最近几年客户关系管理(CRM)和精准营销(Precision marketing)得到了迅速普及,其中基于客户关系管理系统收集到的大量客户数据,配合数据挖掘技术实现的精准营销辅助系统得到众多企业家的青睐,这种系统可以有效地提高企业的营销效率,避免过度的广告投放带来的巨大成本损耗,同时可以提高顾客的忠诚度及美誉度,从而达到企业最大化的经营效率及效果。本文主要研究数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用,具体分析和探讨数据挖掘在银行客户价值评价、客户细分以及产品交叉销售中的应用,具体研究结果内容如下:首先,回顾了数据挖掘与客户关系管理的基础理论,在银行客户生命周期理论的基础上分析了数据挖掘在银行CRM中的应用;其次,根据客户生命周期价值理论,分析了客户的当前价值和潜在价值与商业银行客户消费行为中的数据指标对应关系,构建了银行客户价值评价指标体系,结合熵权法,建立了银行客户价值评价模型,并对其进行了案例分析,依据评价结果提出了针对性的影响策略与建议;再者,阐述了银行实施客户细分的方法,并针对K-means算法的不足进行改进与实现,然后选取客户的基本属性、业务属性和潜力属性作为客户细分的属性指标,建立了银行客户细分模型,最后在银行客户价值评价的基础上,筛选出具有较高价值的客户作为细分样本,采用客户细分模型进行了案例分析,结合细分结果提出了营销建议;最后,分析了银行实施产品交叉销售的必要性与可行性,介绍了关联规则的概念,并提出了改进的Apriori算法,实现了对银行金融产品销售数据的关联规则挖掘,构建了银行金融产品交叉销售分析模型,最后对其进行了案例分析,着重分析了网上银行业务与其他业务的关联规则,提出了网上银行业务的交叉销售策略。本研究以银行行业为具体研究对象,构建了银行客户价值评价、客户细分模型以及产品交叉销售模型三个子模型,进而优化银行客户关系管理系统并提高顾客关系管理水平以提高银行的经营效率及效果。