泰康口腔集团有限公司CIO

从多年来的从业经历中积累了丰富的实战和管理经验，先后在陕西同辉网络通信有限公司、北京天桥北大青鸟科技股份有限公司、东方惠科、海虹医药电子商务公司(海虹控股)工作。

历任事业部总经理、技术总监、信息安全高级顾问、公司技术副总裁等职务，并在企业的电子商务、网络信息安全、计算机网络和架构、信息系统整体规划等诸多IT领域成绩显著。

于2007初加盟天狮集团，担任全球信息中心总监、总经理职务，负责天狮集团全球的信息化建设，在企业信息系统建设和规划以及整合方面成绩显著。

现任泰康口腔集团有限公司CIO。

主笔强调

标签不是给客户贴的标签，而是组织在不同时间、不同视角下，对客户做出的一次次判断。判断会变，标签就必须能跟着变。这，才是 AI 时代客户经营系统该有的样子。

这两年，很多企业在客户经营上都有一个相似的困惑。我们并不是没做标签。相反，很多公司已经花了不小力气，做了全国统一的客户标签体系：画像、行为、生命周期、价值分层，一应俱全。但一到真正经营的时候，问题开始集中出现：

• 总部觉得标签“宏观有用，微观不好用”
• 区域觉得“我们这儿的客户不太一样”
• 门店说“系统里的标签，跟我每天接触的客户对不上”
• 销售、咨询师干脆在微信备注、Excel 里自己记

于是一个很现实的问题摆在面前：客户标签，到底该统一，还是该放权？事实上在 AI 时代，这个问题不但没有变简单，反而成了客户经营系统是否真正成熟的分水岭。

一、先把一个误区讲清楚：标签不是字段，是“判断”

很多标签体系之所以越做越复杂，根源在于一个认知偏差——把标签当成数据字段，而不是经营判断。但真实的客户经营里，标签回答的永远是三类问题：

1. 我面对的是一个什么样的客户？
2. 他现在处在什么状态？
3. 我接下来该怎么对他？

这三件事，在不同角色眼里，本来就不完全一样。

• 总部看的是结构和趋势
• 区域看的是差异和对比
• 门店看的是具体人和当下状态
• 一线个人看的是关系、信任和经验判断

所以问题的本质从来不是：“要不要多套标签？”，而是：系统有没有能力，支持多层角色在同一客户事实之上，做出各自的判断，还不互相打架？

二、正确的总体思路：一套事实底座，多层多视角标签

先给一个结论型判断：客户只有一个，但标签永远是“带视角的判断”。技术上的第一原则是：

• 客户数据、行为数据、影像、对话等事实只有一份
• 不复制客户、不拆系统
• 只在“标签层”引入多层的视角

这是一切复杂度可控的前提。

三、多层级标签体系，应该长什么样？

一个成熟的客户标签体系，至少要分成四层。

1️⃣集团级标签：统一、稳定、用于“看全局”，这是唯一必须全国统一的一层。

特点如下：

• 定义权在总部
• 口径严格
• 数量可控
• 强绑定核心经营指标

典型标签：

• 生命周期阶段（新客 / 成熟 / 流失风险）
• 客户价值等级
• 核心项目偏好
• 关键行为分群

这一层的目标不是“指导一线怎么聊客户”，而是让管理层看清结构、做对判断。

2️⃣ 区域 / 门店级标签：真实、可调、用于“真经营”，这是很多企业最纠结、但也最有价值的一层。

原则只有一句话：结构统一，内容可变。比如：

•“高价值客户”

•总部：全国分位

•门店：本店分位

•“爽约风险”

•同一个模板

•不同门店参数不同

技术上不是新建标签，而是标签模板在不同作用域下的具体的量化指标。

3️⃣ 个人级标签：私有、短期、用于“提升个体效率”

这是 AI 时代必须补齐的一层。

以医美口腔行业为例，对象包括：

•销售

•咨询师

•客服

•医助

特点：

•仅本人或小组可见

•不参与任何集团统计

•必须有有效期

比如：

•“对我信任度高”

•“需要多解释”

•“更偏微信沟通”

如果系统不支持这一层：一线一定会自己找地方记，最终数据一定会失控

四、技术架构怎么支撑“多层标签而不乱”？

标签关键不是多建几张表，而是“作用域（Scope）”设计。

核心技术思想只有一句：标签不靠分表区分层级，而靠作用域字段控制视角。

整体技术架构可以拆成五层：

1.客户事实与多模态数据层

•客户主数据（统一 ID）

•行为事件记录

•文本 / 语音 / 影像摘要

•向量化表示（Embedding）

2.标签元数据中心（Registry）

•标签定义

•标签类型

•生命周期规则

•允许的作用域层级

3.标签生成层

•规则引擎（确定性标签）

•AI 标签引擎（NER / LLM / ML）

4.作用域与权限控制层

•scope_type（集团 / 区域 / 门店 / 个人）

•scope_id（组织或个人）

•influence_level（是否参与集团分析）

5.标签服务与应用层

•按角色、按场景取标签

•不同系统看到的是“同一客户的不同视角”

五、标签生命周期管理：不是删标签，而是让判断“会过期”

这是很多公司 90%的系统没做好的地方。首先我们要有一个共识：不是所有标签，都该长期存在。

从生命周期角度，标签至少分四类：

•静态标签：长期有效（如年龄段）

•阶段标签：会自动迁移（如生命周期）

•判断标签：需要周期重算（如价格敏感）

•事件标签：用完即消失（如投诉处理中）

每一个标签实例，系统里都必须有：

•生效时间

•失效规则

•最近刷新时间

•来源（AI / 人工 / 规则）

•置信度

在 AI 时代，标签的变化不是不能被删除的，而是被新的判断替代的和更新。

六、同一个客户，在四个层级下会是什么状态？

我们用口腔行业，举一个真实感很强的例子。

客户：张女士，35 岁，北京

集团层：

•生命周期：成熟客户

•价值等级：中高

•项目偏好：正畸

•价格敏感度：中

区域层（北京）：

•客户类型：家庭型

•复诊稳定性：高

•价格敏感度：中偏高（相对北京）

门店层（朝阳店）：

•怕疼程度：高

•医生依赖度：强

•爽约风险：低

个人层（健康管理师/咨询师）：

•对我和医生的信任度

•决策节奏慢

•微信优先沟通

•诊疗时间喜好

•付费方

这些标签全部成立、但互不覆盖，只是服务于不同角色的决策场景。

七、CIO 向业务解释：为什么不是“一套标签”？

我们不是把系统搞复杂，而是把经营搞扎实

总部、区域、门店、一线，

本来就在看同一个客户的不同侧面。

如果强行只保留一套标签：

总部觉得不准，

门店觉得不好用，

一线就会绕开系统。

我们现在做的，

是在同一份客户事实之上，

允许不同角色做出对自己负责的判断。

这不是管理变松了，

而是管理变成熟了。

★ 小结 ★

真正成熟的标签体系，

追求的不是“唯一正确”，

而是多层的变化的

标签不是给客户贴的标签，

而是组织在不同时间、不同视角下，

对客户做出的一次次判断。

判断会变，

标签就必须能跟着变。

这，才是 AI 时代客户经营系统该有的样子。

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