伴随着互联网与金融技术的结合和发展,新兴支付类型多样化,使得生产和生活上的支付方式发生了巨大的改变。与此同时,商业银行作为传统金融行业的代表之一,它们的存贷款市场占有率不断减少。在此环境下,各家商业银行为了有效营销客户,在线上和线下渠道投入大量成本进行拓展客户。但是,受金融产品同质化和市场竞争激烈的影响,一些商业银行投入的营销成本并未取得理想的效果。现行的新兴支付方式还无法做到完全脱离银行卡作为媒介从而单独对用户的金融资产进行管理。因此,在新兴支付环境下原本银行的个人结算客户并未完全脱离银行。银行个人结算客户中存在一些客户只是为了满足日常结算需求选择某家银行开立个人结算账户,未在银行留有存款或者投资相关金融资产,从而被银行划分为“无效户”,这类客户群体也被称为银行的“长尾”客群。在拓展银行潜在客户时,银行不能忽视这类客户群体,他们具有一定的财富价值潜力。银行如果不能找到有效的办法挖掘这类客户群体,他们很有可能会流失,所以本文的研究方向为新兴支付环境下商业银行如何对潜在客户进行有效的拓展。本文先对MS银行零售客户潜在价值拓展现状进行分析,提出MS银行对潜在客户拓展存在的问题。在对MS银行A分行的零售客户数据进行分析后,发现使用余额宝的客户群体不断扩增,并且该类客户群体中有财富增长需求,余额宝转化成银行理财产品空间较大。从而提出基于客户细分理论借助数据挖掘技术构建模型,并且结合新兴支付环境引入有关新兴支付交易指标进行挖掘分析,用以寻找影响客户购买理财产品的主要因素。同时考虑到为方便银行市场营销人员学习并使用模型工具有效识别银行潜在客户的方法,本文采用数据挖掘工具SPSS Modeler 18.0软件构建决策树分类模型,运用决策树C5.0算法对MS银行A分行的零售客户样本数据进行挖掘分析,并详细介绍使用软件对模型构建、评估及分析的操作流程。并对模型提取的分类结果应用到实际营销活动中进行实例认证,通过理论和实例的验证方式对模型实用性进行评估。在新兴支付环境下,个人客户选择银行线下网点服务渠道办理各项金融业务的机率越来越小,传统的“面对面”营销方式已无法触及大部分的客户,因此无法对银行潜在客户进行有效营销。在构建潜在客户识别模型时,通过借助数据挖掘工具的方法操作容易,对使用者的专业要求较低。银行市场营销人员通过工具建立模型挖掘分析,帮助其识别出潜在客户后可进行精准营销,在实际应用上有推广的价值。