随着移动通讯市场竞争的激烈化,客户对于产品服务要求的多样化,客户细分的理念正一步一步的深入各电信运营商的心中。如今的电信市场三分天下,各运营商必须服务好每一个顾客,才能成为最后的赢家。客户细分是移动企业营销的关键,它是面向顾客提供产品和服务的基础。通过客户细分,可以准确的了解客户的需求和客户消费行为特征,制定相应的产品营销策略,为产品寻找合适的市场定位。本文以昆明移动公司的春节返乡客户为研究对象,首先通过对移动业务特点和用户行为特征的分析,选择出不同的细分维度和行为变量指标,建立客户细分模型。从业务运营支撑系统中提取6000个样本作为数据分析的数据源,并对源数据进行数据预处理,如缺失值、异常值、数据标准化的处理等。其次,运用数据挖掘中的K-means算法与Apriori算法分别对客户进行聚类分析和关联规则分析,然后通过使用统计分析软件SPSS实现对源数据的聚类分析,并利用判别分析方法对聚类结果进行验证,得出最优的聚类结果。通过关联规则分析,发现了该公司客户对增值业务的一些消费行为规律。最后,根据数据挖掘出来的结果,为该公司提出一些营销策略上的建议。文中研究了春节返乡客户细分的整个过程,建立了客户细分功能模型,实现了客户的聚类,分析了客户对增值业务消费的行为规律。客户细分的结果具有-定的合理性和实用性,对资费套餐及其他相关营销决策的制定具有实际的指导意义。