本研究内容是商业银行客户渠道使用行为。文章首先对客户细分理论和客户偏好理论进行深入剖析；其次，结合金融统计数据和实际调研数据分析了商业银行渠道发展现状，并指出客户渠道利用行为偏好分析的必要性所在；在此基础上建立基于客户细分的银行客户渠道偏好研究模型，详细说明了研究框架和涉及到的相关理论；然后采用某商业银行的客户交易数据来进行实证分析，研究结果如下： 1）本研究通过对于现有银行客户行为的分析和调研，并依据客户细分和客户行为偏好理论，建立基于客户细分的银行客户渠道偏好研究模型。 2）借助调研得到的银行客户的实际交易数据，利用二阶聚类和K-means聚类算法对于现有客户数据依据RFM等主要指标进行聚合。在此基础上对于不同聚类算法所形成的客户群体利用关联规则对其渠道使用行为进行分析，得出不同客户群体其渠道使用偏好。并对于客户未来渠道使用种类和各渠道使用次数建立多元线性模型，预测客户未来渠道使用行为。 3）依据对于客户未来渠道使用行为的预测，利用客户实际交易数据进行对比得到结论，认为对于现阶段银行利用k-means算法进行客户细分并利用关联规则进行渠道客户偏好挖掘效果较为理想。 本研究的贡献在于：全面阐述客户行为偏好的内涵及其应用在银行业的意义，构建了基于客户细分的银行客户渠道偏好理论体系框架，并利用客户数据进行实证研究和预测，得到较为合适的研究方法。通过本研究不但增强银行实施差异化营销的针对性，提高营销效率，同时也提高了数据仓库的应用价值，提高客户满意度以及银行渠道整合也提供了新的方式和方法。