信用卡客户标签体系建设与应用探索

　　自2003年信用卡大规模发行以来，经历了前几年的跑马圈地，目前，主要发卡银行基本已具备了一定的发卡规模，开始从扩张期向成长期、成熟期发展，业务经营由传统粗放型向精细化管理转变，并纷纷加大了金融科技应用方面的投入，以期提高客户经营管理水平，提升信用卡业务的盈利能力‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。为实现这一目标，对客户人群进行标签化管理成为一个重要的助推器‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　一、信用卡客户标签体系建设的紧迫性

　　从行业发展看，建设客户标签体系是行业发展的趋势‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。伴随着互联网、区块链、人工智能、5G技术等在金融领域的运用，银行向数字化、网络化、智能化转型已是必然的选择，即时、实时的金融服务将成为现实，未来金融产品和服务将隐身于场景、消费生态圈之中，传统的物理网点无法有效触达客户，银行经营客户关系更依赖大数据对客户的认知、细分及需求的预判。

　　从客户需求看，建设客户标签体系是满足信用卡客户多样化需求的重要手段。随着客户需求日益丰富多变，客户对产品、服务和营销的体验要求越来越高，这要求供给方能够精准定位客户需求，及时、准确地为其提供产品或服务。信用卡作为同质性较高的金融产品，发卡机构对客户需求的掌握程度、响应速度直接影响着客户体验。

　　从业务转型看，建设客户标签体系是信用卡数字化的内在要求。信用卡是数据密集型行业，涉及海量的客户、账户、产品、渠道、交易、商户、增值服务等信息，信息种类繁多且数据积累的速度越来越快，因此，急需建立有效的数据产品，进一步看清、看全、看准、看远客户及其需求，实现基于数据的策略研究与制定，提升产品和管理的精细化水平。

　　在此背景下，基于业务发展对企业级客户信息进行整合，准确而全面地洞悉客户属性、客户需求、客户偏好变得尤为重要，客户标签建设也成为各家银行大数据应用研究的一项新内容。

　　二、信用卡客户标签含义及体系建设

　　客户标签是对客户特征的总结归纳，是客户画像的最细颗粒，是实现客户价值管理、风险管理、营销管理、交叉销售、差异化定价乃至产品设计的基础，能够支持基于客户需求驱动的产品和服务差异化、结构化匹配交付。

　　1.客户标签的分类

　　按照发布形态、具体内容、数据加工逻辑等维度，客户标签可以有多个不同的细分体系。

　　(1)按照标签发布形态分类

　　客户标签体系可分为固定标签、临时标签。固定标签主要是指规则固化、普适性较高、较稳定的标签，这类标签通常规则稳定，比如客户学历、消费偏好等;临时标签是指服务于特定业务策略而临时加工的标签，这类标签针对性较强、规则经常变动，一般不纳入标签库常态化发布中。

　　(2)按照标签具体内容分类

　　客户标签可分为人口特征、客户行为、收益风险、需求和态度标签等。人口特征标签重点刻画客户基本特征，包括客户的人口统计、关联关系等标签;客户行为标签是对客户行为特征的归纳总结，包括客户的交易行为、积分行为、渠道行为等标签;收益风险标签是对客户风险与收益情况的评价，主要包括客户风险评价、收益贡献度评价标签;需求和态度标签旨在刻画客户的需求偏好，包括客户交易偏好、营销响应、渠道偏好、兴趣偏好等标签。

　　(3)按照标签的数据加工逻辑分类

　　客户标签可分为基础事实类、数据挖掘类、业务策略类标签。基础事实类标签从客户维度出发，对原始基础数据进行汇总整合，是对客户既有特征属性和历史行为的刻画，包括人口特征、社会属性、所持产品、交易情况等;数据挖掘类标签是在客户既有特征属性和历史行为分析基础上对客户行为的判断或预测，是数据挖掘、模型开发结果的标签化，比如基于营销响应、风险评估、价值预测、客群细分等模型结果的标签化;业务策略类标签是在基础事实标签及数据挖掘类标签的基础上，结合业务发展战略，针对各类细分客群精准适配的经营策略标签，与业务战略及业务经营水平密切相关，比如针对高价值且高流失倾向的客户可以标签“重点挽留”，针对网购消费客群标签“营销手机银行”等。

　　2.客户标签体系建设

　　综合上述标签的分类，发卡机构可以构建包括人口特征、客户行为、收益风险、需求和态度四个维度，基础事实类、数据挖掘类、业务策略类三个层次的信用卡客户标签体系。值得注意的是，客户标签体系的建设必须基于业务需求，任何脱离了业务应用场景的标签体系都是空中楼阁，是没有意义的。

　　三、信用卡客户标签体系的应用

　　客户标签是看清、看全、看准、看远客户的重要基础，贯穿于信用卡客户识别与拓展、客户经营、客户维护等客户关系管理的各个环节，支持信用卡客户全生命周期管理中的场景化、移动化、智能化金融服务的精准匹配与交付，是信用卡数字化经营管理的有效工具。具体应用上，客户标签支持全面的客户洞察、快速的模型开发以及精准的客群定位，实现数据成果的转化，大幅提升数据应用效率。

　　1.客户标签体系支持全面的客户洞察，实现统一客户认知

　　客户标签基于企业级数据对客户的属性、特征、需求信息进行加工整合，通过不同标签的组合，刻画客户基本特征、行为偏好，勾勒客户画像，实现对客户的全面洞察。比如，通过人口属性标签(客户的年龄、学历、性别、地区等)、消费偏好标签(境外、网上、餐饮、商旅偏好等标签)、信贷偏好标签(循环、分期交易等)、渠道偏好标签(手机银行、短信标签等)、风险收益标签(收入结构、灰/黑名单标签等)组合就可以全面还原客户信息，支持后续的策略研究及制定。

　　2.客户标签体系支持快速的模型开发迭代，提升数据分析效率

　　客户标签通过对海量基础数据的分析挖掘、加工提炼，具有可复用、标准化的特点。传统数据建模过程中，模型开发前的数据清洗、集成、标准化过程往往消耗分析人员大量的时间与精力，以客户标签作为特征变量支持后续的模型算法，将大幅缩减模型开发过程中基础变量处理时间，有效提升模型开发迭代效率。比如，预测客户对酒店商旅类增值服务的营销响应情况，可直接利用客户的基本特征标签、消费偏好标签、以往促销活动偏好标签、价格敏感度标签快速建立营销响应预测模型，支持营销资源的有效投放，产生更大效益。

　　3.客户标签体系支持快速的客群定位，实现精准营销与精准服务

　　客户标签是客户细分的最小颗粒，通过单个或多个标签的组合可以快速定位目标客群，精准预测客户需求，支持差异化的服务与营销。比如，通过“出境高倾向客群”标签就可以快速定位潜在出境目标客群，支持境外促销活动的有效触达，提升精准营销效率;通过“新婚客群”“消费偏好”标签就可以向新婚客群及时推送婚庆分期、家装分期等分期信贷产品，实现客群、产品与场景的一致性匹配，提高营销成功率。

　　四、客户标签体系未来展望

　　大数据技术让一切行为皆可度量，为客户洞察与标签体系建设提供了充分条件。客户标签体系在互联网行业已得到广泛应用，但在银行业还属于起步探索阶段。为了充分发挥客户标签体系的作用，推进过程中需重点关注以下事项：

　　一是建立从标签的需求、研发、应用、跟踪、优化到退出的标准化、可执行的流程，及时清退优化关注少、应用效果差的标签，保证标签开发与应用的规范化、高效化开展。

　　二是建立客户标签运营管理系统，实现基于标签的客户画像管理与可视化分析，支持标签筛选定位目标客群，并连接生产系统，直接触达客户，实现从标签到策略制定、应用的敏捷流程，提升数据应用范围与标签应用成效。

　　三是基于业务经营、市场环境、数据资源情况进行持续迭代、优化，不断丰富标签广度与深度，在应用中完善标签建设，在标签优化中促进策略应用，实现策略应用与标签迭代之间的相互促进。

　　未来，通过深化银行自有数据与第三方信息的融合以及深挖文本语音等非结构化信息，客户标签体系将在智能推荐、智能风控、智能交互体验等领域发挥更大作用，大幅提升银行的精细化管理与盈利水平。

　　作者：俞丽君俞艳红

　　银行金融论文投稿刊物：《中国信用卡》办刊的宗旨是“立足金融、服务行业、面向社会”，交流国内外电子货币领域的信息与成果，宣传信用卡使用知识，沟通金融科技领域与计算机产业界、商业服务业和广大持卡用户之间的广泛联系，推动我国信用卡事业的发展。

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