大数据环境下商业银行客户标签体系构建
金融客户画像驱动的商业银行精准营销策略研究
【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。
基于大数据的商业银行对公客户画像体系的构建及应用
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。
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。
提升数据赋能 打造极智体验--以“大数据+AI”助推工商银行“智慧零售”战略转型
在科技驱动社会变革的大趋势下，零售银行业面临的技术、市场、客户、政策等外部环境和竞争态势都已发生革命性变化。
各行相继将“智慧银行”战略作为未来转型方向，招行、平安更是高调发声要做金融科技银行。
工商银行继2015年发布e-ICBC战略之后历经两载积淀与打磨，郑重宣布在零售条线推进“智慧零售”战略转型，要推动大数据、人工智能等新兴科技与零售金融的深度融合，来实现零售业务的新飞跃。
因此，依托“大数据＋AI”技术为打造“极智”体验赋能，将成为工商银行下阶段零售战略转型的关键。
一、未来已来，数据资源角色升级当前，第四次技术革命产生的深远影响正在以超乎想象的速度向社会经济各个领域快速渗透。
增速迅猛的数字经济成为全球经济增长新动能，《中国数字经济发展白皮书2017》数据显示，2016年中国数字经济总量达22.6万亿元，占GDP比重超过30%，同比名义增长接近19%。
不仅如此，人口变迁和科技变革的共振，也引发了客户主体、分布和需求的一系列革命性变化，新业态、新模式呼之欲出。
而在国家战略层面，2015年党的十八届五中全会提出“国家大数据战略”规划、2017年国务院中国工商银行个人金融业务部研究规划处印发新一代人工智能发展规划，都标志着“大数据＋AI”发展正处于史无前例的红利时代。
大数据资源与物质资产、人力资本相提并论，是重要生产要素，也为人工智能的蓬勃发展奠定了基础。
在此背景下，“未来已来”的惊呼不绝于耳。
麦肯锡指出，金融行业的大数据价值潜力指数居首。
对于数据资源优势得天独厚的零售银行而言，研究如何将AI深度融合于业务中，来实现对大数据资源的深度开采则更显意义非凡。
“大数据＋AI”在工商银行智慧零售战略转型的宏伟蓝图中，既是驱动因素，又是核心组件，有望成为下阶段零售业务突破发展瓶颈、加快利润增长的“新动力”。
二、海纳百川，数据生态落子布局“大数据＋AI”能力建设是一个厚积薄发的过程，其重要前提是基础数据的多样化、规模化、自动化采集。
大数据时代背景下的商业银行风险管理研究
大数据时代背景下的商业银行风险管理研究随着大数据时代的到来，商业银行在经营管理过程中面临着新的机遇和挑战。
大数据时代背景下，商业银行在风险管理中，只有有效应用大数据手段，并发挥大数据技术的作用，才能有效化解商业银行经营风险，使商业银行在经营管理过程中，能够依靠大数据的方式，实现管理效益的提升和管理质量的提升，为整个商业银行风险管理提供有力支持。
因此，我们应立足商业银行发展实际，探讨大数据时代背景下商业银行的风险管理问题，为整个商业银行的风险管理提供方法和经验支持。
标签：大数据时代;商业银行;风险管理大数据时代带给了商业银行更多的技术支持和手段支持，使商业银行在发展中能够依靠大数据，实现经营管理效果的提升。
但是大数据时代商业银行在风险管理中也面临着新的问题，如何有效应用大数据手段，如何提高商业银行的风险管理水平，是现阶段商业银行在管理中面临的重要问题。
因此，我们应结合商业银行的风险管理实际，探讨大数据时代背景下商业银行在风险管理中面临的机遇和问题，并采取有效的应对措施，推动商业银行风险管理工作的有效开展。
一、大数据时代背景下商业银行发展面临的机遇（一）提升银行数据挖掘能力大数据时代背景下，商业银行在发展中能够依托大数据手段，实现对银行数据的充分挖掘。
在数据的处理中，既包括银行的经营管理数据，同时也包括银行的客户数据。
通过对银行经营管理数据的挖掘，能够总结银行的发展趋势，能够分析银行存在的潜在金融风险，并提供风险预警支持，使整个银行在经营管理过程中，能够及时识别经营风险，并采取有效应对措施。
通过对客户数据的挖掘，能够分析客户的类型、客户的偏好性，以及客户在银行金融产品销售中的购买能力，根据客户的类型采取有针对性服务，提高银行的服务质量。
因此，大数据手段增加了银行的数据挖掘能力，使银行在发展中能够应用大数据手段，实现经营管理效果的提升，为整个银行的经营管理奠定有效的基础，解决银行经营管理过程中存在的管理手段不足以及管理方法不对应的问题。
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。
推进零售业务金融“用户+”的对策研究——以中国建设银行为例
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。
银行零售客群策略与标签体系搭建指南
银行零售客群策略与标签体系搭建指南【导语】随着金融科技的快速发展和消费者观念的转变，银行业面临着日益激烈的竞争。
银行零售客群策略的制定和标签体系的搭建对于银行来说至关重要。
本文将探讨银行零售客群策略与标签体系搭建的指南，并分享对这些主题的个人观点和理解。
【正文】一、银行零售客群策略的重要性银行的零售客群策略是指银行针对不同种类、特征和需求的客户制定的一系列策略，以满足客户的个性化需求和提高客户忠诚度。
银行需要根据客户的特征和需求，进行市场细分，将客户划分为不同的群体，并针对每个群体制定相应的营销策略和产品开发方案。
为了制定有效的银行零售客群策略，首先需要对客户进行深入的了解和分析。
银行可以通过数据分析、市场研究、问卷调查等方式，获取客户的个人信息、消费习惯、金融需求等数据，以形成客户画像。
根据客户画像和市场分析，确定目标客群，并制定相应的策略，如提供个性化的金融产品、改善客户体验等。
二、银行零售客群策略的搭建指南1. 确定目标客群：银行需要分析市场和客户数据，根据客户的收入、消费习惯、芳龄、职业等特征，确定目标客群。
需要考虑客户的潜在需求和增长潜力。
2. 制定个性化的产品和服务：根据目标客群的需求，银行可以开发个性化的金融产品和服务，如为高收入客户提供投资理财产品，为年轻群体提供移动支付和线上银行服务等。
3. 改善客户体验：提供良好的客户体验是提高客户忠诚度的关键。
银行可以通过优化服务流程、提供便捷的线上银行服务、建立客户关系管理系统等方式来改善客户体验。
4. 进行定期的市场和客户分析：银行需要定期进行市场和客户分析，了解市场变化和客户需求的变化，对现有的客户画像和目标客群进行调整和优化。
5. 建立客户关系管理系统：银行可以利用客户关系管理系统来管理客户信息、跟踪客户行为并进行个性化营销。
通过分析客户数据和购买行为，银行可以更好地了解客户需求，提供有针对性的产品和服务。
三、标签体系的搭建指南1. 确定标签分类：银行可以根据自身业务和需求，确定标签分类。
银行零售客群策略与标签体系搭建指南
《银行零售客群策略与标签体系搭建指南》随着金融科技的发展和消费者需求的不断变化，银行零售业务的竞争愈发激烈。
在这样的背景下，银行需要不断优化客群策略和标签体系，以更好地满足客户需求，提升服务质量，实现可持续发展。
本文将围绕银行零售客群策略与标签体系搭建展开全面评估与深度探讨，为银行业务提供有价值的参考。
1. 客群策略的重要性客群策略是指银行根据客户的特征和需求，针对不同客户群体制定不同的营销策略和服务模式。
银行通过客群策略可以更好地了解客户的价值和需求，提高客户粘性，促进业务增长。
2. 客群策略的构建针对不同的客户群体，银行可以构建多样化的客群策略，包括但不限于针对年轻人、中年人、老年人的不同金融产品推广策略；针对高净值客户、普通客户、学生客户的不同服务定制策略等。
3. 客群标签体系的建设客群标签体系是客户管理的基础，通过对客户进行有效标签分类，可以更好地实施客群策略。
建设客群标签体系需要充分考虑客户的基本信息、财务行为数据、社交关系等方面，通过大数据分析和人工智能技术，实现客户信息的深度剖析和精准分类。
4. 客群标签体系的应用建设完善的客群标签体系之后，银行可以根据客户标签对客户进行精准定位和个性化营销。
针对不同客户标签的客户，可以推送不同的理财产品、贷款产品、信用卡产品等，提高产品匹配度和用户体验。
5. 个人观点和理解在今天的金融市场环境下，客群策略和标签体系的建设对于银行的发展至关重要。
通过深入了解客户需求和行为，银行可以更好地调整产品和服务，提高客户满意度，促进企业的可持续发展。
总结与回顾银行零售客群策略与标签体系搭建是银行业务优化的重要手段。
通过构建多样化的客群策略和建设完善的客群标签体系，银行可以更好地服务客户，提高收益，实现可持续增长。
在本文中，我们对客群策略与标签体系的重要性进行了深入探讨，并就其构建和应用提出了个人观点和理解。
希望本文能为银行业务提供有益的参考，促进行业的健康发展。
基于大数据和知识图谱的零售客户标签体系设计
基于大数据和知识图谱的零售客户标签体系设计唐树莺I胡波2崔易2李铁瑞彳(1.湘潭市烟草公司营销中心，湖南湘潭411104；2.湘潭市烟草公司信息中心，湖南湘潭411104)摘要：利用标签体系对零售客户精准画像进行分类，是卷烟市场精细化管理的重要基础。
本文基于大数据和知识图谱技术，深入挖掘加工烟草商业企业内部营销、专卖、内管、物流等业务域系统和企业外部诚信互助小组微信公众号等的数据，设计了一套全域标签体系，包括成长度、配合度、预警度、规范度、诚信度五个维度的250个标签。
该标签体系具有覆盖面广、支持动态更新和自定义等优点，在某地市级烟草公司取得了较好的应用效果，极大助力卷烟市场大户管理、货源精准投放等工作，具有参考借鉴意义。
关键词：大数据；知识图谱；标签体系；零售客户；精细化管理中图分类号:F714文献识别码：A文章编号：2096—3157(2021)02—0029—03一、零售客户标签体系建设需求分析近年来，大数据技术的蓬勃发展为企业深入挖掘数据资源潜力提供了更多可能也。
烟草商业企业作为烟草产业链上重要一环，外部连接烟草工业企业、零售客户、消费者⑵，内部包含营销、专卖、烟叶、物流等诸多业务，信息系统众多，企业数据量庞大，如何充分挖掘企业数据资源，更好地服务于业务工作是一个十分有意义的研究方向。
标签是对用户某个维度特征的描述⑶，大数据技术的发展为标签的计算、存储与检索提供了高效的技术支持。
知识图谱又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系⑷。
借助大数据和知识图谱技术，利用烟草商业企业诸多业务系统数据资源，建立零售客户标签体系，可对客户精准画像，实现个性化服务，精细化地完成卷烟营销、货源投放、大户治理、品牌培育等卷烟市场管理工作。
二、零售客户标签体系设计1.设计原则零售客户标签体系在设计过程中须遵循全面性、通用性、及时性、可扩展性、实用性等原则。
商业银行数字化转型存在的问题与建议
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。
数据标签化体系构建
基于用户画像和产品标签，企业可以为用户提供个性化的服 务，如定制化的产品功能、专属的客户服务等，提升用户体 验和忠诚度。
数据分析与决策支持
数据分析
数据标签化有助于对数据进行分类和整理，便于后续的数据分析和挖掘。通过对标签化数据的分析，可以发现数 据之间的关联和规律，为企业决策提供有力支持。
根据标签的性质和作用，可以 将标签分为基础标签、业务标 签和扩展标签等。
标签管理
包括标签的创建、维护、更新 和删除等操作，确保标签体系 的准确性和时效性。
标签应用
数据标签化体系可以应用于数 据分析、数据挖掘、精准营销 等多个领域，帮助企业实现数
据驱动决策。
02
工具
提供标签设计、标注、管理和评估等 功能，如Label Studio、Data Labeling Studio等。
03
数据标签化体系构建方法
业务需求分析与梳理
业务目标理解
明确业务目标，了解数据标签化对业务的价 值和意义。
数据现状分析
梳理现有数据资源，评估数据质量和可用性 。
业务需求调研
致标签的不准确。解决方案包括加强数据源的质量控制，采用合适的数
据清洗和处理技术，以及建立数据质量监控机制。
02
数据一致性问题
不同部门或系统间的数据可能存在不一致性，导致标签的混乱。解决方
案包括建立统一的数据标准和规范，实施数据治理，确保数据的一致性
和准确性。
03
数据缺失问题
某些关键数据的缺失可能导致标签的不完整或不准确。解决方案包括通
数据标签是对数据进行描述和分类的 标识，用于表示数据的特征、属性或 类别。
数据标签分类
根据标签的性质和用途，数据标签可 分为描述性标签、预测性标签和规定 性标签。
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。
大数据客户标签管理系统
TagWorks for User*标签的申请，创建，应用，评估，退役需要系统工具支持*地区公司没有系统级参与，只能随时提出，随意添加*大标签池，依靠人为分类管理。
*单个标签，需要组合标签的工具和能力*补充增加标签业务属性分类及权重*各个标签之间需要建立关联关系管理*以目前的数据源，再扩展新的标签已经很难*内部的其他系统数据需要整合，多数据源管理缺乏工具*外部数据需要补充*数据资产/成果资产的管理缺少规划及工具支撑*跨系统客户识别和拉通。
*目前的客户标签分析以离线数据处理为主，缺乏实时处理能力*需要增加客户线上行为的数据采集和分析，以更全面认知客户*报表为主，简单展现，展现内容松散*缺乏针对性的业务解读和分析*客户标签和营销行动之间缺乏联结从数据资产管理的角度管理标签模型、算法标签需求标签定义标签生成标签管理客户信息客群画像特征分析报表展现地区公司工作台营销平台数据管理平台CRM 数据关联数据第三方数据营销执行客户服务第三方合作百分点客户标签管理系统，为企业解决数据资产管理问题标签与业务高度融合，业务含义，业务权重，业务应用全面跨系统的客户识别和客户ID拉通识别同一客户在不同系统的信息贯穿标签资产的生产、应用，评估，价值分析，退役全过程不只着眼于企业内部数据，全面分析和认知客户的全视角特性标签是数据分析凝炼后形成的“数据资产”精华标签是将繁复的数据高度提炼，形成可应用的数据资产•源于本体论•多源异构数据凝炼，结构清晰•完整标签体系，不同语境，不同含义•大数据分析建模算法工具产出标签及其权重•易于组合，方便存储用户画像是真实用户的虚拟代表,是标签集合的呈现产品画像是产品在不同维度，不同场景的价值呈现加油站画像是周边环境的适应要素的呈现基于业务场景，对标签全流程，全生命周期管理。
企业可以对用户标签的定义，创建，使用，业务价值评估，业务退役等环节图形化管理。
企业数据资产一目了然。
数据整合标签建模标签生产场景应用全数据归集于一个数据资产平台整合企业内部、外部数据，基于海量用户特征的挖掘技术构建企业全维度用户标签，形成企业360°用户画像完善的数据管理及输出流程，无缝支撑各类数据应用多源异构数据采集及整合能力，生产企业自有业务标签接入第三方标签，整合建立企业标签体系标签生产应用全过程监控审计管理输出完整用户画像，支持应用扩展数据计算处理企业业务数据线上行为数据互联网抓取数据客户服务数据多源数据采集清洗整合算法标签生产搜索引擎分布式高速列式存储可视化操作平台创建标签标签管理系统产品架构存储查询机器学习标签体系存储整合元数据创建标签生产标签标签任务人群标签标签筛选标签输出标签输出价值分析标签价值标签生命过程管理申请审批开发发布可视化展示标签体系人群图谱单用户画像人群特征群用户画像建模第三方标签数据多种业务多种数据源人口属性基本信息行为特征营销偏好消费特征地区特征油非特征社交图谱标签审批管理标签开发&发布用户群管理价值分析生成一方标签第三方补充优化标签体系数据输出精准用户分类应用拓展业务标签体系定义标签应用标签生产应用全过程标签原料：数据源•多源异构数据接入•实现各级业务系统的基础数据的统一规范化管理•数据技术规范统一•标准化整理、存储•关系明确的数据管理行为数据业务数据爬虫数据建模清洗结构化实时计算离线计算用户特征标签体系场景特征产品特征单一用户画像单一标签用户自定义群画像分布式大数据系统自定义特征用户画像大数据处理模块实时营销互动营销个性化推荐实时互动多数据源能力及模型能力用户画像模型•基于用户兴趣爱好个性化推荐素材、推送消息扩展用户群体, 识别潜在用户群体，针对扩展用户进行推荐•基于用户行为偏好识别最有价值用户、浏览/购买/下载高频次用户确定用户浏览/购买/下载周期，筛选可营销用户，进行素材推送•预估用户效用函数，识别影响用户选择应用的一系列可能变量（营销变量、用户自身变量等）用户管理模型•用户价值分析•用户营销管理•流失情况分析•唤醒沉默用户•分析用户一切与时间有关的选择和行为。
【营销】以客户服务为中心的现代服务体系构建与实施
【管理创新】以客户服务为中心的现代服务体系构建与实施现代服务体系是以客户为中心，以市场为导向，以“大云物移智”等新技术为支撑，以客户需求、市场开拓、能源生产消费变革为驱动，通过强化提升服务理念、完善服务组织体系、优化业务流程、强化平台支撑、健全服务监督保障机制，构建形成涵盖各专业、各层级、各环节协同高效、价值共创、精益管理的服务新体系。
一、创新业务和服务模式聚焦客户需求，强化服务资源整合，打造政企客户经理、网格化台区经理、营业厅“电管家”三支专业服务团队，强化服务渠道建设运营能力，创新服务模式，加快推进由简单服务向贴心服务转变，由被动坐商服务向主动增值服务转变，由单一供电服务向综合能源服务延伸，增强服务的便捷性、精准性和实效性，打造便捷贴心、主动增值、智慧互动的供电服务新模式，持续提升供电服务支撑保障能力。
1.打造“互联网+”供电服务，实现全天候在线、全方位便民打造“一网通办”线上服务平台。
整合掌上电力、电e宝、95598网站以及智慧车联网、光伏云网等内部在线服务资源，加快建设“网上国网”，统一入口建设、统一体验标准、统一在线客服、统一监测展示，打造形成客户聚合、业务融通、数据共享的“网上国网”服务平台，实现交费、办电、能源服务等业务一个入口、一网通办，为客户提供全方位智能互动、全天候一站式服务，将于年内试点上线。
公司线上办电率、交费率分别超过90%和50%；国网电商平台电费代收规模突破1170亿元，同比增长290%，其中企业电费网银代收792亿元；开具电子发票3350万张。
推进线上线下服务无缝对接。
深化线上线下一体化服务，加快“三型一化”供电营业厅建设升级，推广综合服务柜台，推行报装、交费等各类用电业务、同城异地业务“一窗通办”，实现客户“只进一扇门”即可办理所有业务，运营效率和客户体验明显提升，办理业务平均等待时长压缩40%，营业厅服务规范率超过99%。
完善可视化抢修、扫码办电等特色功能，丰富线上服务类型和服务内容，实现在线菜单式服务和“一键直约”办电，提升服务体验。
219527384_银行客户标签体系建设与营销应用探索
【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。
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大数据环境下商业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。