文丨徐涛

许多金融保险公司客户数量巨大，历史数据繁多，针对这些数据，企业已经构建了复杂的BI系统进行打标签和指标运算。

但这些已有的数据资产却很难能敏捷地应用到市场营销和客户运营中来。传统的想法和做法是将这些数据导入到营销自动化的系统中去，然而这样的想法和做法都只是美好的愿望，在落地的时候会遇到如下的三个问题：

• 这些历史数据都是交易数据、指标数据和第三方采购的数据，其数据模型与营销系统的模型大相径庭，难以直接应用到营销场景中，需要巨大的工作量来进行转换。

• 这些数据在金融保险行业都是敏感数据，不适合放在营销系统中。

• 这些数据的数据量庞大，营销系统要承接它们，需要付出额外高昂的成本，而且这些成本都属于是重复建设。

将标签分为核心标签和执行标签

针对以上问题，Linkflow提出了标签分层方案，即标签分为核心标签和执行标签。

简单来说，就是企业已有的BI系统进行核心标签运算之后，再将这些标签下发给营销系统执行。营销系统在执行过程中核心标签进行再次分群分组，针对不同的运营需求采取不同的营销手段。

具体示例：在双十一期间，企业已有的核心BI系统根据历史交易、理财、保险和其他第三方数据运算出企业的高净价值人群标签，然后将这个核心标签和人群下发给Linkflow。Linkflow在双十一这一天，再将高净价值人群按照性别、地域、年龄段等属性进行二次分群，形成营销过程中的执行标签，最后再按照执行标签进行各种响应的营销执行。

下图描述的就是以上案例整体实现的技术架构：

运营人员可在Linkflow中轻松配置核心标签

但在没有IT支持的情况下，运营人员很难在BI系统中实现核心标签运算。

为了让运营人员可以轻松定义核心标签和运算规则，Linkflow系统提供了核心标签运算规则配置的功能，即实现“在Linkflow中配置，在BI中运算”。配置界面如下图所示：

通过这样的方式，BI核心标签的配置不再是“看不懂”“不会配”的难题。

综上所述，以上方案的时序图如下所示：

1. Linkflow与BI系统对接，同步标签元数据

2. 运营人员在Linkflow中配置核心标签和运算规则

3. Linkflow自动进行标签运算规则的合法性检测

4. Linkflow触发BI系统进行标签运算

5. BI系统进行核心标签运算

6. BI系统将核心标签和人群回传给Linkflow

7. Linkflow将标签分层后进行营销执行

通过上述解决方案，不仅可以很好地激活已有数据资产，将数据应用到灵活多变的营销场景中，实现企业内部核心数据与营销场景的快速结合与应用。还具有实现成本较低、实现速度较快的特点，提升金融保险企业的数据利用效率。