随着通信市场竞争的日益激烈,以及移动通信客户的转移成本不断降低,使得电信运营商的营销成本与日俱增。同时,移动通信客户对的服务期望也在不断地提高,导致了电信运营商的营销服务效果达不到客户的预期。于是,在激烈的市场竞争和不断提高的客户服务要求的背景下,如何利用有限的资源,在做好移动通信客户消费行为研究的前提下实施精确营销,最大限度地满足客户的需求,提高客户的满意度和黏性,对于电信运营商而言具有重要战略意义。本研究提出了基于数据挖掘的移动通信客户消费行为研究的方法,首先阐述了数据挖掘理论和客户消费行为理论；其次提出了关于运用数据挖掘方法研究客户行为的基本步骤,即明确研究主题、收集数据并对数据进行预处理、选择数据挖掘技术及算法、建立并评估模型、解释挖掘结果；最后明确了基于数据挖掘的移动通信客户消费行为研究的内容,即运用聚类细分客户以及分析细分客户的特征、运用关联规则发现细分客户消费规律、运用分类和人工神经网络模型预测细分客户的购买倾向。在本研究中选取了国内某省电信运营商部分数据,实证了本文提出的基于数据挖掘的移动通信客户消费行为研究方法,证明了应用数据挖掘技术分析客户消费行为是科学的、可信的、有效的,并且运用数据挖掘方法可以科学地分析客户的消费结构和消费倾向等经济问题。同时,本文提出的以“数据驱动”的消费行为研究方法,为电信运营商实施精确营销和个性化推荐提供了强有力的数据支撑。