基金产品是作为传统商业银行零售业务战略转型的典型产品,既是银行发展中间业务创收的重要手段,又是体现银行零售业务核心竞争力的标志之一,作为新兴中间业务品种,其具有“一次销售、四种收入、持有越久、收入越多”的显著特征,对提升商业银行中间业务收入水平、推动改善业务收入结构具有重要意义。相对于传统金融产品,基金产品具有产品的复杂性和多样性,但与之相对的,却是当前商业银行基金产品营销策略单一与粗放,进而导致营销效果极差。本文以A银行2017年10月-2018年6月期间的基金客户及销售数据为数据源,对相应的基金客户数及基金客户交易指标等的各项数据进行统一抽取、分类,并根据数据处理情况,对部分无效数据和极端值情况进行剔除,建立了数据库。运用客户画像的方法,建立了涵盖客户基本指标、交易习惯、购买方式、基金类型四大维度在内的11项指标的客户画像体系,通过刻画客户基本特征、投资策略、投资多样性、购买渠道、风险类型等属性,实现了对单个基金客户的全面刻画。采用K-means聚类分析方法,运用SPSS软件对预处理后的客户数据进行聚类分析和数据挖掘,通过多次迭代最终实现了有效地客户分类。根据聚类分析得出的客户分类结果,将A银行基金客户分为长尾客户、一般价值型客户、低风险偏好型价值客户、高风险偏好型价值客户四种类型,并逐个具体分析了四类客户的特点,在此基础之上分别制定了针对性的营销策略和客户维护策略。通过上述研究,主要试图通过这种方法解决营销中的两大问题:第一,如何识别不同特点的客户偏好于哪种基金产品。第二,针对不同特点的客户又应当使用何种营销策略。本文的研究结论如下:(1)基金客户群体是分层的,且不同群体之间差异极大。通过客户基本特征、投资策略、投资多样性、购买渠道、风险类型等属性建立客户画像模型之后,运用K-means聚类分析方法,将A银行的基金客户分为四大类,分别为长尾客户、一般价值型客户、低风险偏好型价值客户、高风险偏好型价值客户,每组客户具有截然不同客户特征,其偏好的基金产品与投资习惯也不尽相同。(2)基于不同客户群体的特征,应当采取不同的营销策略及维护策略。针对不同客户群体所表现出来的客户特征,应当制定差异化的营销策略。其中长尾客户更聚焦于线上营销和批量维护;一般价值型客户积极进行客户需求挖掘,开展“一对一”客户服务;低风险偏好型价值客户以债券型基金等中低风险产品为营销切入点,以长期投资理念塑造为维护要点;高风险偏好型价值客户以多样化产品配置和尊重客户“自我实现”需求为营销要点。在新的竞争形势下,商业银行的竞争格局日趋惨烈。新的产品层出不穷,客户特征及行为也在发生深刻变化。商业银行传统的“大水漫灌”的营销方法已经很难奏效,更需要“滴灌”式的精准营销。在这样的大背景下,客户数据的挖掘、客户画像的设计以及相应的精准营销策略的制定都变得越来越重要。本文尝试通过聚类分析数据挖掘的方法,对单个产品的客户群体进行客户画像,针对性制定了营销策略,对于商业银行基金产品后续营销具有较强的实践意义,也为后续在此基础上进一步进行客户全面的客户画像和精准营销策略制定进行了初步探索。