客户是商业银行竞争的焦点，近年来，国内商业银行一直在探讨如何更好的服务客户的问题。随着金融市场的发展，买方逐渐成为市场的主导力量，这种转变敦促银行提高对客户管理的重视，保障和挖掘现有客户的价值，寻找新的目标客户，对客户进行细分，有针对性地开发出相关产品，从而提高客户的满意程度。银行需要推出差异化产品，必须先对客户进行细分，客户细分的效果直接影响银行利润，进而影响银行的发展。客户和客户之间的需求存在差异，缺乏变化的产品类型无法赢得客户的青睐。因此，银行应该基于客户的差异，有效地实施客户细分，将有限的资源有针对性的投入到关键客户中，提升资源效率，创造更多客户价值。本文结合客户关系管理理论，在对理论研究和商业银行实际情况进行全面分析的基础上，对国内商业银行的客户关系管理和客户细分指标进行了分析和研究。对客户细分的常用指标进行了梳理，并采用实证分析方法，利用中国银行投资理财业务的客户基本资料和各类原始交易数据，通过聚类分析方法，研究客户细分标准，探索新的细分标准。聚类分析按照事物的属性特征，把事物聚集成若干类，使同一个类别内的数据对象具有较高的相似性。当前的研究证明，聚类分析在客户细分中具有较好的效果，尤其是在金融行业中，这种统计方法表现出积极的导向作用。因此，本文借助聚类分析方法，提出了银行客户细分的参考标准。结合上海银行的客户细分管理案例，对该行客户关系管理进行了分析，结合本文提出的客户细分标准，为上海银行提出了一些有针对性的建议。本文认为目前国内商业银行以客户资产数额为标准的客户细分方式过于简单，没有注意到客户更细致的需求。应当将客户的风险偏好增加到客户细分标准当中，这样银行就能发掘客户更细致的需求状况，从而为不同资产水平中的投机型、进取型和保守型客户提供不同的理财产品。