为客户提供更周全、更精细的服务已成为管理领域学术研究的热门话题,也是企业在激烈的市场竞争中提高客户满意度、拓展市场的重要策略。一方面改变传统的“被动式”客户服务模式为主动为客户提供服务的“主动式”,即企业主动分析、预测客户的需求,并主动为客户提供相关服务；另一方面企业对客户进行服务预测和服务推荐,为每类客户提供量身打造的服务方案,取得更高的客户满意度。为了针对每类客户群构建配套的服务方案,本文假设客户群特征与客户服务之间存在映射关系,且通过粗糙集BP神经网络模型能有效地匹配客户服务项目集,构建出有效可行的客户群服务方案。本文首先研究了客户群管理相关理论,包括客户群细分理论、粗糙集理论及BP神经网络模型相关理论,分析相关理论的算法原理和应用范畴。其次对BP神经网络模型的缺陷进行改进,提出基于粗糙集改进的BP神经网络模型。同时,提出了客户群服务项目集概念并进行详细界定,客户群服务项目集包括客户群服务内容与服务时机。客户群服务方案构建的关键在于对由客户群属性、客户群行为属性、客户群所在环境属性构成的客户群特征进行基于粗糙集的约简和筛选,构建基于粗糙集BP神经网络模型的客户群特征与客户服务项目集匹配模型,对客户群特征与服务内容、服务时机进行匹配,组合、集成客户群服务项目集构建出客户群的服务方案。最后本文以A公司的情况为例进行实证研究,对A公司的数据分析处理,匹配客户群与服务项目,构建A公司的客户群服务方案。通过实证研究证明本文提出的假设成立,客户群特征与客户服务项目集之间存在映射关系,且利用粗糙集BP神经网络可以有效地构建出可行的客户群服务方案。