客户信息标签化，即客户画像，是指通过收集客户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对客户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全貌。

从对客户打标签的方式来看，一般分为3 种类型：①统计类标签；②规则类标签；③机器学习挖掘类标签（预测标签）。

1. 统计类标签

这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个客户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7 日活跃时长、近 7 日活跃天数、近 7 日活跃次数等字段可以从客户注册数据、客户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了客户画像的基础。

2. 规则类标签

该类标签基于客户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”客户这一口径的定义为“近 30 天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定；

3. 机器学习挖掘类标签（预测标签）

该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对客户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个客户的行为习惯判断该客户是男性还是女性、根据一个客户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。

在实际工程中，一般统计类和规则类的标签较多，而机器学习标签由于开发周期较长，开发成本较高，因此开发所占比例较小。但随着流量红利的结束，企业和商家也从获客时代逐渐转向了拼服务的时代。如何通过对客户进行更精细化的管理，精准的服务，进而增加客户粘性，产生更多价值已成为新的发力点。很多场景简单的统计和规则产生的标签已不能满足需求，需要更精准的预测。例如，客户对价格的敏感程度，对颜色的偏好，对运动的喜好，以及该客户是文青屌丝、专家小白又或是IT 宅男，爱美宝妈。再比如还可以通过预测客户对种商品的购买意向、复购意向等，然后贴上不同的标签，实现对不同层次的客户进行不同方式的管理和营销；风控领域中，预测客户的风险等级，从而实现更精准的风险控制。总之随着精细管理和服务的需求，数据挖掘类标签发挥着越来越多的作用。

如上文所提，数据挖掘类标签由于开发成本高，周期长，难以得到普及。这是因为首先数据挖掘用到的算法原理，参数等都比较难，需要有数据科学家的参与，而数据科学家又少又贵；同时，建立一个数据挖掘的模型并不是一蹴而就的，需要数据专家根据自己的知识和经验反复的调试，一个模型少则几周多则数月。更别说模型是有生命周期的，数据变了还要重新开发模型。而在很多商业场景中，商品的销售是有窗口期的，比如夏季冷饮的销售就是短短的一两个月，等模型好不容易部署上线估计夏天已经快过去了。等到第二年消费模式发生变化，去年流行雪糕刺客，今年流行平价雪糕，模型又得重新开发。

但是令人期待的是技术一直在进步。这几年随着AI 技术的发展，自动化建模技术已经非常成熟。自动建模技术是将数据科学家的知识和经验融入到一些软件工具中，在工具的帮助下，客户不需要掌握复杂的算法原理，参数也能开发出模型。并且自动建模的效率也远高于人工，几万条的数据，几分钟就能建出一个模型。用自动建模技术，数据挖掘（预测）类标签贴起来不再麻烦，把整理好的数据丢进去就能自动建模，自动贴标签。无论是开发成本还是周期都大幅度下降。

比如，SPL 就很好用，它有一个非常专业的自动建模库 Ymodel。在SPL 里，通过简单的函数调用，就能实现自动建模。

例如，某平台有一些客户的基本信息（性别，年龄，职业，收入等），历史消费数据，登陆浏览等行为数据，以及对某产品的历史购买信息数据，可以用这些数据来建模预测出客户对该产品的购买意愿。SPL 代码如下：

查看模型表现：

使用模型进行预测，预测出每个客户购买该产品的概率：

预测结果是一个0-1 之间的概率值，概率越大表示越可能购买该产品。根据值的大小就可以给用户贴标签了，可以划分高低两档，也可以划分高中低多档。然后业务人员根据不同标签的客户进行有针对性的营销策略，比如可以对摇摆不定的中低档客户增加推广活动，提高其购买率。用算法预测出来标签，考虑的维度更多，比简单的统计或规则也要精准的多。

当然有很多标签也是生命周期的，比如用户前几个月还是在校学生，毕业季一过就成为了职场白领。因此一般隔一段时间就需要重新建模来更新标签。有SPL 自动建模，模型迭代就容易多了，只要设置好触发条件，（如定时一个月或模型准确度下降到某个值）到时候模型就自动跑好了，直接省去了重新再开发模型的成本。

更加完整的数据挖掘过程可以参考：用 SPL 做数据挖掘建模预测 - 乾学院 (raqsoft.com.cn)

SPL 除了可以帮助贴算法预测类标签外，它本身还是一个擅长结构化数据计算的工具，有着丰富计算函数，优秀的大数据运算能力，用它来做统计和规则类标签更是不在话下，并且在很多复杂场景的计算有着独特的优势。详情可参考SPL 提效数据准备。