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。
华夏银行数据资产管理与运营实践
252023 . 02 中国金融电脑专题Special Topic华夏银行信息科技部副总经理、大数据服务中心主任 易永丰华夏银行数据资产管理与运营实践华夏银行信息科技部副总经理、大数据服务中心主任 易永丰党的十八大以来，在网络强国战略、国家大数据战略等重大决策部署的推动下，数字中国、数字社会建设不断深化，数据作为新型生产要素的价值日益凸显。
国务院及人民银行、银保监会发布的数字化转型相关指导性文件也为激发数据要素价值指明了方向，确定了发展目标，提出了数据要素市场化的根本原则。
近年来，商业银行在金融与科技、业务与场景融合的过程中积累了大量高价值的金融数据及外部数据，要想更充分地释放这些数据价值，需要将良好的数据资产管理作为根基。
华夏银行高度重视数据管理，从战略规划、管理体系、应用渠道等方面持续强化，推动相关工作顺利开展。
一、统筹战略规划，做好数据资产顶层设计2021年，华夏银行制定了《2021—2025年发展规划》，将数字化转型作为重要战略转型方向，深化数据治理与数据资产管理，并于同年启动了数字化转型1号工程——“禹治工程”，明确了数据治理体系工作目标、实施路径和工作安排，推进数据价值释放，赋能业务应用。
作为“禹治工程”的重点任务，数据资产管理按照“企业级、价值性、共享性、安全性、管理对等”的原则开展工作。
在组织架构方面，华夏银行建立了以信息科技管理委员会为全行数据资产管理最高决策机构、以外部数据审定委员会为外部数据引入的决策机构，信息科技部门统筹协调行内数据资产管理工作，各相关单位落实所属数据资产管理工作任务要求的三级组织架构。
在机制保障方面，华夏银行制定了数据资产管理制度，明确了数据资产相关组织架构、工作职责、工作流程及范围；印发了外部数据管理相关制度，加强外部数据统筹管理，收集整合全行外部数据需求，统筹外部数据引入审定和接入工作，落实外部数据引入依法合规、集中共享的要求；构建数据认责机制，以字段为认责对象、以部门为认责主体，结合数据生命周期管理的职责分工，建立认责关系矩阵。
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。
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。
金融行业客户体系搭建和运营
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金融产品满意度和营销效率，推动形成以量化决策为支持，以客户为中心的数字化运营体系。”与此同 时，以中国银保监会为代表的监管机构也在不断重申强化精细化转型要求，监管人员在规划保险业改革战 略时曾表示，“我国保险业正面临粗放式运营向精细化转型的过程。”
客户行为洞察：零售客群复杂多层次、全渠道服务成为刚需、金融服务场景化、一揽子产 品与服务更受青睐
金融行业篇 行业现状：从跑马圈地到精细化运营，要求经营效能的全面提升
我国金融行业业态庞杂多元，涵盖银行、保险、证券、资产管理等细分行业，资产总规模超过300万亿元； 本次白皮书聚焦金融行业零售客户，覆盖资产规模占比最高的零售银行和保险领域。 近年，我国整体经济发展总体平稳（不考虑新冠疫情造成的短期冲击），国民收入持续增长为金融行业蓬 勃发展注入活力，与此同时，一大批具有数字化、高科技基因的新兴金融科技企业逐一涌现。作为与消费 者生活最紧密相关的行业，我国金融机构的发展史与商业发展历程完美契合。越来越多金融机构的经历表 明，经历了早期依托网点扩张后，“跑马圈地”式的运营模式或将不再符合时代潮流。传统金融开始从“以 产品为中心”向“以客户为中心”转型；而新兴金融机构成立之初即以客户运营为主要愿景， 并不断深耕 客户，提升服务深度。 展望未来，金融行业竞争格局日趋激烈，驱动不同业态金融企业积极转型客户深度运营，提升客户钱包份 额，在竞争中共生共存。 以银行业为例，中国银行业的网点增速在过去五年快速下滑，并且在2018年首次出现增速为负的情况。综 合众多银行近期年报，大部分传统银行的零售客户数量、净收入增速均持续放缓；新客转化困难、老客运 营不畅是零售银行发展的主要痛点。针对上述困境，各传统金融机构试图转变运营思维，纷纷在年报中强 调了“以客户为中心”的战略发展要求。例如，招商银行表示，将会“坚持优化资产结构，持续提升消费
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。
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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。