由于信息技术的发展和金融市场的壮大,我国信用卡市场蓬勃发展,商业银行间的竞争也日渐激烈。伴随着特约商户的业务拓展,联名信用卡逐渐成为一种流行趋势,而各大银行和商户逐渐认识到客户的重要地位,不再只以产品作为出发点,如何有效了解客户信息,有效利用客户资源将其转化为内部资源,更好的提高服务质量,将成为商业银行面临的重点问题。这一系列的改变对提高客户的满意度,维护高价值客户的比例,并最终扩大市场有效占有率提供帮助。数据挖掘技术作为处理海量信用卡业务数据的强有力工具,能发现未知的、有价值的规律,这无疑成为提供个性化服务的依据。本文借鉴客户关系管理的理念,以国内某商业银行的联名信用卡客户数据对客户细分及其应用进行了研究,并从中提出各种关联规则和营销策略。本文首先运用数据仓库技术建立了客户交易行为的数据仓库,利用RFM模型和聚类技术完成联名卡动卡数据的客户细分和销卡数据的主要类型分析。其次,在动卡客户得出的四类典型客户类型基础上对客户细分的运用。再次,研究联名卡消费数据中关联模式及其应用,利用SPSS Clementine 11.1进行了模型仿真实验分析,得到了有价值的关联模式,也提出了一些基于数据挖掘结果的联名卡营销战略和个性化营销的各种可利用方法。本文的研究尝试了数据挖掘在客户分析中的应用,希望借此能为商业银行以及商户发行联名卡、开展联名卡营销等带来新思路,也能为国内商业银行整合商户资源,提升竞争优势提供帮助。