随着互联网金融的遍地开花,我国的实体金融机构感受到了巨大的压力,争取高价值客户成为各金融机构的必备手段,也是客户关系管理的最主要目的。商业银行作为金融行业的重要组成部分,业务范围广泛、客户群体众多是其主要的特点。这些特点为客户关系管理的研究提供了得天独厚的资源优势,但面对数量庞大的客户数据,传统的分析方法难以得出有针对性的结论,而数据挖掘就为海量数据的分析提供了技术支持。客户关系管理就是对企业内部的客户资源进行集中式管理,以此达到客户资源的内部共享,不断提高单个客户的价值水平,最终实现企业的超额利润。基于数据挖掘的客户关系管理系统就是银行运用数据挖掘技术,对客户的隐含信息进行分析和挖掘,以实现对客户的准确分类,为商业银行的决策提供支持。论文从理论和实证两方面出发,以客户关系管理理论和数据挖掘理论为理论基础,结合两个理论内容对商业银行的客户类型进行分析。首先,介绍了论文的选题背景及研究意义,分别阐述了国内外数据挖掘的研究现状,以及我国对CRM的研究内容,并对客户关系管理和数据挖掘的理论内容加以论述,为后续论文工作夯实了理论基础。其次,重点分析了数据挖掘中的神经网络、遗传算法和决策树法,对三种分类方法的优缺点进行了理论层面的比较,并对三种方法的实际应用领域加以说明,从理论和实际两个角度进行抉择,选定决策树法为论文的实证方法。将A银行的1696条贷款客户数据作为主要的研究对象,分析这些贷款客户是否会提前还款。结论表明:在所研究的客户中,消费类贷款客户通常不会选择提前还款,而生产性贷款客户通常都会选择提前还款,且提前还款的客户比例约占总人数的四成。针对这一结论,将所有的客户划分为七个类型,针对每个类型客户的消费特征及偏好产品,提出了不同的CRM管理策略。最后,以论文的研究结论为中心,从银行的角度出发,提出了具有差别化的营销方式和客户关系维系方法,并将这一理念延伸至产品及服务的开发阶段。在客户出现时,准确判断客户类型,适时调整营销策略,明确高价值客户特征,对不同价值客户进行有差别化管理;在客户维系过程中,尽量降低维系成本,提高维系性价比,增加新媒体推广方式的占比,减少人工成本开支,尽量采用客户喜爱的维系方式,提高客户满意度;对银行各类金融产品及服务的开发,也要以客户偏好为导向,弄清客户需求,避免“闭门造车”,主动适应客户需求的变化,增强客户粘性。同时,也从严控数据质量、选择合理算法和理性对待结论三个方面,对应用数据挖掘工具提出了几点建议。