一 客户画像定义
用户画像，即用户信息标签化，通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据，抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
二 客户画像产生的背景
在大数据时代，以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变金融运营模式，目前，商业银行在探索利用互联网思维和大数据思维，实现战略转型，依托客户服务渠道和大量交易数据的优势，打造以大数据为基础、以客户为中心、重视客户体验、适应新时代市场竞争的数字化银行。
基于行内目前发展现状，为了进一步促进业务发展，同时提升贷款产品的风险管理水平和精准营销效率，启动客户画像及客户标签库项目。通过整合行内数据、第三方数据、征信数据等各类客户相关数据信息，从海量数据中获取并筛选有价值的关联信息,建立标签库，对每一位客户实现标签化，针对每一位客户呈现360度全景画像，以便更好地用于精准营销和风险识别。
三 客户画像的作用及意义
1 精准获客
2 产品个性化推荐
3 差异化定价
4 交叉销售
5 只能投放
6 智能促销
7 事件式营销
8 向上营销
四 客户画像的构建流程
客户画像是大数据商业应用的重要领域，其实并没有多么复杂，只要掌握客户画像的原则和方法，以及实施步骤。结合金融企业的业务场景，客户画像可以帮助金融企业创造商业价值，实现大数据直接变现
五 客户画像的实施方案
六 客户画像指标
客户画像指标主要是分为：
负债类；资产类；偏好类；行为类；圈子类；产品类；基本信息；访问行为；交易行为
