商业银行客户关系管理的核心是借助先进的管理方法和信息技术,通过对企业业务流程的重组来整合客户资源,利用客户经理制度,实现客户信息和资源的共享,从而为客户提供优质的产品和服务,保持和发展更多的客户,最终达到银行利润的最大化。近年来,随着数据挖掘技术的发展和成熟,该技术被越来越多的应用于商业银行的客户关系管理中,对现有客户进行细分,有效地发掘银行的重点客户及其潜在的需求,为其提供“一对一”的个性化服务,极大地提高了客户的满意度和忠诚度,在吸引新客户的同时,也避免了老客户的流失。而且,使用了数据挖掘后,商业银行对产品和服务的营销变得更加具有针对性,只需把产品或服务提供给有潜在需求的客户,在有效提高销售产品和服务的成功率以及效率的同时,也降低了营销的成本。为了预测某银行的新客户是否会购买理财产品,本文使用了数据挖掘技术中的决策树来建立模型,找出已经购买理财产品的客户的特征(存款金额、年龄、性别、学历、持卡年数等),并根据此特征来分类并预测新客户对理财产品的需求情况。首先,本文在详细论述了分类原理、决策树原理及其算法和决策树建模优势的基础上,建立了决策树模型,并对决策树进行了剪枝,提出了分类规则。其次,文章从准确性和可伸缩性两个方面对模型进行了解释和验证。最后,根据对模型分析的结果,成功地实现了对目标客户的分类,为商业银行的个性化服务和关系营销提供了科学依据。