金融科技的发展使得大量金融业务由“线下”转为“线上”,对于商业银行来说,由于线上平台的便捷性和高效性,线上渠道迅速得到了普及,拥有了大量的客户,从而打破了传统实体网点的束缚,成为商业银行的主要业务渠道。经过多年的应用,商业银行积累了大量的用户信息,给银行的数据处理带来了巨大的挑战。因此,利用先进的数据挖掘技术对银行客户进行数据分析已成为商业银行实现精细化管理的必要步骤。基于商业银行客户的数据挖掘,能够更生动地描述客户特征,更清晰地展现客户价值,从而根据客户的不同需求进行客户细分和市场定位,制定差异化的营销计划,也有助于银行加快战略转型,降低成本,实现精准营销。本文以现代营销理念为基础,介绍了数据挖掘的概念和方法,探讨了大数据与精准营销的关联,总结大数据营销经验。随后,本文运用SWOT分析法和PEST分析法对Y银行个人客户营销现状及其存在的问题进行分析。接着,本文基于大数据挖掘方法论构建了一个基于Y银行为样本的数据挖掘精准营销体系,探讨了该系统的构建原则和实现过程,使用机器学习方式创建数据挖掘模型,得到了案例结果;最后,根据模型结果进行客户细分和市场定位,制定差异化营销策略。本文的主要结论如下:首先,从学理和实践上证明了商业银行可以利用机器学习这种数据挖掘方式找到最有购买可能的潜在客户,并建立了根据职业、婚姻状况为标签的一个精准营销模型;其次,依据精准营销模型,设计了从分行到下属支行的营销方案及管理机制,升级落后的营销模式;第三,依据大数据挖掘方式,回溯原本数据收集方式问题及营销方案制定流程,设计了一套不断更新迭代数据收集方式和营销方案的营销策略框架。