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随着3G时代的到来,电信市场的竞争越来越激烈,客户资源成为电信企业竞争的焦点。企业对客户的认识表现为企业掌握的客户知识,而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分,因此基于消费行为认知的客户细分成为电信企业客户精确营销的重头戏。电信企业为了根据客户的实际消费行为特征提供个性化服务,就需要通过数据挖掘技术对电信客户进行准确有效的细分。本文通过对电信企业客户细分国内外研究现状的分析,建立了基于消费行为的客户细分模型,并采用一种改进的聚类方法对模型进行理论和实证分析,运用数据挖掘技术,发现不同客户细分群体,根据客户的交叉性特征,提出针对不同客户群体的精确化营销策略,对电信企业提升个性化服务水平、加强精确营销能力具有非常重要的参考价值。首先,本文总结了客户细分的国内外研究现状及其在电信企业的应用现状及存在的问题,分析梳理了客户细分和数据挖掘的相关理论及技术方法,并确定了论文研究内容和技术路线。其次,为了更有针对性地研究电信企业的客户细分,对电信企业客户细分需求进行了详细分析研究,指出电信企业客户细分的必要性,并发现现有客户细分存在的问题和需要改进之处。接着,分析了目前电信企业常用的客户细分方法,对基于行为的客户细分矩阵进行了对比梳理,构建了基于消费行为的电信企业客户细分模型,以实现多维度、全方位的客户洞察;并通过对比分析各种聚类方法,提出了基于改进的K-means算法模型,消除指标间多重共线性的影响以得到更有利于精确化营销的客户细分结果。在此基础上,本文借助广东电信某分公司的案例,通过对海量实际数据的梳理分析,进行实证研究和理论验证,实证结果证明了新的客户细分模型的有效性以及改进的K-means聚类方法模型的科学性和优势所在,通过数据挖掘实现了客户细分,并根据不同客户特征交叉分析,提出了针对性的个性化营销策略。结果证明:本文所做工作具有很高的实际应用价值和提升效果。最后,对电信企业客户细分进行了总结和展望,指出了未来可进一步研究的问题和方向。