继云计算和物联网之后,IT行业迎来了又一次重大的技术变革——大数据技术。因为其影响之深入,涉及范围之广,当今这个时代也被称为大数据时代。大数据时代的到来催生了拥有海量数据的金融业的发展,其中丰富的客户数据更是成为银行争夺市场的关键。银行业已达成了共识——未来银行的核心竞争力将聚焦于数据。互联网金融的蓬勃发展,代表着大数据时代的金融业正在全面改写世界金融的版图。这种新兴金融形态的出现,以及金融脱媒、利率市场化的进一步推进,使得银行业赖以生存的金融环境发生了巨大的变化。银行面临着前所未有的严峻考验,改革转型迫在眉睫。而大数据时代的到来,对亟需转型的传统银行而言,可谓生逢其时。大数据时代,银行之间竞争的焦点将发生质的改变,单纯意义上的产品竞争将被时代所抛弃,客户不仅仅是口号中的上帝,更将是企业竞争的高地,拥有客户资源就拥有了市场。商业银行要赢得客户就必须从海量的客户数据中挖掘出有价值的信息,懂得客户的偏好,了解客户的需求,并能够提供相应的服务。在日趋激烈的市场竞争中,商业银行不仅要储备好人力和财力这两项战略资源,数据和信息将成为第三项战略储备。本文首先阐述了大数据的相关概念和技术,接着借助SWOT模型分析传统银行在大数据环境下客户管理的优劣势,指出银行应充分利用大数据的优势,积极转型。然后,对客户关系管理进行了详细的理论阐述,提出了客户关系管理的模型——IDIC。在此基础上,提出将不同的数据挖掘技术应用到IDIC模型中的客户管理策略,这也是本文的核心。接着用一个聚类分析案例对此展开实证分析。最后对全文作了总结。由于银行业对大数据的应用在我国尚处于起步阶段,相关数据及资料并不充分,且本人学术能力有限,在文中相关分析及理论存在欠缺之处,希望得到各位批评指正,也希望通过对传统银行在大数据时代客户管理策略的研究,提升其竞争实力。