數字化營銷已經成為商業銀行獲取競爭優勢，鞏固和提升消費者滿意度水平的重要戰略手段。所謂數字化營銷，是指采用大數據挖掘對商業銀行客戶進行精準接觸、細分、營銷、管理和維護。對于商業銀行而言，數字化營銷的一個重要載體就是客戶標簽的開發與應用。零售客戶標簽本質上是搭建以客戶為中心的畫像體系，即基于數據挖掘技術、關系網絡分析技術、客戶行為軌跡技術和文本分析技術，對客戶人口統計特征、資產、負債、交易等屬性信息的深入解析。

　　基于一線營銷人員訪談、文獻整理和專家討論，本文介紹了商業銀行零售客戶標簽的定義和內涵、八大屬性維度、四種標簽開發方式以及基于“5H”框架的客戶標簽應用分析?；诖?，商業銀行一線營銷人員可以精準識別潛在客戶，通過財富類產品的銷售，實現客戶忠誠的鞏固與提高，真正與客戶實現共贏。

　　數字化營銷和零售客戶標簽體系

　　數字化營銷的內涵

　　數字化營銷是商業銀行大數據挖掘中經常提到的一個概念。一般來說，數字化營銷包含兩個元素，即客戶關系管理和大數據挖掘。本質上，數字化營銷是指商業銀行“以客戶為中心”，開展和實施基于BDM的客戶獲取、客戶保持、客戶維護和客戶挽留等CRM行為，從而提升銀行對客戶的精細化管理水平。

　　具體而言，商業銀行的數字化營銷是以企業級數據倉庫為基礎，通過一定的技術和方法（如統計算法、機器學習算法等），從數據中提取出隱藏的、有價值的信息和知識，找出數據中呈現的規律，從而能夠解釋已知的事實，預測未來的客戶行為及業務發展模式，有效輔助營銷人員開展客戶關系管理和業務提升。

　　對商業銀行而言，數字化營銷的重要目的就是實現精準化營銷。第一，通過統計和機器學習等量化技術精確實現潛在客戶的識別、客戶的獲取、客戶維系與鞏固等。例如，商業銀行可以識別哪些客戶對財富類營銷活動的響應率比較高，哪些客戶的資產潛力較大，哪些客戶較易被提升，哪些客戶處于流失的邊緣，哪些客戶的信用程度較低，哪些客戶較容易發生欺詐行為等。第二，數字化營銷是個體層面的營銷，它能夠監測客戶的屬性和特征，識別客戶的個性化需求，通過提供定制化的服務，從而有助于提升客戶滿意度和忠誠感，有助于商業銀行獲取領先的競爭優勢。

　　數字化營銷與客戶標簽體系

　　數字化營銷的根本目的就是實現營銷的精準化，而基于客戶資產、負債和交易信息建立起來的客戶標簽體系，則是識別客戶特征、發現潛在客戶、進行客戶精準營銷和管理的重要工具。因此，對于商業銀行來說，零售客戶標簽體系就是數字化營銷的重要載體和工具。

　　我們理解“客戶標簽”是指商業銀行基于大數據挖掘（如統計算法、機器學習算法、關系網絡分析、LBS分析、文本分析等）技術，通過對商業銀行企業級數據倉庫以及相關外部信息源中的客戶屬性、特征和信息進行加工和運算，所得到的客戶標簽化信息，例如“有房一族”“有車一族”“有娃一族”“出國消費”“高檔小區”“高端商場”等標識。

　　基于零售客戶標簽，一線營銷人員可以發掘和識別出高價值潛力客戶，勾勒客戶畫像，進行存量客戶提升，防止潛在客戶流失，以及監測客戶關系網絡中的風險傳染等，從而成為輔助客戶經理開展客戶關系管理的重要工具。

　　標簽開發動因

　　一線營銷人員缺少客戶開發的工具。以往一線客戶經理進行客戶拓展和產品營銷時，常常依賴于現有客戶的轉介，或者基于一些簡單的變量進行篩選（如客戶金融資產、客戶層級等）。由于一線人員獲取有效客戶名單的途徑有限，影響了銀行客戶開拓、產品營銷、業務提升的效果和效率。

　　高潛客戶的識別手段有限。就常規而言，商業銀行通過客戶金融資產或交易結算量對存量客戶進行分類管理。有關高價值潛力客戶的識別手段非常有限?？蛻舻囊恍傩曰驑撕?，例如是否有房、是否有車、是否住在高檔小區、是否出過國、是否是他行貴賓客戶、是否有收藏工藝品的傾向和愛好等，都能夠凸現客戶的資產實力。我們常常會發現，某個客戶的金融資產層級比較低，但是通過對客戶的信用卡消費摘要分析表明，該客戶經常出入高檔場所，經常出國，實際消費能力很強。這類客戶就是所謂的“高潛力-低資產”客戶，也就是說客戶并沒有把該銀行作為“主辦行”。因此，如果我們通過對相關消費摘要的分析，給客戶打上“高潛力”標簽，這有助于一線營銷人員找到精準營銷線索，實現相關優質客戶在銀行的金融資產提升。

　　傳統模型開發結果變量的離散化使用需求。如何將常規開發的諸多營銷模型落地應用，對一線營銷人員產生實際價值，是一個迫切需要解決的問題。通過將模型結果（如資產提升概率）離散化，轉換為五檔或七檔的標簽結果，這樣一線營銷人員就可以直接調用相關結果。例如，對于流失預警模型，將客戶流失的概率值離散化為標簽，即流失概率高、中高、中、中低、低五檔，從而提升一線標簽使用的體驗。

　　商業銀行需要構建360度客戶畫像。商業銀行目前普遍缺少一個較為完整的、具有較強應用價值的客戶畫像體系。通過整合消費附言、客戶地址、營銷建模、數據倉庫基礎數據等客戶信息，從而勾勒出客戶360度視圖的畫像體系（如房車類標簽、手機類標簽、生活方式類標簽、活躍度類標簽、投資類標簽等），以此提升一線人員對客戶的精準服務與管理提升能力。

　　標簽內涵與屬性維度

　　標簽內涵

　　在銀行一線人員訪談、相關文獻歸納整理和專家經驗總結的基礎上，我們的理解零售客戶標簽是指以零售客戶的資產信息、負債信息和交易結算流水等信息為基礎，根據客戶的人口統計特征、重要屬性變量、資產變化、動賬交易、消費附言、客戶地址信息、建模預測信息等，綜合運用數據挖掘分析、關系網絡分析、客戶行為軌跡分析、文本挖掘分析等技術方法，搭建的以客戶為中心的畫像體系?？蛻舢嬒耋w系中典型的標簽包括有房一族、有車一族、有娃一族、受薪一族、高端小區、高檔辦公、高端通信、他行貴賓客戶、境外金融需求、近期高端商場客戶、近期高端健身客戶、Apple Pay標識、挖掘模型流失預警分類、挖掘模型提升潛力分類和綜合收入貢獻等。以國內某股份制商業銀行為例，該銀行的零售客戶開發標簽，并且基于標簽的使用頻率，通過“詞云分析”技術對標簽使用情況進行展示，詞云中某個標簽的字體越大，說明該標簽在統計期內的應用頻次越高。

　　標簽屬性維度

　　按照客戶屬性和業務需求，建議從以下八個維度入手設計開發客戶標簽體系?？蛻艚灰讓傩?、自然屬性、產品屬性、資產屬性、負債屬性、風險屬性、行為屬性和價值屬性。我們按照“T-N-P-A-D-R-B-V”的順序對客戶標簽屬性維度進行組織是出于考量銀行對客戶了解的“由淺入深”，其基本邏輯為：面向一名行外客戶，銀行有可能最先看到的是該客戶與銀行內部其他客戶的交易轉賬信息；其次銀行可以考慮針對該客戶外部采集其自然屬性；之后銀行可以根據客戶外部采集信息，與行內已有的客戶自然屬性進行比對分析，開展客戶細分，并考慮將相似客戶已經使用的產品予以推介；產品包括客戶金融資產類產品（如儲蓄、理財、基金、國債、保險等），以及客戶負債類產品（如消費貸款、按揭貸款、小微貸款等）；尤其當涉及借貸業務時可能會產生風險，銀行需要識別和防范；以上相關內容已經涉及了客戶金融行為屬性，此外客戶的非金融需求、相關的服務和產品也應納入客戶行為屬性觀測范疇；最終，上述全部內容都將用于銀行對客戶的價值進行評價、識別和應用。

　　客戶交易屬性維度?？蛻艚灰讓傩运坍嫷氖橇闶劭蛻粼谏虡I銀行資金的轉入、轉出、代發、留存、登陸等交易情況，包括活躍度、渠道偏好、大額消費、大額轉出、資金流出類型、資金周期性轉出、資金留存比、月代發額分段、手機銀行登錄次數、網銀交易金額等標簽。

　　客戶自然屬性維度?？蛻糇匀粚傩运坍嫷氖橇闶劭蛻舻娜丝诮y計特征、社會屬性方面的要素和標識，包括性別、年齡分段、賬齡分段、職業、高端小區、有車一族、有房一族、有娃一族、手機系統、高端通信、他行貴賓客戶、城市層級等標簽。

　　客戶產品屬性維度?？蛻舢a品屬性所刻畫的是零售客戶在商業銀行的產品持有、產品偏好、產品狀態、產品消費行為（RFM指標）、產品購買潛力、產品波動和產品趨勢相關的一些特征，包括客戶產品持有數、購買穩健產品標識、購買他行保險標識、信用卡額度、消貸客戶標識、保證金客戶標識、理財近度（RFM指標）、理財頻度（RFM指標）、理財額度（RFM指標）、保險近度（RFM指標）、保險頻度（RFM指標）、保險額度（RFM指標）、基金近度（RFM指標）、基金頻度（RFM指標）、基金額度（RFM指標）等標簽。

　　客戶資產屬性維度?？蛻糍Y產屬性所刻畫的是零售客戶在商業銀行的金融資產等級、資產偏好、資產變動、集中度和變化趨勢等，包括客戶資產偏好、客戶層級、客戶資產集中度、客戶層級變動程度、金融資產趨勢、金融資產波動性、財富人群標識等標簽。

　　客戶負債屬性維度?？蛻糌搨鶎傩运坍嫷氖橇闶劭蛻粼谏虡I銀行的貸款和行業情況，包括貸款類型、貸款結清標識、歷史貸款筆數、行業類型等標簽。

　　客戶風險屬性維度?？蛻麸L險屬性所刻畫的是零售客戶的風險偏好和信用狀況，即客戶信用等級，是否存在逾期、不良行為，客戶還款意愿和還款能力，包括客戶風險評級、是否有過逾期標識、逾期次數、是否有過不良標識、歷史不良筆數、小微貸款申請評分等標簽。

　　客戶行為屬性維度?？蛻粜袨閷傩运坍嫷氖橇闶劭蛻舻馁徫?、消費偏好、生活方式、支付和流失等行為、狀態。包括流失預警分類、近期高端商場客戶標識、近期高端健身標識、近期高端醫療標識、近期高端商務旅行標識、Apple Pay標識、工藝收藏、歷史境外金融需求等標簽。

　　客戶價值屬性維度?？蛻魞r值屬性所刻畫的是零售客戶的提升潛力、對于商業銀行收入和貢獻等情況，包括存款貢獻度、貸款貢獻度、中間業務貢獻度、綜合收入貢獻度、積分貢獻度、提升潛力分類等標簽。

　　標簽開發方式

　　現有標簽的開發，一般包括四種方式，即“數據基礎類”標簽、“數據加工類”標簽、“數據挖掘類”標簽和“文本挖掘類”標簽。從開發的難易程度來看，“數據基礎類”標簽最為簡單，“數據挖掘類”標簽和“文本挖掘類”標簽最為復雜，開發難度相對較高。

　　“數據基礎類”標簽。該類標簽直接來自于銀行企業級數據倉庫基礎數據層，通過數據倉庫自助數據服務平臺進行數據提取，如客戶性別、年齡分段、是否持有信用卡等。

　　“數據加工類”標簽。該類標簽是在數據基礎類標簽的基礎上再進行加工和運算而得到的（也稱為“數據衍生類”標簽），主要也是通過銀行數據倉庫自助數據服務平臺獲得，例如購買穩健產品標識、大額消費標識、境外金融需求等。

　　“數據挖掘類”標簽。該類標簽主要通過運用和創新數據挖掘分類、聚類、關聯規則、趨勢預測、組合模型等技術（具體技術包括決策樹分類、深度神經網絡分類、邏輯回歸分類、K-means聚類、Apriori購物籃分析、回歸預測等統計識別和機器學習算法），基于客戶信息開展客戶細分、產品推薦、預測客戶提升和流失行為等分析工作并形成結果標簽，例如資產偏好標簽、渠道偏好標簽、流失預警標簽、理財型保險響應標簽等。

　　“文本挖掘類”標簽。該類標簽為非結構性文本信息探索標簽，主要針對客戶的地址和消費交易文本附言等文本信息進行探索和歸納，過程中會使用文本分詞、新詞發現、詞頻統計、詞性識別、關鍵詞識別、相似詞識別、詞義消歧、文本分類、文本聚類、半監督文本學習等文本挖掘和自然語言處理技術，相關標簽例如高端小區標識、有房一族標識、有車一族標識、靚號標識、他行貴賓客戶標識等。

　　客戶標簽“5H”應用框架

　　關于零售銀行客戶標簽的應用，我們重點圍繞五種典型的商業銀行客戶類型，即高潛客戶、高價值財富客戶、高頻交易客戶、高穩定睡眠客戶、高流失可能性客戶，構建了“5H”應用框架，具體介紹如下。

　　高潛客戶?！案邼摽蛻簟睉檬侵富诳蛻魳撕炐畔?，從存量客戶中識別和判斷出具有高潛力的客戶，即通過客戶的房產類標簽、生活方式類標簽、他行信息類標簽和交易類標簽，從側面間接判斷客戶的潛在資產實力。例如，銀行可以通過有房一族、有車一族、高端通信、出國金融、高端商場客戶標識、高端健身標識、高端商旅標識、工藝收藏標識、高端醫療標識、他行貴賓客戶、大額轉賬、大額消費、信用卡額度等標簽，有效找到高潛力價值客戶線索，并指導一線業務人員“有的放矢”地開發和釋放客戶業務潛力。

　　高價值財富客戶?！案邇r值財富客戶”應用是指基于客戶標簽信息，向潛在客戶營銷“財富類”產品。應用中，銀行可將客戶劃分為兩種類型，即首購客戶和重購客戶，分類的依據是客戶是否具備相關的財富類產品歷史購買經驗。

　　重購客戶。如果針對財富類產品的存量客戶進行營銷（即歷史上有過財富類產品的購買行為，這里的財富類產品包括理財、基金、國債和保險等），通過RFM指標（如理財近度、理財頻度、理財額度標簽），可以很好地找到容易喚醒的客戶群體。

　　首購客戶。如果針對財富類產品的首次購買客戶，則需要結合潛力標簽（如有房、有車、出國消費等），找到潛力標簽命中數較多的客戶，而后進行財富類產品的推介與銷售。

　　高頻交易客戶?！案哳l交易客戶”是指交易活躍的客戶，他們一直是商業銀行關注的重點?；谝痪€營銷需求，銀行會重點考慮“高交低存”客戶，即客戶在銀行的交易量很大，但是資金沉淀量較少。通過相關客戶標簽的使用，來實現“高交低存”客戶的資金沉淀和資金留存，這個問題可以從“小微金融”和“個人金融”兩個方面考慮。

　　小微金融。如果客戶屬于經營類客戶（可通過經營類標簽進行判斷），那么可以結合客戶經營周期標簽進行產品推薦。當客戶處于經營周期的波峰時段，客戶的資金饑渴程度較高，此時適合通過貸款產品的推介，提升客戶的滿意度，從而實現客戶的資產留存；如果客戶處于經營的波谷，此時客戶閑置的資金較多，可以通過財富類產品的推介實現資金留存。

　　個人金融。如果客戶本身屬于傳統零售類客戶，則建議通過高潛標簽的命中情況，選擇性地進行財富類產品的推介。

　　高穩定睡眠客戶?！案叻€定睡眠客戶”應用主要針對在一段觀察期內處于過于穩定（不活躍）狀態的睡眠戶，通過客戶標簽的應用，實現對睡眠客戶的激活。具體而言，對于近半年交易量、交易次數都比較稀少的疑似睡眠戶，銀行可以通過一些標簽判斷客戶再次被激活的難易程度，例如歷史最高層級（歷史上可能是優質客戶）、產品持有數（存在一定的粘性）、賬齡（存在一定的粘性）、潛力標簽命中個數（高價值潛力客戶）等。

　　高流失可能性客戶?！案吡魇Э赡苄钥蛻簟睉檬侵竿ㄟ^對客戶標簽的使用，對那些被預測為具有高可能性發生未來流失行為的客戶，實現流失率的有效降低。對于銀行零售業務而言，客戶流失通常被定義為客戶金融資產（主要包含儲蓄、理財、基金、國債、保險五項）的季日均較上一季度明顯下降。采用“挖掘模型流失預警分類”標簽，銀行能夠提前識別出下一季度可能發生流失的客戶名單，并可進一步通過高價值財富客戶標簽以及高潛客戶標簽形成客戶挽留策略。例如，銀行可以判斷客戶是否對某些財富類產品具有高響應力，并同時識別客戶是否為他行貴賓客戶，由此篩選出那些可能在下一季度挪動資金購買他行財富類產品的客戶，并定向為他們推介行內更具吸引力的相關產品，以達到客戶金融資產留存的目的；同時，銀行也可以識別出那些在未來有消費需求的客戶，與其讓他們將儲蓄用作消費，不如為他們提供價格合理的消費類金融產品，為客戶和銀行共同實現更大的收益。

　　總結

　　在商業銀行日常經營管理中，一線營銷人員缺少識別高價值潛力客戶的工具和手段，同時有關客戶畫像的認知和了解也處于初級階段。因此，銀行需要通過客戶的人口統計特征、資產變化、動賬交易、消費附言、客戶地址信息、建模預測信息等，構建客戶標簽維度和體系。本文介紹了銀行零售客戶標簽體系的八大屬性維度（T-N-P-A-D-R-B-V），即交易屬性、自然屬性、產品屬性、資產屬性、負債屬性、風險屬性、行為屬性和價值屬性。此外，本文還介紹了標簽開發的四種經典方式，即“數據基礎類”標簽、“數據加工類”標簽、“數據挖掘類”標簽、“文本挖掘類”標簽。最后，本文提出了“5H”應用框架，介紹和演繹了標簽應用的五個方向和案例，即“高潛客戶”應用、“高價值財富客戶”應用、“高頻交易客戶”應用、“高穩定睡眠客戶”應用以及“高流失可能性客戶”應用。希望本文內容以期為FinTech時代商業銀行大數據戰略布局及開展基于客戶標簽體系建設的數字化營銷應用提供有益的借鑒。

　?。ㄗ髡邌挝唬褐袊裆y行）

責任編輯：方杰