随着移动互联网、云计算、智能终端等产业的迅速发展,同时5G技术己逐步进行商用,传统语音业务与短信业务在通讯运营商的业务收入中的占比正在逐渐下降,而移动数据业务目前已成为运营商的主要收入来源之一。运营商在当前激烈的竞争环境中,将重点研究如何利用自身TB级的用户数据资源,运用数据挖掘技术构建客户细分模型,突破重围提高产品质量和改善客户体验,从而更好地满足电信客户多样性的需求,达到吸引新客户的同时做好老客户挽留的目的。在此背景下,本文聚焦F移动公司营销策略中存在的问题,试图通过客户细分的方法为其制定精准营销策略,以期为F移动公司的精准营销提供一些建议。本文采用文献研究、聚类分析研究方法,在国内外专家学者关于精准营销的研究基础上,以F移动公司为研究对象,对其精准营销策略问题进行研究分析。首先,通过对F移动公司营销现状的剖析,发现其在营销方面存在产品策略与需求不符合、价格恶性竞争、部分渠道效率低、促销活动客户保有率低四大问题。其次,按照数据挖掘过程模型CRISP-DM,从客户的基本信息、行为特征、消费特征和心理特征四个维度收集F移动公司用户数据信息并完成数据清洗,再利用SPSS Modeler软件对F移动公司的客户进行聚类分析,运用将Kohonen网络聚类算法与K-means算法相结合的聚类算法对客户群体进行细分,得出具有明显客户特征的五大类细分客户群体,分别为高价值高消费用户、高忠诚低消费用户、高数据流量用户、潜在优质用户以及可能流失用户。最后,为解决F移动公司当前营销策略中存在的问题,根据所建立的客户细分模型,针对不同的客户细分群的特征和习惯,利用4P营销策略,分别从产品、定价、渠道、促销四个维度进行剖析:先为五种目标细分客户分别设计了个性化的产品;而后结合不同客户类型的特征为其制定对应的价格策略;紧接着依照现有的渠道情况,根据精准营销的特征提出了优化建议策略,得出每种客户群体对应的精准营销渠道;最后从广告推送与促销产品两个方面进行促销策略设计,得到每种客户类型的广告推送设计与促销产品设计,为通信运营商制定精准的营销方案提供参考。