CRM中针对于海量的会员信息，如何才能精准定位到需要的用户呢？此时就需要标签画像的功能，可以多维度筛选，并进行群组的管理。分为如下4个层次展开：
1、根据会员的属性明细、消费习惯、行为特征、习惯偏好、接触渠道等差异信息，分析支持进行标签画像，这是基于企业营销获得的基础会员特征的标签，会随着会员信息的收集逐渐丰富；
2、支持RFM模型（Recency&Frequency&Monetary），以及自定义的多维度分组筛选数据模型，对用户进行全流程动态更新的会员标签画像，为会员细分、精准营销提供数据支撑；
3、对于有条件的企业，可以构建AI模型，经过系统学习后建立预测模型，可以预测客户的行为，这样业务中可以进一步主动做出更好地预测和决策，比如：根据会员购买商品的信息，判断出会员的家庭情况，进而企业可以更好地与会员开展沟通或提供对应服务的指导，类似我们耳熟能详的“啤酒和尿不湿”的例子。
4、企业的标签画像功能要追求简单易懂，所有的标签画像统一收口，并且支持动态维护和多次复用，会员信息全程脱敏处理，“对外”只是获得对应的信息符号，支持多平台互动和营销活动的底层支持。
标签画像管理对于B2C CRM非常重要，因为会员信息是以标签化存在于系统的，单独针对具体的会员群组开展有针对性的运营、培育和营销。我们常见的发短信、灌装优惠券、定向push等等，都离不开标签画像管理的功能。简单一句话：把需要的会员找到、打标，为企业开展个性化服务打下基础。
下期，我们分享B2C CRM中的精准营销管理。
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