首先说明在客户档案管理中的几个常用概念，先统一基本的共识，然后从开发的角度，进行各个模块的实现和流转分析；
对于客户相关的系统来说，不管是偏向数据的CDP平台，还是偏向销售管理的CRM应用，其基础能力需要对客户的档案信息进行不断的维护，以提高客户数据的准确性，用来支撑数据发掘分析，分层管理，客群营销等；
二、业务流程
对于客户的档案模型管理，可以做的很简单，也可以做的很智能，比如流程的自动触发，在业务场景中对数据进行精准的识别与判断，从而引导各种方案策略的执行；
客户模型的管理如果简单化，只需要提供相关实体结构用来存储相应维度的信息即可，更多的操作来自客户经理的个人判断，流程的推进需要手动的方式介入；
很显然在客群规模大的情况下，这种方式并不适用，需要程序在一定程度上替代人工行为，进行自动化的识别并执行相应的运营策略，或者跟进方式，从而维持与客户之间的关系；
关于客户档案的另一个关键在于数据的不断采集和更新维护，任何触点下的信息反馈都可能成为商机挖掘的核心点，所以客群的优质与否很大程度来自档案模型中的直观信息；
三、数据管理
客户分层
这里说的客户分层与上图中的划分手段不是一个概念，站在开发的角度来看，分层是一种对数据进行统筹分析的计算过程，在不同的需求下植入不同维度的计算权重，自然会得到数据角度的分层结果；
公海识别
客户的公海与私海是客群是否优质的直观体现，通常根据配置的识别规则，比如客户静默时间，跟进静默时间，主体注销等，以任务的方式将客群调度到公海池中，这样可以将商务资源集中在优质客群中；
在某些特定的情况下还需要将客户从公海重新分配到私海中，比如静默许久的客户，突然出现交易，咨询行为，产品浏览等，此时需要快速将客户从公海划分到指定私海，并提供跟进服务，最大限度的降低客群流失；
客群分析
客群运营的两大核心能力：方案策略制定，数据识别分析；将不同的策略方案触达到不同的目标客群，以此连接客户与产品或者服务之间的关系，满足客户的差异化需求与平台的差异化资源投入；
四、模型结构
客户的档案模型通常分为两块，基础信息与业务属性；基础信息的管理自然不必多说，采集并录入到主表即可；但是业务属性则具备很大的灵活度，通常会使用配置模板动态维护；
对于业务档案的数据管理难度比较大，这部分数据更多是来自客户的行为分析，跟进反馈，线下触点等，可以不断的完善业务层面的画像，也是客户档案模型维护的核心内容，并且要根据相应数据进行动态识别，挖掘有效信息；
五、技术实践
数据权限：客户数据对于商务人员来说属于核心机密，所以数据在采集的时候会校验诸多的唯一性，以确保内部商务人员不出现客户竞争问题，并且在数据分配上有绝对的权限控制，在特定客群中，数据字段维度的授权都要精细管理，避免出现数据安全问题；
搜索能力：客户档案中存在大部分模板表单的动态配置，即字段库组合成业务表单，基于动态业务表单和基础信息组装完整的客户数据模型，然后构建灵活的搜索结构，最终才能支撑业务侧对数据的多维度识别能力，该路径的实现比较复杂；
参数维护：对于客户模型中字段维度的数据内容，通常基于统一的可选项或者指定类型进行限制，不会由商务人员自行随意录入，这样会在无形中降低数据分析的难度，所以需要在库中管理字段维度的枚举值及类型，这样在数据调度的过程中有识别标准，才能提高识别结果的准确性。
六、参考源码
编程文档：https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note
应用仓库：https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent
