随着银行间服务和产品的透明度越来越高,其差异越来越小,产品的生命周期不断缩短,商业银行越来越难以在以产品为中心的竞争中获得竞争优势。银行间的竞争重点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争,拥有客户即意味着拥有市场,就能在激烈的竞争中取胜。客户需求越来越呈现个性化和多样化特点,银行仅靠单一产品或服务难以满足客户需求,以金融产品为中心的传统市场战略,正逐步被以服务为目标、以客户为中心的市场战略所取代。如何将已经存储的大量的客户资料信息、存贷款帐户信息、各种交易数据信息用于加强客户关系、掌握业务规律、挖掘客户价值,将客户相关信息用于银行实际的决策等问题面临着新的挑战,而数据挖掘技术使之成为可能。本文以数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用为研究的主要内容,选用从客户价值出发对客户进行细分,为银行产品优化、营销服务策略制定提供支撑作为建模目标。根据客户余额日平和经营利润的情况,使用聚类的方法将客户进行分类,作为寻找客户业务往来规律的基础；通过马尔可夫链方法来计算客户从某一个客户群转移到其它客户群的概率。通过客户业务往来记录规律探寻、基于聚类分析的客户分类、基于客户价值测量、基于客户价值的客户细分、基于数据挖掘CRM的策略五个步骤形成闭环控制。论文所提方法以望城农村商业银行某个支行的客户数据为例进行了应用研究测试,完成了从数据采集到客户细分和精细化营销分析等一个完整的数据挖掘与CRM融合应用的闭环过程,研究结果为望城农商行的经营管理层提供数据支撑,将建立的数据挖掘模型结果融合到银行业务营销活动流程中,针对不同客户类别推广相应的新产品和服务,实践表明本文方法的有效性。