伴随电信行业3G时代的来临,电信运营商之间的竞争进一步激化。电信客户关系管理系统能够有效地分析和管理电信运营过程中产生的数据,提升高价值电信客户满意度、降低即存在客户流失率、吸引潜在边缘客户,因此得到了所有电信运营商的高度重视。作为客户关系管理系统的核心组成部分之一,客户细分分析能够指导并帮助电信企业实施精确化营销策略,提高客户的满意度进而增强企业自身的竞争优势。本文全面分析了电信客户关系管理及与之结合的相关技术的研究现状,剖析了传统电信客户细分常用的k-means聚类算法的不足,并利用客户通话网络的静态特征指导聚类初值的选取,提出了基于复杂网络静态特征指导的cgk-means聚类算法。该算法将电信客户消费行为向量空间和客户通话关系网络空间有机地结合在一起,选取消费行为向量空间的部分属性作为细分变量,利用通话关系网络中结点的加权度和加权聚集系数的复合特征值指导聚类初值的选择,而在通话关系网络空间中选择复合特征值较大的网络结点作为初始聚类中心时,又结合消费行为向量空间上结点间距离的概念,仅选取备选结点中到当前已被选为聚类中心的所有结点距离均大于特定距离阈值的结点作为下一个聚类中心。为了验证算法的有效性,本文依据客户消费行为以及社会背景等相应属性信息构造了测试数据集,在该数据集上运行改进前后的两种聚类算法,并选用聚类纯净度这一指标对算法结果进行对比分析。在实际的电信客户细分分析应用中,实施聚类操作之前首先对客户消费行为向量空间的各变量进行相关分析和因子分析,这样降低数据维度后再应用经优化的cgk-means算法进行聚类,最终根据分析结果实施精确化营销,从而全面提升电信企业的服务质量。