近几年来,伴随着互联网信息技术的迅速发展,商业银行已经积累了海量的业务数据,商业银行迫切需要充分利用大数据的力量去取得竞争优势。本课题以银行信用卡分期付款电话营销这一案例入手,研究利用机器学习的方法预测目标客户的电话营销结果,建立客户分类模型,提出银行精准营销策略相关建议。本文介绍了研究问题的背景、此问题的研究现状以及研究方法与思路,阐述了精准营销理论、数据挖掘及其典型算法理论介绍,包括逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树算法等,并进一步引出了集成学习理论与典型算法XGboost和LightGBM。本文以ZJ分行为例展开实证研究,分析当前信用卡分期付款产品电话营销的现状以及存在的问题,以实现精准营销为目标,综合应用以决策树算法为基础的LightGBM、XGboost、随机森林等数据挖掘集成算法,建立分期付款电话营销客户数据模型。第一步是对目标客户数据集进行准备与特征选择,在此数据集基础上,分别应用LightGBM XGboost、随机森林算法以及组合算法进行建模,通过AUC值比较、ROC曲线、LIFT提升曲线、计算效率等多个维度综合比较,最终选择准确率最高、效率最优的LightGBM单模型算法方案。对该建模结果进行实际业务验证和测算发现,利用该模型进行精准营销较传统营销模式可节省资源人力30%-50%,或者在相同人力投入下提升10%-20%的营销成功率。从而得出结论和建议,在信用卡产品电话营销领域,银行通过大数据技术能够有效帮助银行精准洞悉客户需求,实现精准营销,并通过对建模结果进行解释分析能够挖掘发现隐藏在数据中的客户知识、规律,进一步优化市场营销策略,有效促进业务发展。