目前客户已成为我国银行业竞争的焦点。我国各大银行对信用卡客户缺乏分析。银行提供的业务缺乏针对性，对高价值客户的识别能力差、营销策略单调的现象十分突出。同时，我国银行对客户缺乏分析在某种程度上也增大了信用卡的信用风险。随着我国商业银行业务服务水平的不断提高，应对信用卡客户群体进行价值衡量与市场细分，来区分不同价值的客户群体，并对信用卡业务经营策略进行调整。通过差异化的营销策略，银行能够提高自身的市场竞争力。本文在客户细分理论、客户细分方法和客户终身价值理论的基础上，结合银行信用卡客户细分研究现状，对基于客户终身价值和客户行为的信用卡客户细分模型进行了研究。首先，介绍了论文的理论基础：一是介绍了客户细分理论及其在银行信用卡客户细分方面的研究现状；二是从客户价值和客户行为两个角度介绍了客户细分方法；三是介绍了客户终身价值理论，对客户终身价值的定义、计算模型、影响因素作了详细的介绍和分析。其次，在研究客户终身价值的基础上，改造原有的客户终身价值模型，建立了基于口碑效应的客户终身价值细分模型。并结合信用卡行业的特点分析了信用卡客户终身价值计算。最后给出了基于客户终身价值细分的营销策略。希望能够通过改进的模型更客观地反映客户的价值状态，实现对不同价值信用卡客户的分类。最后，通过LRFM模型对信用卡客户行为进行细分。使用的LRFM模型是在传统的RFM模型中引入客户关系时间长度L来表现顾客与企业的关系长度以及顾客行为的忠诚度。然后运用基于k-means聚类和决策树分析的两阶段分析方法对信用卡客户数据进行识别。将细分后的客户群分为最佳客户群、忠诚客户群、低价值客户群和高风险型客户群四类不同的群体。对聚类结果运用决策树技术提取每个客户群的特征属性，对银行的营销策略提供建议。依据此改进的客户终身价值模型和客户行为模型来对客户进行细分，银行决策者能够更有效地判断有价值客户，了解客户的消费行为，对不同价值的客户采取不同的营销策略，将有限的资源投放到最有价值客户身上，提高企业的竞争力，最终使企业赢得长远利益。