经济全球化以及电子商务的实施,使商业银行面临更加激烈的竞争,有效管理客户资产的能力已成为企业生存和发展的决定性因素,本文对商业银行客户识别和客户保持问题的研究对于认清客户关系管理的本质,探索企业客户资产管理的运作机制,提高企业基于事实的决策制定能力,实现低成本、高质量、快速响应市场需求和客户需求的目标,有效率地分配企业稀少的资源,改善与客户的关系,帮助企业获得真正的竞争优势和增强企业管理未来和增加收入的能力,具有十分重要的理论价值和现实意义。本文正是在这样的背景下,运用市场营销、管理决策理论与方法、数据挖掘技术和统计技术,围绕具有广泛的实际背景和发展前景的商业银行客户关系管理决策与优化问题,从以下几个方面对商业银行客户识别和客户保持的决策模型及策略、决策方法进行了系统的研究: 1)商业银行客户的价值及其管理指出信息时代商业银行面临的问题,说明客户关系管理的实质是客户价值的管理,并对商业银行客户的价值进行了分析,提出了客户价值管理的框架,指出客户识别和客户保持是客户价值管理的主要内容,并说明了客户识别与客户保持研究的支持技术。2)商业银行基于细分市场水平的客户识别模型分析适用于商业银行的客户分割变量、分割方法和分割模型的特点和性能,并根据变量可观察的程度将上述变量分为四类,讨论了各类分割变量的具体特征。探讨使用层次聚类分析识别客户的可行性,建立了基于客户期望收益和态度的客户识别模型,具体描述了在大型数据库中使用数据挖掘技术识别商业银行有价值细分市场的过程。进行实例研究,并分析了识别出的各细分市场的特征。3)商业银行基于个体水平的客户识别模型探讨个体客户识别模型-信用分数和行为分数模型的特点,指出客户价值模型实质是信用分数模型,并使用三个维度的客户价值模型评估个体客户的价值,在此