在市场经济条件下,客户是企业竞争优势的源泉,以客户为中心不仅是企业的口号,也是企业的战略选择。巩固老客户、发展新客户是企业在客户管理中常采用的策略。如何巩固老客户,防止客户流失是许多行业关注的一个问题,特别是在激烈竞争的国内外电信市场更受到广泛关注。为了提高企业竞争力,首先要解决的问题是有效地预测未来潜在的流失客户情况,进而采取相应的措施,减少损失,实现利益最大化。随着数据挖掘技术的发展,基于数据挖掘的预测研究也越来越广。数据挖掘技术与生俱来的对海量数据的处理能力及成熟的数据挖掘算法,使其在电信客户流失预测中发挥了巨大的作用。论文介绍了数据挖掘技术应用于电信客户流失预测的研究背景及意义,综述了客户流失预测模型建立的方法。采用A电信运营商某省公司客户业务数据,使用CRISP-DM方法论为建模过程框架,利用SPSS Clementine数据挖掘工具,构建了基于决策树和神经网络综合算法的客户流失预测指标体系,建立了电信客户流失预测模型；最后,采用C#编程语言和SQL Server2008数据库,利用ASP.NET技术,开发了基于B/S结构的电信客户流失预测系统原型。该系统为电信市场营销人员及早识别流失客户,制定可行的客户挽留方案,减少客户流失的发生,加强电信客户流失管理提供了参考,同时对于相关企业降低运营成本,提高经营业绩有着广泛的行业应用前景和实际参考价值。