基于數據標簽的客戶畫像應用

張翔 杜兆龍

如何利用客戶產生的購買、維修、申請服務等數據進行客戶的精準定位和分析，借助數據挖掘及分析技術對客戶進行模擬畫像對制造業本身有著重要的意義。本文基于營銷體系系統數據進行客戶畫像，充分挖掘客戶購買力，并分析驗證客戶畫像在企業實際銷售業務中的應用情況。

在智能制造和智慧營銷的背景下，離散型制造業的生產制造執行系統（MES系統）、客戶服務關系管理系統（CRM系統）中積累了海量的生產、銷售及服務等相關數據，本企業自2009年建設至今各系統內數據表現出海量數據、長周期存儲、高頻率計算以及多協同業務復雜性等特征。本文以客戶行為分析為主題，通過對客戶購買特征、報修數據和智能管家使用情況等數據進行挖掘，以客戶行為表現為基礎，對客戶進行畫像標簽標定，挖掘客戶的產品喜好及購買力，進而分析出銷售信息單的贏單轉化率，為精準化營銷提供數據支撐。

主要數據來源及技術框架

主要數據來源

以徐工集團徐州重型機械有限公司CRM系統及起重在線系統中客戶用戶的數據作為主要研究對象，用戶的數據貫穿整個業務流程，包括商機、合同、報修和回款等多個維度數據，其中因客戶購買行為產生的數據在CRM系統中，而客戶使用產品行為的數據在起重在線系統中，相關數據經預處理（含數據維度的統一、異常數據分析補全和歸一化處理等）方可用于分析應用。

技術架構

本文采用松耦合的5層架構進行設計，如圖1所示。本文將系統層次結構劃分為5層，各層次之間的業務調用、業務處理和數據映射分離，承接系統服務功能，實現了系統內部的靈活響應。

門戶層：以統一界面提供模型分析結果，直接面向決策層；

平臺層：面向管理層用戶的分析數據展示，具體到各維度的業務場景；

存儲層：加工后的維度數據，對數據進行標定、保存，并提供查詢功能，作為整個系統的核心；

連接層：對底層數據進行數據治理，涉及到提取、清洗、轉化以及數據的存儲等；

數據層：包括核心平臺、客戶關系管理系統數據、400服務平臺工單數據以及短信數據等。

用戶標簽模型建立

以RFM模型即消費近度R（最近一次購買時間）、消費頻次F和平均消費額M為分類依據，結合客戶的報修記錄及滿意度調研對用戶數據進行處理，構建客戶全方位、立體的畫像，實現整體客戶群劃分到個體層面。

標簽的分類

根據實際數據情況將標簽庫分為關于主題、維度和業務的3個層級，利用分層標簽捕捉用戶的特征，較為全面地展現客戶的“樣貌”。

標簽的生成

標簽的獲取方式可以分為簡單抽取、統計獲取和算法生成三類。像用戶的分析維度可以分為經濟狀況、信譽情況、購買意向和服務需求4個維度，通過計算出相應指標的數據，對比標準值完成構建的標簽是抽取統計型標簽，根據分類算法進行構建的標簽則是模型算法生成。

標簽更新及管理

通過各核心業務系統，利用ETL抽取工具獲取后，對數據進行治理，諸如清洗、補全和轉換等，設計構建標簽的規則，利用規則條件進行歸類打標記，同時利用評價指標進行結果評估，根據評估結果進行適當調整，在最后將各標簽應用于客戶畫像系統。標簽全生命周期管理如圖2所示。

用戶畫像在數據分析平臺的應用場景

基于客戶關系管理平臺（CRM系統）、起重在線平臺和物聯網平臺等業務平臺數據，進行客戶的全貌分析，包括經濟狀況、信譽情況、復購意向和服務需求四大方向。通過客戶已有設備的運營情況、系統內回款情況、最近購買情況及車輛工作情況、設備使用年限及過往服務情況等維度，綜合匯聚成以標簽庫、標簽管理為基礎的基于服務場景的客戶標簽一體化管理平臺。

客戶分類及信息的精準推送

利用平臺數據將客戶進行歸類，利用畫像標簽劃分客戶群體，細分為A、B、C、D的不同等級的服務群體；購買量大、回款及時的行為優質正向標簽戶；購買頻率低、長期逾期等負向標簽戶。

針對A類優質客戶的特殊服務群體采取主動服務、維保提醒、車輛狀況分析、定向推送車輛的健康指數等精準服務，保證特殊群體在第一時間獲取消息；針對B類的正向標簽戶定向推送服務提醒、新品宣傳、增值服務，保持客戶在線互動及流量穩定；針對C類標簽客戶定向發布繳費提醒、車輛保養提醒、車輛使用小技巧；對D類的標簽客戶，根據其標簽定位，主動發送車輛欠費預期鎖車預警、繳費提醒。最終，根據不同定位，提供不同差異化服務，實現精準推送。

精準化營銷服務

以客戶需求分布為基礎，由市場部牽頭為客戶差異化需求提供精準服務，增強服務的針對性、及時性。對A、B類優質客戶和意向客戶，利用大客戶經理模式開展定向專屬優惠、信息主動服務、訴求在規定時間解決和定期回訪等方式，不斷加強大客戶新品體驗，通過多種途徑提高客戶資源流量的引入。面對C類和D類中逾期欠款、無故退車客戶，主動進行催收，并對其信用度進行調整。對“特性標簽”，即有投訴行為的客戶，推出主動服務，主動出擊合理解決訴求，化解潛在風險，確保將絕大多數問題解決在銷售服務一線，保證精準營銷客戶服務的滿意度。

客戶生態圈增值服務

結合第三方滿意度調研結果中客戶反饋的訴求，建設起重在線客戶生態圈，智能管家可以向客戶提供客戶車輛的管理、監控及實時工況分析；吊裝社區為客戶提供一些工程項目的發布；回款查詢幫助客戶隨時進行車輛回款情況查詢，防止客戶因回款不及時導致的車輛鎖車。App上提供了專業的車輛維修視頻課程，有需求的客戶可以購買自己需要的教程進行學習，解決不掉的問題可進行在線專家答疑，為客戶提供增值服務。

在數字化轉型的背景下，利用互聯網思維，挖掘分析客戶數據資產，利用客戶畫像將數據變現增值，實現企業的高效價值營銷。高度離散、個性化、小品種和多批量的工程機械行業，其銷售服務正面臨激烈的競爭，數字化智能化轉型、價值營銷客戶生態圈、跨界營銷以及非本行業沖擊等新模式、新業態層出不窮。企業只有把握住數字化轉型趨勢，利用客戶生態圈、客戶畫像，充分挖掘數據內部規律，以不變的規律把客戶購買行為差異的變化發掘出來，有效實現對客戶營銷的精準化和個性化，賦能企業價值增長。