如何构建和业务深度融合的客户标签？
当前，许多企业都在挖掘客户数据进行精细化营销。在这一过程中，企业需要将客户的原始数据转化为相对具象、营销人员可识别、可应用的系统化数据，而标签是让营销人员读懂数据的重要语言。一个好用的客户标签体系能最大化地挖掘数据潜能。
什么是好用的标签？
标签体系简单说就是把客户分到多少类里面去，当然，每个客户可以分到多个类别。这些类别的涵盖面、层级、彼此包含与被包含的关系就构成了标签体系。所谓好用的标签体系的构建需要遵循两大原则，一是便于检索，二是效果显著。
但在实际使用场景中，对这两点的要求是不同的。许多企业都试图构建一个完整的、层级分明、逻辑严谨的标签体系，但最后却落于形式主义。所生的标签既不能指导业务、也不能预测结果。
真正好用的客户标签永远是“从业务中来，到业务中去”，它能够帮助企业了解具体营销场景中出现的问题。
比如某银行的信用卡中心希望推境外消费的信用卡，需要找到“近期有出国意向”的消费者，面对浩如烟海的客户交易信息，银行可提炼出客户近期有过在签证中心的交易信息，形成直接反映需求的“我要出国”的标签，再结合其它的标签信息,组合成“出国客群画像”，就可以向该客群精准营销该信用卡业务了。
数据是标签的原料
标签的创建是以客户数据为原料，以服务企业业务需求的导向。所以设计标签的难点在于，既要符合企业的业务需要，同时也必须照顾企业目前的数据现状。
举例而言，缺乏客户实时行为数据获取的企业，如果创建客户未来一周的购买可能性标签，恐怕难以准确实现，因为缺乏客户当前状态的数据维度，这就需要企业在客户触点上收集客户行为数据，如是否浏览购买页面超过10秒、是否领取优惠券等等。
所以标签设计的基础是对企业客户数据的收集、清洗、提取和整合。企业有多个产品线、每个产品线的业务数据又分属在多个系统平台内，为了搭建完善的客户标签体系，需要尽可能汇总最大范围内所有客户触点的数据，比如：网站、微信、小程序、App、H5、商品互动码、POS、CRM、会员系统、邮件、短信、智能家电、智慧门店设备、线下活动等等。
基于客户生命周期的标签体系
企业一旦拥有完备的客户数据作为原材料，就需要将其进行切割，分配，整合成基于业务的客户标签。在这一过程中，客户生命周期起到重要作用。企业可以根据客户生命周期阶段进行标签的设立，同时基于不同阶段企业业务需求，进行条目的完善和规则的细化。
如，企业可以将客户归入潜客期、成熟期、衰退期、流失期等大的标签框架中，对于潜客期的客户，企业可以按照需求设立相应性、兴趣匹配度、资料完善度、近期购买意向等业务相关标签，利用数据模型制定标签规则；同样，希望成熟客户交叉复购的企业可以按照近期活跃度、客户购买力、消费频次、购买偏好等维度制定相应标签，使交叉推荐符合企业精准和个性化的需求。
好标签藏在算法背后
事实上，与企业业务关联最紧密的客户标签往往是带有预测性的，比如，某客户的营销价值，该客户对产品的心理价位预期。这些标签的提取需要在模型的基础上更进一步，利用更复杂的算法组合计算得出。
比如航司需要区分客户属性，判断出是否为商务旅客，就可以利用逻辑回归、K-均值聚类、支持向量机、神经网络等机器学习算法，计算其为商务旅客的概率。如逻辑回归算法，可以选取“是否VIP”、“是否团队购票”、“是否商务舱”、“订座——出行日期差是否小于N天”、“出行是否周末”，“近一年内出行次数是否大于N次”、“出行城市是否大于N座”等变量。最终得出该客户是否为商务旅客的预测标签。
同样的，企业希望预测预测某客户对某商品的购买概率，如果没有足够的行为数据或历史交易数据支持（如浏览该商品超过N秒，近期购买过该产品），则需要利用协同过滤等算法进行计算，结合历史购买记录中的相同属性商品、类似特征人群的购买记录等数据参数，计算出该客户是否会购买商品的预测标签。
从以上两个例子可以看出，一旦实现具有与业务高度融合的客户标签，距离客户成功就近在咫尺了。一个标签从无到有，被划分归类，最终实现业务指导，是企业逆向思考的结果，也是以客户视角来映射自身产品和业务的旅程。在技术革新的当下，富有前瞻性的企业都在加速企业数据化的进程，跨越企业和客户认知上的鸿沟。
