近年来,金融市场竞争不断加剧,商业银行不仅面临着互联网金融的挑战,还面临着自身收益结构转型的压力和多样化个性化的客户需求,商业银行可以利用自身良好的客户基础、雄厚的资金、人力和优质客户关系管理平台,实现营销客户的精细化管理,落实“以客户为中心”的经营理念,将合适的产品营销给合适的客户。本文提出将客户响应评分模型应用在商业银行精准营销中,对商业银行的产品营销活动进行客户响应的精准预测,预测客户响应购买产品的可能性大小,对响应度高的客户进行精准营销,为商业银行直接提供实名制客户营销名单,实现成本和收益的平衡,助力商业银行收益结构的转型;同时对各变量进行证据权证转换,对个人响应程度进行分值量化,对个人响应评分灵活使用,提高模型的使用效率。本文使用S商业银行的真实客户交易行为数据进行实际应用研究,利用数据挖掘技术,对理财产品进行顾客营销响应的预测分析,发现客户持有产品数量、累计开户数目、近3个月户均AUM、活期存款平均开户时长、其它3个月月均交易笔数、其它3个月内转入最大金额6个变量与客户是否购买理财产品息息相关,对预测的响应客户进行实名制名单营销。依据客户的个人响应总得分,对全体客户中14.69%的客户进行营销,覆盖74.16%的积极响应客户,同时为进行客户细分提供参考规则。提升预测模型的使用价值,帮助商业银行解决营销活动中客户响应率过低的问题,更好的为决策者和营销者在精准营销方面提供技术支持,提高产品收益,减少营销成本,优化客户关系。