随着移动互联网技术的发展日新月异，智能传感器的广泛应用，全球的数据增长达到前所未有的程度，各行各业纷纷加入研究大数据及其应用的行列，大数据的价值化成为抢夺的焦点。金融行业是产生海量数据的行业，大数据逐渐成为金融行业最具发展潜力与商业价值的“智慧决策"工具。证券行业是典型的细分大数据市场，股市行情及交易数据等巨量信息每天都在发生，伴随大数据及技术平台的不断投入应用，大数据正在影响证券行业的发展走势。
　　就M券商来讲，伴随国民生活水平的提升，宏观经济的发展与社会财富的累积，人们的金融需求也逐渐专业化、多样化，这便要求M券商能够提供更高水准的金融服务。而证券行业现有的标准化、同质化营销服务模式已然和客户日渐专业化、多样化的金融需求相矛盾。尤其是券商财富管理转型期，随着金融产品与客户类型日渐丰富，无疑已对券商的服务以及营销效率提出了更高的要求，如何在由丰富的产品与庞大的客户群体形成的复杂集合中快速找出目标群体，并精准地投射服务已成为各大券商迫切需要解决的难题。在这种情况下，研究如何对大数据进行充分利用以及如何通过数据分析精准地挖掘出客户的金融服务需求，具有重大的理论与现实意义。
　　本文基于大数据思维，对如何深入挖掘M券商所具有的庞大客户数据进行了重点探讨，并将大数据分析结果与精准营销实践进行了结合，使数据资产存在的巨大潜在价值得到了充分发挥。本文的创新点有:第一，本文全方位采集并提取了M券商客户信息进行数据建模，通过聚类分析、关联分析、抽象概括等定量分析方法对客户的特征信息进行归纳与总结，得到M券商客户群体的特征信息库，形成本文基于客户特征的大数据分析基础;第二，本文从全量客户中挖掘出具有相似特征的目标客户，建立起M券商精准营销实践活动的目标客户群，并按照客户特征，向目标客户提供与其偏好相适应的产品和服务，精准满足目标客户群的金融服务需求;第三，本文通过营销实践活动充分验证了M券商基于大数据分析的精准营销策略的实施可行性以及实施效果，基于成功实践经验，将相关精准营销策略及大数据分析方法进行一般性推广，从而得到M券商大数据精准营销的一般方法论，由此推动M券商的营销模式由粗放型向精细化转变;第四，本文的研究思路及实践结论均具有较强的实用价值，可被借鉴或直接应用于同行客户营销活动中去，一定程度内助力行业营销效率提升，这也进一步彰显了本文的研究价值及意义。