随着经济快速发展、利率市场化进程加快,以及买方市场的形成,银行业的竞争发展到白热化程度,越来越激烈,尤其是针对客户资源的争夺。有研究显示,一个新客户的获客成本远远要高于即将流失老客户的挽留成本,在这种背景下,银行越来越重视客户流失预测和分析挽留工作,因此,怎样才能提前预测客户是否具有较高的流失概率,从而采取有效的营销措施、制定合理的营销策略来挽留这些客户,这已成为银行在客户经营和业务发展方面亟需解决的问题。本文通过数据挖掘的理论分析和实证研究,为商业银行在零售客户流失和挽留方面提供了新的研究。首先,本文在阐明商业银行和Z银行的零售客户现状的基础上提出客户流失问题已成为阻碍银行发展的严峻问题,但银行对于客户流失的分析和挽留手段比较传统和落后,难以发现可能流失的客户,而且也缺乏有针对性的挽留手段,本文从而提出可以基于数据挖掘的大数据分析手段提前预测潜在流失客户,并以此为依据进行客户挽留的解决方案。其次,本文重点对Z银行客户流失问题进行了分析,以数据挖掘理论为基础,XGBoost算法为手段,采用跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM)构建了面向Z银行的零售客户流失预测模型,在模型的实证研究过程中,通过建立流失倾向-客户价值二维矩阵,提出将客户细分为四种类别,分别采取不同挽回策略的观点,并对高流失倾向、高客户价值的客户进行重点挽留的实证研究,从而论证模型的实际有效性。最后,对模型结果的流失客户进行共性分析,发掘流失客户在产品配置、交易行为等方面的共同特征,并针对Z银行的四类具体流失场景进行挽留策略分析,提出了具有针对性的挽留手段,同时指出银行应充分运用金融科技工具和创新手段,提升金融产品和服务质量,提高客户黏性,全面提升银行业务发展。本文研究能够帮助银行提前发现潜在流失客户,及时做好有针对性的客户挽留工作,避免客户流失造成的损失,具有一定的现实意义;同时,基于数据挖掘的方法研究和实证研究工作对行业参考具有一定的学术价值。