利用这些数据更好地进行网店运营。

三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。

“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。

关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。

“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。

六、学生学习建议（一）学习方法建议1. 理论配合案例与实训训练进行学习，提高学生的动手能力；2. 在条件允许的情况下，可以寻找一个店铺并进行分析，进入深入学习；3. 加深学生对数据化运营管理的了解。

（二）学生课外阅读参考资料《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》，编著，2019年，人民邮电出版社合作出版教材七、课程改革与建设本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。