一、佰聆数据聆鉴·客户画像解决方案
传统对于客户特征的认知和分析一般是以“业务经验＋整体的运营报表＋零散的专题分析”的形式，这种方式能在一定程度上帮助企业经营者大致了解现有的客户群分布和特点，但同时也存在一定问题：
1、单一的报表和统计只能发现表面和已经存在的客户特征，无法再进一步对客户的隐性特征和发展趋势进行预测，从而帮助企业发现潜在的客户机会或经营风险；
2、零散的专题分析得使各类分析结论成为“一次性”和“孤立性”成果，不能形成有效的知识积累机制，使得分析成果缺少良好的可延续性和结合性，分析工作的应用效率大打折扣；
3、晦涩难懂的分析结论不能直接为一线业务人员服务，对于企业的一线员工，如客服专员、销售人员、柜台人员等，“白话”式的客户特征描述比各种复杂的参考阈值更加直观易懂。
有别于传统的客户管理方式，佰聆数据聆鉴·客户画像应用解决方案立足于解决各行业在客户管理、服务、营销等方面的业务“痛点”，通过收集消费者社会属性、生活习惯、消费行为、交互特征等各个原始系统的零散数据，运用各种大数据技术对数据信息进行深层加工，挖掘客户隐性特征，并以标签形式固化分析成果。通过不同维度的客户特征分析和标签沉淀，抽象出用户的商业全貌，为企业快速找到目标用户群体、精准定位用户需求等提供广泛的反馈信息。
• 需要掌握客户的哪些画像特征
每个客户形象都是立体多维的，对于客户的特征描述无法单纯从某几个方面去做到全面覆盖。但对于不同行业产品和服务来说，每个企业对客户特征的关注方向会不尽相同。因此，结合行业特点和业务重心，对构成客户画像的特征体系进行合理设计是建设客户画像建设的首要工作。
佰聆数据在电信、电网、金融等各个行业均具有丰富的服务经验，强大的业务专家团队，为企业在客户画像建设前期提供专业咨询。其中包括基于客户业务需求、场景建设方向、现有数据现状特点进行准确专业的建设可行性评估，合理、实用、前瞻、全面的客户标签建设体系设计，结合标签的应用场景和策略库设计等咨询服务。
• 客户标签如何挖掘？
客户标签不是对源数据的直接使用，而是综合了数据特征和业务特征的经验成果，从业务需求角度出发，汇聚各个系统零散的原始数据，并根据业务的规则和定义，利用科学的统计分析或挖掘算法提炼而出的客户刻画指标。
佰聆数据的聆鉴·客户画像应用解决方案对于标签的挖掘，建立在成熟的方法论和科学的分析之上。按照数据加工的深度，佰聆数据将客户标签建设划分为两个层级：
第一层是基础标签，利用简单的统计分析和业务经验对原始数据进行基础分析处理，如对人口属性、使用频率、购买次数等简单指标的提炼；
第二层是隐性标签，对于无法基于单一数据直观定义的标签类型，则需要综合多维度数据并基于业务特点来设计更为细致的分析流程，并综合运用数据挖掘模型算法训练得出蕴含在数据底层的规律，再将数学规律进行业务转换和提炼，最终形成复杂标签。此类标签如客户的行为偏好、情感特征、风险、信用等。针对隐性标签，佰聆数据又将其进一步细分为如下两个分层：
细分层一：事实标签，对于客户已经发生的行为特征进行描述，需要结合客户的多方信息的进行综合分析和提炼，如对客户的偏好、满意度等方面的刻画；
细分层二：预测标签，对客户尚未发生的行为特征进行描述，需基于历史已具备此类特征的存量客户样本，来构建各类预测模型，为潜在的客户打上特征预测标签，如对客户的流失风险、消费潜力等方面的刻画。
• 如何形成有效的知识管理？
客户画像的建设是一个逐渐深化和完善的过程，随着分析主题的拓展和延伸，客户标签体系逐渐庞大，同时使用人员增多，应用操作也更加频繁，需要对现有的知识进行有效地沉淀和管理。
佰聆数据聆鉴·客户画像应用解决方案充分考虑到知识积累和管理方面的问题，采用自主研发的标签库系统为客户画像设计人员、进行自助分析的业务人员、实施标签应用体系的开发人员提供标签组织、存储、管理、应用的全程支撑，是一套完善的客户画像体系支撑平台。
1、分布式设计，支持高性能的列式数据存储、分布式计算架构、内存缓存交换机制，从而实现大数据量下的秒级计算响应。
2、支持多种格式源数据，包括来自各个业务系统和媒介的分析数据源，其载体包括数据库、文件、大数据平台等。只需在界面中配置新的标签，或者改变原来的标签就可以实现业务人员分析需求的变更，这个操作只需要极短时间，快速获取价值，无需复杂的取数、建模工作，同时界面展现功能丰富，可以按照客户需求随时调整，操作灵活。
3、可扩展GUI，用于管理标签、源数据、标签应用，为源数据同步、标签更新执行、后台调度的监管，以及标签的全生命周期管理提供标准化界面。
4、卓越的可扩展性和易操作性，通过快速部署实施生成值得企业信赖的客户画像体系，并提供强大的自助分析功能帮助用户进行基于标签的深度分析，准确洞察客户需求。
5、提供标准的API服务，可快速对接企业原有的各类业务应用系统，支撑多渠道营销、用户洞察及客户服务，助力企业建立标准化、智能化、高效化的应用体系。
二、佰聆数据客户画像的特点及优势
丰富的行业经验，全方位客户画像构建：依托佰聆数据在电信、电网、金融等领域丰富的业务经验，可以快速地为企业的客户画像建设工作提供专业全面的规划，指导企业有序、正确地开展实施建设工作。
专业的数据分析挖掘技术，深挖客户隐形标签：成熟的分析体系、专业的技术团队，帮助企业进行全触点、全渠道用户数据整合，多维度洞察用户特征，凭借分类、关联、聚类等多种算法支持，充分挖掘客户隐形标签，立体化展现360度客户画像，最大化客户价值。
灵活的目标用户圈定，闭环的应用流程支撑：基于完善的标签体系可便捷快速圈定目标用户群，随时响应业务场景需要，并针对不同角色人员的需求(如营销、服务、运营等)，提供不同的应用策略配置，及时收集策略应用的结果反馈信息，基于应用效果及时优化标签规则，形成不断完善的闭环应用流程。
可视化的画像应用，标签全生命周期统一管理：在应用上，标签化管理企业全触点客户数据，构建企业全维度标签体系，通过标签云方式直观展示客户的全景视图，让客户形象“可视化”。管理上，为客户标签的创建、审核、发布、应用、评估、下线的全生命周期过程提供统一管理。
大数据技术支撑，实现标签实时更新应用：除传统的RDBMS数据库之外，BDA客户画像支持采用Hadoop、Storm、Spark、Impala等计算框架和HDFS、HBase、MongoDB等数据存储服务，真正做到海量批处理和高速流处理，技术上保证了用户标签的实时更新，解决企业在实时营销和服务上的技术瓶颈。
三、佰聆数据典型客户案例
• 电信运营商
某通信运营商在精细化管理的路线下，基于挖掘分析结果，将分析成果标签化，建立具备对客户的社会属性、消费能力、位置变化、通讯行为、上网行为、业务行为、渠道偏好等不同维度进行360度全景视图刻画能力的客户标签管理体系。该运营商已建成共六百多个标签，一千多个指标，并通过标签库管理系统进行统一的标签管理，通过对客户标签和数据宽表的组合运算，在手机终端、套餐、数据业务等产品的精准营销、分层分级客户服务等方面实现了客户超细分管理。
• 电网公司
某省电力公司为了能准确识别客户特征，提升客户服务的差异化、精准度，有效共享内部数据，落实全流程客户满意度管理，基于客户画像技术理念，以标签库建设为载体，以电费风险防控为标签应用场景，对客户的用电、缴费、催收等业务特征开展挖掘分析，形成以风险管控方向为主的客户标签体系，并运用到实际的电费催收流程中，使得欠费客户数相较于以往平均减少10%，为该电力公司的电费催收工作带来实质性的帮助，有效减少企业的经济损失。
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