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随着数字普惠业务的蓬勃发展，应用大数据技术进行“客群分层”已成为高效开展普惠金融业务的重要手段，“客群分层”的建立可以提升客户综合管理能力，助力精准营销。“客群分层”的关键环节是进行“客户标签”的设计，建立客户标签体系可以更好地理解客户，更快速地定位客户需求，更精准地开展普惠金融业务，提供相应的服务。
普惠客户的标签体系构建以业务目标为出发点，细化标签业务场景，通过事实标签、规则标签和模型标签的构建方式，全面搭建普惠标签体系框架。
常见标签体系业务目标有：营销增强，客户洞察，渠道优化，产品创新，风险防范，运营提升等。
常见标签业务场景有：客户概况，客户价值，关联关系，业务往来，生活行为，风险评估，营销特性等。
以客户概况为例，可以从客户的基本属性、社会属性、兴趣偏好、特征客群等方面收集整理信息，从而设计客户标签。
普惠客户分类坚持以用户为中心的经营理念，强调企业需要善于发现用户的需求，从用户的需求出发来指导产品的设计、服务、营销等工作。因此，在普惠客户标签分类时，我们需参考该理念把普惠客户标签信息分为属性、行为和需求3个一级分类，每个一级分类下，细分为多个二级分类，如客户属性下可根据客户本身特征，细分为客户概况、客户价值；客户行为下可依据客户与企业接触过程中已发生的事件，细分为关联关系、业务往来；客户需求下可通过对客户未来行为的预测，细分为风险评估和营销特性。
基于上述分类理念和方法，常见普惠客户标签分类如下：
一级分类包括客户概况、客户价值、关联关系、业务往来、风险评估和营销特性，对每个一级分类都可展开细分，如客户概况可根据客户基本信息、商业信息、财务信息、特征客群进行展开分类。
一般金融企业客户画像构建方法：从业务数据梳理、有任务需求分析、标签体系建设三部分逐步构成客户360°画像。
普惠企业的“客户画像”主要包括以下10个维度：
客户概览、基本信息、营销信息、综合评价、产品地图、交易洞察、关联分析、授信信息、信用风险、财务信息。
普惠客户数据主要来源企业内部，是从与普惠客户的各触点收集整理而来的数据，如：工商数据、财务数据、司法数据、股权关系、交易关系等。产业数据主要来源企业外部，是普惠客户在社会生产经营过程中的各类数据，如：资质企业、私募数据、园区数据、宏观经济、同业基准、行业政策、新闻舆情等。通过对内外部数据的融合，可以丰富普惠客户的画像信息，更加全面展示客户内容。
建立“客户标签”体系，通过内外部数据融合与加工，以用户为中心，以满足用户需求为出发点，多层级多角度划分客户标签，描绘客户360°画像，助力普惠金融业务更加精准开展，高效进行。
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