近年来,随着越来越多的外资银行涌入中国市场,银行间争夺优质客户和扩大市场份额的竞争日益激烈。商业银行如何在竞争中获胜,取决于能否在庞大的客户数据中挖掘出潜在有价值的信息,对客户进行细分,并针对不同类型的客户群量身制定相应的产品和营销策略。尤其是对银行贡献较多的优质客户,商业银行更要为他们提供全方位、高质量、个性化的服务。只有这样,商业银行才能确立差异化的竞争优势,留住老客户、吸引新客户,使银行有限的资源获得最大的收益。本文基于对数据挖掘在商业银行客户细分中的应用研究进行探讨。首先,对数据挖掘的相关概念与方法以及客户细分的理论进行研究,同时,对商业银行进行客户细分的意义进行阐述。其次,通过对某商业银行的信用卡客户数据进行分析研究,建立客户细分模型。再次,根据聚类模型,对银行信用卡客户数据进行细分,分析各类客户群的行为特征,以此制定差别化的营销策略。最后,将客户细分与银行社区化经营相结合,进行客户的全周期管理,提升客户价值并增强客户满意度。