随着电信市场的逐步开发,竞争日趋激烈,不仅形成了各大运营商同台竞技的市场格局,而且从卖方市场转向买方市场,这就要求运营商要采取以“客户为中心”的策略,根据客户的实际需求提供个性化的服务解决方案,客户关系的大一统必然向细分化和个性化转变。因此,客户细分是电信企业营销的关键所在。客户细分是有效贯彻客户关系管理(CRM)理念,实现精益运营的基础。如何将客户根据其消费行为进行合理的细分,对不同的客户提供适合其特点的个性化服务,为客户创造价值,同时达到企业利润的最大化,已成为电信运营商关心的一个重要问题。本文针对电信行业客户细分,做了如下工作:首先,提出研究背景及意义,介绍国内外电信行业研究现状。其次,研究客户细分的相关理论与方法,对于客户细分的方法进行全面的总结与归纳,为电信企业客户细分的研究做理论铺垫。第三,分析电信企业业务,着重分析电信企业客户细分的应用现状,其中重点对电信企业常用的客户细分方法及模型进行总结与概述,并且针对本文模型推荐使用的K-means算法和BP神经网络算法做了较详细的介绍。第四,进行电信企业客户细分模型的设计,提出设计思想,结合之前的应用现状进行需求分析,确定细分标准和要求,设计出基于算法的数据挖掘细分模型。最后,将模型应用到某电信公司某业务的客户细分中去,经过反复实验得到比较理想的细分结果,以此为基础,针对不同的客户群制定不同的营销策略。本文论述了客户细分的整个过程,并使用相应的算法和工具加以实现,实践证明,本文的技术路线是可行的,所得到的细分结果具有一定的合理性和实用价值,对经营分析人员进行相关的营销活动具有一定的参考价值。