客户是银行发展的根基,而客户关系管理战略是银行管理系统的重要组成部分,是维系客户关系,吸引新客户的方法论,也是银行业必须重视的战略问题。本文在客户关系管理理论的基础之上,利用目前国际数据分析领域常用的数据分析平台(R语言),将银行客户数据进行分类,并提出客户关系管理在具体情况下的实际应用。本文以Z银行及整体银行业现状作为研究对象,主要通过文献研究法、定量分析法、经验总结法,对客户分类管理模式进行了研究,采用了聚类和决策树方法,将客户数据分为了 5个大类。这样能够全面细致地对客户进行细分,并根据手中现有数据所得到的聚类分析结果,得出对不同类型的客户进行分类并提供差异化服务可以有效的提高银行效益这一结论。本文将数据分为社交软件、学历、地区、工作单位、年龄、婚否、社交软件、使用时长,工作年限九大变量。笔者力图在不偏离事实和理论依据的基础之上,建立具有创新性的客户分类方式。此外,R语言在处理大批数据上能够提供强有力的支撑和高效的运行速度。综上,本文利用聚类分析技术在Z银行数据应用上得出的数据分析结果,并对应每一分类提出了具体的应对策略,之后根据客户净值和客户收入两个维度为基础,提出了人力成本和人工智能成本投入的成本控制理念。本文在坚持以创利为目标,以理论与实践相结合为方法,以事实为依据的基础之上,提出具有实际意义的方法,并为未来的银行业发展提供方向。