商业银行客户标签体系构建知识讲解
如何搭建标签体系？
如何搭建标签体系？概述随着信息技术的迅速发展和信息内容的日益增长，“信息过载”问题愈来愈严重，愈发带来很大的信息负担。
推荐系统可以有效缓解此难题，从而得到推崇并加以广泛应用。
简单来说：推荐系统是通过挖掘用户与项目之间的二元关系，帮助用户从大量数据中发现其可能感兴趣的项目如网页、服务、商品、人等，并生成个性化推荐以满足个性化需求。
目前市场上对于电子商务的推荐系统有亚马逊、阿里巴巴、豆瓣网、当当网等，信息检索的有谷歌、雅虎、百度等，以及在其它周边领域广泛运用如移动应用、电子旅游、互联网广告等。
本文只阐述网页内容，特制新闻方面的项目体系搭建。
研究者认为根据施拉姆信息选择公式，人们对媒体的注意或选择的可能性（然率）与它能够提供的报偿（价值）程度成正比，与人们获得它的代价（费力）程度成反比。
也就是说：人们愿意用最小的代价获取价值最大的新闻信息。
由此，媒体要从认知接收方面，减轻受众的“费力”程度，提升信息或传媒的价值，树立品牌意识，形成规模效应；拥有与众不同的品味和特色，将自己在受众眼中的“可读”形象转变成“必读”形象，从而使用户对媒介产品形成强烈的信赖感和依赖感，在受众心中形成稳定的独特风格。
下图是一般情况下的推荐系统基本框架（图片取自网络）：从最初的数据收集，到最末端的展示阶段，中间还经过数据处理以及生成环节，处理大多数所指提取特征初处理，生成一般是指利用特征来选取相应算法进行匹配计算。
数据的整个生命周期如下：也就是从数据获取，一直到最后的加工输出，经历的整个环节，最终给我们提供相应的有效信息，采取相应的有效手段，才是数据价值的最终体现。
在正式开始前，对于数据收集的要求也是很高，如果数据不准确或有偏差，很可能之后做的都是徒劳无功，下表为目前常见的数据收集时常见的问题：对于新闻内容的推荐系统，让人们最顺畅获取到人们想看到的内容，从而形成核心竞争力。
推荐系统的常规推荐系统，一共分为两条线，第一条线是用户，第二条线是项目，计算两者间的相关近似值，从而完成推荐。
客户标签化管理
客户标签化管理在现代商业环境中，客户标签化管理成为了企业重要的战略工具。
随着信息技术的发展和应用，企业越来越能够获取客户的各种数据信息，并将其转化为有价值的商业智能。
客户标签化管理通过对客户数据的整合和分析，进而形成有效的客户标签，帮助企业更好地理解客户需求、提供个性化的服务，并最终提升客户满意度和忠诚度。
一、客户标签化管理的定义客户标签化管理是指将客户的各种属性和行为数据进行整合、分析和利用的过程。
通过对客户数据的清洗和分析，企业可以更好地了解客户的个体差异和行为特征，以及客户与企业之间的关系。
在这个过程中，企业可以为客户贴上不同的标签，以便更好地进行细分和管理，并基于客户标签提供个性化的服务和营销策略。
二、客户标签的种类根据不同的分析目的和数据特征，客户标签可以分为多种类型。
1.人口属性标签：例如客户的年龄、性别、职业等，这些标签可以帮助企业了解客户的基本信息和生活习惯。
2.消费行为标签：例如客户的购买频率、购买金额、购买渠道等，这些标签可以帮助企业了解客户的消费习惯和偏好。
3.互动行为标签：例如客户的网站浏览记录、社交媒体互动等，这些标签可以帮助企业了解客户的兴趣和需求，并提供更有针对性的推荐和服务。
4.价值评估标签：例如客户的生命周期价值、购买潜力等，这些标签可以帮助企业了解客户的价值，并进行精准的客户分类和管理。
三、客户标签化管理的价值客户标签化管理为企业带来了巨大的价值和竞争优势。
1.个性化营销：通过客户标签化管理，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，提供更加个性化的产品和服务。
这样一来，企业可以有效地提高客户满意度，同时也增加了客户忠诚度和复购率。
2.精准营销：客户标签化管理可以帮助企业进行精准的客户分类，从而实现不同客户群体的差异化管理和营销。
通过对不同标签客户的特点和行为进行分析，企业可以制定相应的营销策略，提高营销效果和投资回报率。
3.客户细分：客户标签化管理可以帮助企业对客户进行更加精准的细分。
客户标签详细标签库(完整版)
客户标签详细标签库一、基础属性：客户标签一级分类，标识用户基础信息的客户标签。
其中包含自然属性、地域属性、家庭属性、集团属性、帐户属性、套餐属性、流量属性、忠诚度、沉默类型、流失预警类型、双机用户、用户状态、活动范围等。
（一）自然属性客户标签二级分类，从属一级分类“基础属性”，标识用户自然属性的标签分类，包含用户的年龄、性别等标签内容。
1、年龄：标识用户年龄属性的标签，从BOSS登记的身份证信息判断年龄。
系统标识为少年（15岁（含）以下）、青年（15—40岁（含））、中年（40—65岁（含））、老年（65岁以上）或未识别。
2、性别：标识用户性别属性的标签，从BOSS登记的身份证信息判断性别，系统标识为男性、女性、未识别（系统未标识的性别状态）。
（二）地域属性客户标签二级分类，从属一级分类“基础属性”，标识用户的所在地域的属性的标签分类，其中包含地域、职业、学历、收入、国籍、民族等标签内容。
1、地域：（必选）身份地域：标识用户所在地的标签，从BOSS登记的身份证信息判断所在地域，系统标识包含省、市、区县或未识别。
业务地域：标识用户业务所在地的标签，从BOSS系统内新入网机构所在地判断所在地域，系统标识包含省、市、区县或未识别。
常用地域：标识用户语音通话所在地的标签，从BOSS系统内基于基站通话次数最多的所在地判断所在地域，系统标识包含省、市、区县或未识别。
2、职业：（必选）标识用户职业的标签，按照一定的算法推算用户的职业。
系统标识为：（1）学生（统计周期在集群网（VPMN）中，校园网的用户，或者参加高校优惠用户，具体定义为动感地带校园计划类客户,例如动感地带上网套餐（校园版）、动感地带校园计划套餐等）；（2）商务人士：1）集团客户所属人员；2）证件类型是护照；3）省际漫游次数大于5次或国际漫游大于2次。
（3）外来务工者：由外来工模型输出。
（4）农村居民：通信区域集中在农村的用户；（5）县域居民：通信区域集中在县城区域的用户；（6）乡镇居民：通信区域集中在乡镇区域的用户，此与农村客户的差别在于此类客户集中在集镇区域内。
标签体系搭建模板-概述说明以及解释
标签体系搭建模板-范文模板及概述示例1:标题：构建标签体系的模板搭建导言：标签体系是一个有机的分类系统，帮助我们更好地组织和归类信息。
构建一个全面且具有逻辑性的标签体系是网站、应用程序或其他信息管理系统的关键。
本文将介绍如何搭建一个有效的标签体系模板，以便准确地标记和分类各种内容。
一、确定需求1. 定义目标：在构建标签体系之前，明确你的目标和需求。
标签体系应该为用户提供方便的导航和检索功能。
2. 考虑内容类型：确定你要管理的内容类型，如文章、视频、图片等。
这有助于确定需要多少个标签和它们的层级关系。
3. 分析用户需求：了解用户的兴趣和需求，以便为他们提供相关的标签选择。
二、设计标签结构1. 标签分类：根据内容的共性和相关性，将标签进行分类。
可以使用主题、类型、地点、时间等方面进行分类。
2. 标签层级：根据内容的复杂程度和关联性，设置标签的层级结构。
例如，可以将标签分为主标签和子标签，从而创建层次化的分类。
三、选择合适的标签1. 标签词汇：确定标签词汇的准确性和简洁性。
避免使用模糊和重复的词汇，以防混淆用户。
2. 标签数量：根据内容数量和多样性，确定需要多少个标签。
除了常用的标签，还可以添加一些特殊的标签来准确描述某些内容。
3. 标签关联性：确保每个标签与相关内容相关联。
避免过度使用标签或将不相关的内容放在同一个标签下。
四、标签管理1. 标签更新：定期检查和更新标签体系，以保持其准确性和完整性。
删除不再使用的标签，并根据新的需求添加新的标签。
2. 标签指南：为用户提供标签使用指南，以帮助他们准确选择和应用标签。
这有助于提高标签的一致性和有效性。
结论：构建一个有用的标签体系模板是管理信息和提供用户体验的重要组成部分。
通过明确需求、设计合理的标签结构、选择合适的标签及及时管理，我们可以构建一个高效和有组织的标签体系，提供更好的搜索和导航功能，提升用户体验。
示例2:标题：标签体系搭建模板：优化文章分类与搜索体验引言：在建立一个完善的内容管理系统或一个规范的博客网站时，标签体系的搭建是非常重要的一步。
商业银行客户标签体系构建
商业银行客户标签体系构建随着社会经济的不断发展，商业银行作为金融行业的重要组成部分，扮演着金融资源配置和服务的重要角色。
然而，众多的客户群体和复杂的金融市场环境给商业银行的风险管理和个性化服务带来了挑战。
为了更好地了解和满足客户的需求，商业银行需要建立一个客户标签体系。
一、客户标签体系的概念和作用客户标签体系是指根据客户的特征和需求，将客户划分为不同的类别或群体，以便商业银行能够更好地理解客户、制定相应的营销策略和提供个性化服务。
客户标签体系的主要作用包括：1. 客户画像：通过客户标签体系，商业银行可以对客户进行细分和分类，了解不同群体的特征和需求，形成客户画像，为银行提供准确的客户目标群体。
2. 业务定位：客户标签体系可以帮助商业银行识别出不同客户的价值和潜力，从而更好地实施业务定位和发展战略。
例如，对于高净值客户，商业银行可以提供更加个性化的财富管理服务；对于中小微企业客户，可以提供专业的融资和保险解决方案。
3. 营销活动：通过客户标签体系，商业银行可以更加精准地获取客户，并制定有效的营销活动。
例如，针对年轻消费者的信用卡优惠活动、对高风险客户的风控措施等，都可以根据客户标签体系的分析结果来进行。
二、建立商业银行客户标签体系的步骤1. 数据收集与整合：商业银行需要通过对现有数据的整合和分析，获取客户的基本信息、交易行为、消费偏好等数据，并将其编码化和存储化，以便后续的标签构建。
2. 标签定义与筛选：在数据收集与整合的基础上，商业银行需要明确客户标签的定义和筛选指标。
对于个人客户，可以考虑性别、年龄、职业等因素作为标签；对于企业客户，可以考虑行业、规模、经营状况等因素作为标签。
同时，还可以根据不同的业务需求和市场环境，将标签进行进一步的筛选，以确保标签的准确性和可用性。
3. 标签关联与分析：在标签定义与筛选的基础上，商业银行需要对不同的标签进行关联分析，以识别客户之间的相关性和潜在的差异。
这可以通过数据挖掘技术和机器学习算法来实现。
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
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。
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
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一、个人客户标签分类1. 年龄段：根据个人客户的年龄来分类，包括青年、中年和老年等不同年龄段。
2. 职业类别：根据个人客户的职业来分类，包括企业主、公务员、工薪族、自由职业者等不同职业类别。
3. 收入水平：根据个人客户的收入水平来分类，包括高收入、中等收入和低收入等不同收入水平。
4. 家庭状况：根据个人客户的婚姻状况和家庭成员来分类，包括已婚、未婚、有子女、无子女等不同家庭状况。
5. 消费偏好：根据个人客户的消费偏好来分类，包括理财型、消费型、投资型等不同消费偏好。
二、企业客户标签分类1. 行业类型：根据企业客户所属的行业来分类，包括制造业、服务业、金融业等不同行业类型。
2. 企业规模：根据企业客户的企业规模来分类，包括微型企业、小型企业、中型企业和大型企业等不同规模。
3. 经营状况：根据企业客户的经营状况来分类，包括稳定经营、成长型、创业型等不同经营状况。
4. 资金需求：根据企业客户的资金需求来分类，包括短期资金需求、中长期资金需求等不同资金需求。
5. 地理位置：根据企业客户所在地的地理位置来分类，包括城市、乡镇等不同地理位置。
三、金融产品标签分类1. 存款产品：根据金融产品的存款特点来分类，包括定期存款、活期存款、零存整取等不同存款产品。
2. 贷款产品：根据金融产品的贷款特点来分类，包括个人消费贷款、房屋贷款、企业经营贷款等不同贷款产品。
3. 理财产品：根据金融产品的理财特点来分类，包括固定收益类理财产品、股票类理财产品、保险类理财产品等不同理财产品。
4. 信用卡产品：根据金融产品的信用卡特点来分类，包括普通信用卡、金卡、白金卡等不同信用卡产品。
5. 外汇产品：根据金融产品的外汇特点来分类，包括人民币账户、外币账户等不同外汇产品。
以上是工商银行构建客户标签业务分类体系的简要描述，可以根据不同的业务需求和实际情况对标签进行进一步的细分和调整。
客户标签细化方案
客户标签细化方案客户标签细化方案：一、产品领域在细化客户标签方案中，首先需要明确产品领域。
产品领域可以根据市场需求、竞争对手分析以及公司的核心竞争力来确定。
对于不同的产品领域，客户标签的细化方式也会有所不同。
二、基本信息标签基本信息标签是客户标签的基础，主要包括客户的基本信息，如姓名、性别、年龄、职业等。
这些信息可以通过调研、问卷调查等方式获取，并将其录入CRM系统。
基本信息标签的细化可以通过对年龄段、职业类型等做更加具体的分类，以便更好地了解客户的特点和需求。
三、行为特征标签客户的行为特征标签是根据客户的消费行为、购买记录等信息来判断客户的消费习惯和购买偏好。
通过分析客户的行为特征可以了解客户的喜好，从而有针对性地推送相关的产品和服务。
四、价值评估标签价值评估标签是针对客户价值进行评估的标签，主要包括客户的消费频率、消费金额等信息。
通过评估客户的价值，可以分析客户的贡献度，并制定相应的营销策略，提升客户黏性和忠诚度。
五、沟通渠道偏好标签客户的沟通渠道偏好标签是根据客户对不同沟通渠道的偏好程度进行评估，主要包括客户对短信、邮件、电话等沟通方式的喜好程度。
通过了解客户的沟通渠道偏好，可以选择更加适合客户的沟通方式，提高沟通效果。
六、客户意见反馈标签客户意见反馈标签是根据客户对产品或服务的反馈信息进行分类和整理，以便更好地了解客户对产品或服务的满意度和需求。
通过分析客户的反馈信息，可以及时调整产品或服务的策略，提升客户体验。
七、客户潜力评估标签客户潜力评估标签是根据客户的购买力和发展潜力对客户进行评估的标签。
通过评估客户的潜力，可以制定相应的营销策略，挖掘潜在客户的价值，提高销售额。
八、竞争对手再教育标签竞争对手再教育标签是根据客户与竞争对手的接触情况和竞争对手的评价信息进行评估的标签。
通过了解客户与竞争对手的关系，可以及时采取措施，提高客户的忠诚度。
九、生命周期标签生命周期标签是根据客户的购买周期和消费习惯来对客户进行分类的标签。
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1. 引言客户标签是指通过对客户进行细致的分析和分类，根据其特征和行为习惯，将其归入不同的群体，并为其提供个性化的产品和服务。
构建客户标签业务分类体系可以帮助工商银行更好地理解客户需求，提高服务质量，实现精准营销和风险控制。
2. 客户标签的重要性工商银行作为大型金融机构，拥有庞大的客户群体。
传统的按照年龄、性别、职业等基本信息进行分类已经无法满足个性化服务的需求。
客户标签可以帮助银行更好地了解客户的消费习惯、偏好、风险承受能力等特征，为客户提供更加精准的产品和服务。
通过构建客户标签业务分类体系，工商银行可以实现以下目标：•精准营销：根据客户标签，银行可以将相关产品和服务推荐给符合特定标签的客户，提高营销效果和客户满意度。
•风险控制：通过对客户标签进行分析，银行可以识别出高风险客户，及时采取风险控制措施，减少不良资产的风险。
•客户细分：客户标签可以帮助银行将客户群体细分为不同的群体，为不同群体设计个性化的产品和服务，提高客户忠诚度和满意度。
3. 构建客户标签的方法构建客户标签需要从多个维度对客户进行分析和分类。
以下是一些常用的方法：3.1. 基本信息标签基本信息标签是根据客户的基本信息进行分类，例如年龄、性别、职业等。
这些标签可以帮助银行了解客户的一些基本特征，但并不能提供太多关于客户行为和偏好的信息。
3.2. 消费行为标签消费行为标签是根据客户的消费习惯进行分类，例如购买频次、购买金额、购买渠道等。
通过分析客户的消费行为，银行可以了解客户的消费偏好，为其提供个性化的产品和服务。
3.3. 风险承受能力标签风险承受能力标签是根据客户的风险承受能力进行分类，例如收入水平、资产规模、投资经验等。
通过分析客户的风险承受能力，银行可以为客户提供适合其风险偏好的投资产品。
3.4. 生活方式标签生活方式标签是根据客户的生活方式进行分类，例如兴趣爱好、社交圈子、旅行习惯等。
通过分析客户的生活方式，银行可以为其提供与其生活方式相关的产品和服务，提高客户满意度。
客户标签分级管理制度
客户标签分级管理制度一、背景与意义随着市场竞争的日益激烈和客户需求的不断变化，企业不得不重视客户管理的重要性。
客户管理，不仅仅是一种服务态度，更是一种战略思维。
客户管理可以帮助企业更好地了解客户需求，提供个性化服务，增加客户粘性，提高客户忠诚度，实现客户价值最大化。
但是，在实际的客户管理中，很多企业都存在一个问题，就是客户分级管理不够科学与系统。
有些客户重视程度不够，导致资源的浪费；有些客户被忽视，错失了商机。
因此，建立客户标签分级管理制度，对于企业发展，提高客户管理水平具有重要的意义。
二、客户标签分级管理制度的必要性1. 提高客户管理效率通过客户标签分级管理制度，可以将客户细分为不同的等级，帮助企业更加清晰地了解不同等级客户的特点，需求和价值。
这样，企业可以更好地对客户进行定位，为不同等级的客户提供个性化的服务，从而提高客户满意度，提高客户忠诚度。
2. 优化资源配置通过客户标签分级管理制度，可以避免资源的浪费。
对于高价值客户，可以加强关系维护，提供更多优质的服务，从而增加客户的忠诚度；对于一般客户，可以采取适当的服务方式，实现资源的最优配置，提高资源的利用率。
3. 提高企业竞争力通过客户标签分级管理制度，企业可以更好地了解客户群体的需求和特点，提供更精准、个性化的服务，从而增强企业的竞争力，赢得更多的客户，实现企业的可持续发展。
三、客户标签分级管理制度的建立与实施1. 制定分级标准首先，企业需要确定客户分级的标准。
一般来说，可以根据客户的消费能力、购买频率、关系密切程度等因素进行客户分级。
一般可以将客户分为A类、B类、C类等不同等级。
2. 收集客户信息企业需要建立完善的客户数据库，收集客户的基本信息，消费记录，服务反馈等信息。
通过这些信息，可以更好地了解客户的需求和特点，为不同的客户提供个性化的服务。
3. 细分客户群体根据收集到的客户信息，企业可以对客户进行进一步的细分。
可以根据客户的购买能力、消费偏好、需求特点等进行不同的细分，确定客户的分级。
商业银行客户标签体系构建知识讲解
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。
如何从0-1构建用户标签体系？
如何从0-1构建用户标签体系？随着流量红利的消失，获取新用户的成本越来越高，为追求更高的ROI,产品以及运营的重心已经从对新客的获取转向对存量用户的精细化运营上。
精细化运营的基础在于对用户信息进行标签化管理。
提到用户的标签化管理，第一步就是为产品的所有用户打标签，这是用户运营最重要的起点，也是运营策略制定的基石。
一、啥是“标签”？“标签”是对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括。
比如“大学生”这个标签，其实就是对所有大学生群体的总括，细分这一标签还可以分为年级、专业等，通过不同层级的标签找到某一群用户。
二、什么又是标签体系呢？简单来讲，就是根据用户的“基本属性”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好”等，把个性化的用户，打上标准化的标签，并对标签进行梳理聚合，形成一个个典型的用户标签，再根据不同的用户标签做精准营销或个性化推荐。
其本质是去差异化的过程。
举个简单例子：假设某理财产品正筹划营销活动，首先列举理财场景中所涉及的产品与服务，通过用户标签筛选出目标客群，再进一步结合用户的偏好类标签，如投资偏好、第1页共8页风险偏好、产品偏好等，进行差异化营销。
说了这么多，很多同学应该会问，标签体系具体的作用是什么？能帮助我们达到哪些目标呢？三、建立标签体系有什么作用？本店铺认为建立标签体系的作用大体上可以总结为以下几个方面：1、增加拉新某阅读APP以邀请好友得红包的形式拉新，为已有拉新行为的用户打上了标签，然后为无分享行为的用户打上“无拉新行为用户”标签。
然后该产品运营部门对标签为“无拉新行为用户”进行弹窗、PUSH，提高奖励额度等，不断刺激这一批无拉新行为的用户进行传播，以达到“每位用户都是推广者”的目的。
2、增加留存为了更好的提升用户下载量，降低下载成本，某小说APP针对不同投放渠道采用了不同的小说素材进行投放（小说素材会和投放平台用户的兴趣点相匹配）。
例如在A平台采用悬疑小说素材进行投放，在B平台采用魔幻小说进行投放，该小说APP推荐算法会在用户下载后，第一时间向用户推送相应的内容，这样一打开APP，从A平台来的用户，映入眼帘就是悬疑小说；给B平台来的用户，展示的就是魔幻小说。
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。
主流银行客户成长体系
主流银行客户成长体系
主流银行客户成长体系主要包括以下几个方面：
1. 客户分层：根据客户对银行的贡献度和忠诚度等因素，将客户划分为不同的层级，如普通客户、VIP客户、SVIP客户等，针对不同层级的客户制定不同的服务标准和优惠政策。
2. 积分兑换：根据客户的消费和存款等行为，累计相应的积分，客户可以凭借积分兑换相应的礼品、服务或权益，以提升客户的忠诚度和满意度。
3. 专属服务：为高价值客户提供专属的理财顾问、优先办理业务、专享活动等增值服务，增强客户的归属感和认同感。
4. 数据分析：通过客户数据分析和挖掘，了解客户的消费习惯、需求和偏好，为精准营销和服务提供支持。
5. 客户教育：通过开展金融知识培训、投资理财讲座等活动，提高客户的金融素养和投资理财能力，增强客户对银行的信任和依赖。
以上是主流银行客户成长体系的一些关键要素，不同银行可能在具体实施中有不同的策略和措施。
总体而言，建立客户成长体系的目的在于提升客户满意度和忠诚度，增加银行客户价值，提高银行的竞争力和市场占有率。
用户画像体系：银行版
支持应用场景
用户基本属性
用户关联关系
用户兴趣偏好
用户价值信息
用户风险信息
用户营销信息
人口属性
生活关联关系
信息
− 性别 − 年龄
− 家庭关系 − 是否有子女
用户在我行的产品偏好 − 产品持有比例
用户自身的价值
客户近期的需求 从行内、行外不同的 维度对用户的（包含金融+非金融）
预
事
模 型 标
测 标 签
实签
标
签
− 地域
第
...
二
生活信息
维
：
用户基本生活类标签 − 用水、用电
标 签
− 天然气使用信息 ...
− 同事关系 − 朋友关系 − 社区生活圈子
...
金融关联关系
用户在本行的业务关联 − 资金关联
− 产品持有金额 ...
非金融产品偏好
用户的兴趣爱好 − 喜欢高尔夫 − 经常看财经类新闻 ...
− 是否有车 − 车的品牌型号 − 是否有房
...
黑名单信息
− 信用卡逾期黑名单 − 小贷逾期黑名单 − 欠费用户名单 − 保险骗保用户名单 − 最高法失信人名单 − 公安欺诈名单 ...
营销活动信息
用户对营销活动、以 及我行各类产品服务
的关系 − 忠诚度 − 用户满意度 − 用户流失概率 − 营销活动接受程 度 − 营销活动活跃度
...
第一维：业务层次划分
− 房的大小、位置 − 年收入区间
− 是否企业高管 − 是否他行VIP
...
风险进 行评价
− 人行征信评分 − 百分点征信评分 − 信用风险等级 − 洗钱风险等级 − 综合授信额度 − 信贷违约记录 − 拖欠缴费记录
客户标签名词解释
客户标签名词解释
客户标签是一种用于对客户进行分类和归类的标记或标签。
它是一种组织和管理客户信息的工具，可以帮助企业更好地了解客户、个性化营销和提供更好的客户服务。
客户标签通常是基于特定的属性、行为或偏好来定义的。
这些属性可以包括年龄、性别、地理位置、购买历史、兴趣爱好等。
通过将客户分为不同的标签组，企业可以更好地理解不同客户群体的需求和行为模式，从而制定更有针对性的营销策略。
客户标签的使用可以帮助企业实现以下目标：
个性化营销：通过对客户进行标签分类，企业可以根据不同客户群体的需求和兴趣，提供个性化的产品推荐、优惠和服务，提高客户满意度和忠诚度。
客户细分：通过客户标签，企业可以将客户分为不同的细分市场，针对不同的客户群体制定营销策略，提高市场定位和竞争力。
客户洞察：客户标签可以帮助企业更好地了解客户的行为模式、购买偏好和需求，从而进行市场分析和预测，优化产品开发和销售策略。
客户服务：通过客户标签，企业可以更好地管理客户信息，提供个性化的客户服务和支持，提高客户满意度和忠诚度。
总之，客户标签是一种有助于企业了解客户、个性化营销和提供更好客户服务的工具，通过对客户进行分类和归类，帮助企业更好地满足客户需求，提高市场竞争力。
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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。
如客户标签“手机消费达人”=统计周期[当年（自然年）01月01日至今]+渠道偏好特征[通过手机银行渠
道办理业务]+服务偏好特征=[缴费交易笔数≥4]+交易对手特征[支付宝商户]。
一个客户标签通常是一个或多个客户特征的集合，构成集合的特征也称为业务特征规则，是表达客户标签规则的原子组成。
二、客户标签体系的构建
对商业银行而言，基于客户特征集合形成的客户标签有成百上千、甚至成千上万个，这些标签在构建时的业务目的和适用场景各有不同。
随着应用标签的场景越来越丰富，商业银行也会逐渐形成一套完整的客户标签体系。
基于行业特性，客户标签有着不同的分类方法。
如业内常见的传统分类方法，将人口统计、兴趣爱好、社会属性和金融特征作为客户的二级标签，在金融特征下细分出产品偏好、渠道偏好、交易偏好等三级标签。
与大数据结合后，分类方法增加了基于互联网和外部数据的客户生活标签，在这个标签下细分出生存需求、关系需求、成长需求和互联网等多个三级标签，在互联网标签中又细分出访问偏好、内容偏好、行为特征等四级标签。
本文重点讨论在大数据环境下支持商业银行进行精准营销的客户标签体系建设。
商业银行的数据不仅包括传统交易系统的结构化业务数据，还包括来自银行自身电子商务网站、网上银行、手机银行和外部社交媒体网站、即时聊天工具、微博、微信等渠道的半结构化数据以及日志等文本信息和来自客户服务渠道的各种语音、图片、影像等非结构化数据。
建立客户标签体系可对不同渠道、不同口径、不同来源、不同结构的客户信息进行统一分类管理。
根据商业银行客户的特性，结合大数据思维，客户标签体系可分为五大类：人口统计、兴趣爱好、社会属性、金融特征和互联网特征（如图1所示）。
（1）人口统计维度
根据人口统计学知识定义的客户基本信息，包括性别、年龄、收入、人生阶段、子女情况、父母情况、婚姻情况、宗教信仰、民族、国籍、籍贯、教育水平等。
（2）兴趣爱好维度
兴趣爱好是指一个人表现出的对现实的态度、行为方式以及心理特征，可分为娱乐偏好、生活偏好、文化偏好、性格情绪和消费心理五个方面。
其中，娱乐偏好是指对娱乐项目的喜爱，如音乐、戏曲等；生活偏好是指对日常生活事物的喜好，如宠物、家居等；文化偏好是指对文化信息方面的喜爱，如阅读、摄影等；性格情绪是指个性和心理方面的特点，如有爱
心、重感情、急躁等；消费心理是指在消费购物方面的行为特点，如网购偏好、促销偏好、假日旅游偏好等。
（3）社会属性维度
社会中不同类别的人会以家庭、邻里、朋友等群体形式生活，社会属性维度就是描述社会群体的一些特性，主要包括生活特征、工作特征和社交特征。
其中，生活特征是指居住区域（如市中心、郊区）、是否购车、是否购房等；工作特征是指工作区域、工作性质、行业类别、工作职务等；社交特征是指交友情况（友人众多、宅男等）、社交圈属性（如高端知识分子、篮球爱好者等）、人群归属（如大学生群体、恋爱群体等）。
（4）金融特征
金融特征是指客户与商业银行交互过程中的银行资产、产品持有、渠道使用、投资偏好等与资金账务、交易往来相关的金融特征信息，这类数据可以来自一线业务、汇总信息或挖掘分析等多种渠道。
金融特征可分为资产信息特征、收入贡献特征、产品偏好特征、消费行为特征、渠道偏好特征和生命周期特征。
其中，资产信息特征包括客户AUM、各类产品的日均值和时点值；收入贡献特征指客户通过贷款、中间业务收入等给银行带来的利润贡献，可分为高价值客户、中高价值客户、低价值客户等，可与不同产品进行交叉组合；产品偏好特征包括产品持有及投资、服务偏好特性，如定期持有、生活缴费偏好、银行理财偏好等；消费行为特征包括消费地理位置、消费时段、品牌偏好、广告营销偏好和消费热点偏好等；渠道偏好特征是指客户与银行交互往来的渠道特性，如柜台偏好、网银偏好、手机银行偏好等；生命周期特征是指客户与银行从接触到销户的不同阶段，包括获取期、提升期、成熟期、衰退期和流失期。
（5）互联网行为特性维度
互联网行为特性维度是指客户在互联网或移动终端的访问内容、操作行为的相关信息。
这类信息包括银行自有网站、手机APP的动态数据收集、从第三方机构（如淘宝）购买的客户互联网交易或操作行为数据。
一般可分为访问终端特征（如终端类型、终端品牌等）、内容偏好（如偏爱访问信用卡频道、理财频道等）、操作行为偏好（如目标直达型、悠闲型等）。
三、客户标签应用平台
从构建一个客户标签到形成一套客户标签体系，需要搭建客户标签应用平台。
客户标签应用平台将客户标签体系（常用标签信息）与360度客户信息视图的基本数据有机整合，可基本满足业务部门日常数据分析需求。
客户标签应用平台还提供自助信息获取和调用经验规则获取信息的功能，并可将规则进行知识沉淀后复用；此外，营销反馈的结果也被纳入客户标签应用平台作为标签体系、规则优化的补充。
客户标签应用平台分为客户标签获取、客户标签库和客户标签应用三个层次（如图2）。
其中，客户标签获取层负责客户标签的数据收集，主要通过调查研究、一线人员收集（如支行网点、电话服务热线或客户经理等）、客户接触（包括业务办理接触及营销活动接触等）、网络标签规则（如维基百科、电商标签库）、业务营销经验、数据仓库信息层、数据分析及挖掘建模等渠道或技术手段，积累客户特征规则。
客户标签库层负责客户属性、特征规则和客户标签的存储。
尽管借助客户标签可以快速进行营销定位，但由于标签是一个浓缩的信息项，若要展开客户画像和分析挖掘，则略显不足，因此还需结合360度客户信息视图的明细数据，以确保客户信息的完整性。
此外，由于外界环境和客户行为信息不断变化，为确保客户标签数据的准确性、时效性和高质量，应当做好客户标签的基础管理工作，建立标签创建、编辑、审批、发布、执行、评估和下线的生命周期管理流程，实现标签管理的体系化。
客户标签应用层是利用客户标签实现客户画像、客户群细分、精准营销、客户价值提升、分析挖掘和信息快速推送，其应用对象包括二线的产品经理、营销人员、数据分析人员及一线的客户经理、网点柜台等。
在构建客户标签营销与分析架构的过程中，不仅要“用数据”，更需要“养数据”。
“养数据”就是要拓展客户标签来源，主动收集银行已有但尚未利用的数据以及银行外部的数据，密切关注行内业务新动向、新趋势，增强与客户的触点沟通，加强客户属性行为特征的积累，也可考虑通过第三方工具获取行业内成熟的客户标签信息，如通过爬虫技术到互联网抓取所需标签。
客户标签营销与分析架构的建设，实现了数据从“看”到“用”、从“用”到“养”，让数据“活”起来，充分发挥数据价值。
伴随着互联网金融和民营银行的兴起，传统商业银行要在竞争日益激烈的金融市场继续生存发展并保持领先地位，必须主动适应客户的变化，根据客户需求、动机、收入和消费行
为的多元化和差异化特征，创建个性化的客户标签，构建客户标签体系，搭建客户标签营销与分析平台，深度挖掘自身海量数据的潜在价值，通过客户细分、精准营销等手段，打造差异化、个性化的产品和服务，在客户洞察和客户响应上抢得先机。