随着电信行业的高速发展，尤其是2008年底3G牌照发放以后，中国电信市场竞争更为激烈，而客户资源是竞争的主要对象。通过分析所掌握的客户信息，进行客户细分已经成为电信企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。通过对大量的客户进行细分，可以了解不同客户群体的消费特性，从而对市场结构有宏观的把握。客户细分已经成为电信企业市场营销策略制定、品牌推荐、新套餐研发的基础。 信息熵理论已在管理科学、数据挖掘等研究领域中发挥作用，成为度量系统不确定性、复杂度的有力工具。聚类分析技术不断完善和进步，从单纯的硬划分转向更能反映自然属性的软划分，其中基于目标函数的模糊聚类算法研究正成为当前的热点，并通过计算机的高速运算能力广泛的应用于客户细分领域。 本文提出了以市场营销为目标的导向性模糊聚类的客户细分模型，解决了评价指标与市场脱节、模糊聚类的原型初始化参数等问题。首先引入了市场营销为目标的导向性评价体系，具体采用AHP来实现其过程，利用IDF(信息熵与类距函数)目标函数来初始化类中心，利用改进的动态模糊聚类算法应用于电信客户的细分上，并在传统聚类测试数据集上进行了测试，最后结合电信客户的大样本数据进行了实际分析，与传统方法相比，取得了较好的效果。