随着时代的发展,数据处理技术也飞速发展,数据网络对人们生活有着十分巨大的影响。涌现出了各式金融科技产品,其多样化、个性化、便捷性、高收益的特点不断吸引客户,越来越多客户将资金的投入其中,影响银行的存款业务和资金收入,冲击着银行的传统业务。所以研究客户需求,区分客户类型,采用针对性的营销策略显得十分重要。银行的客户管理系统中记录有大量的客户数据信息,这些数据的使用成为新时代背景下银行面临的难题。本文首先基于相关数据挖掘理论以及客户关系管理理论,提出解决这个难题的解决建议。其次,通过大数据技术对银行客户的信息进行分析,首先将客户信息进行分类,随后在上述的分组的基础上构建模型,主要运用K-means聚类分析处理银行客户信息,减少变量的冗杂性,对变量数据进行优化选择,筛选出其中相关性更高的变量进行评估,避免建模分析中因变量过多带来的评估模型复杂度高等问题。再次,利用Logistic回归模型建立起判断客户产品购买意愿的预测回归方程,以提高对已有数据的利用率。随后,对模型进行检验,得出模型的检验结果,可用于实践的应用。在检验结果基础上,提出基于数据分析的客户管理建议和针对性的营销建议,实现对客户的有效跟踪管理,精准营销银行产品,维护客户关系。