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中小企业具有明显的零售客户特性，针对其信贷需求具有的“短、频、快”特征，研究基于中小企业客户价值的客户细分模型，并在此基础上开发精准营销系统，可以帮助银行迅速定位目标市场。
发展中小企业信贷业务，必须明确目标、突出重点，核心目标是迅速扩大优质中小企业客户群体，占据市场竞争的有利地位。而运用基于数据挖掘技术的客户细分模型能够提高建设银行中小企业客户营销和拓展决策的准确性，不断提升营销管理水平，从精细化营销管理中获得效益。
1.1.2 研究意义
通过多维特征分析，基于数据挖掘技术的客户细分模型能够轻松地将银行的中小企业客户按不同特征区别开来，为银行划分客户群提供依据，并能为银行提供翔实的资料。通过数据挖掘，找准最有价值的目标客户，通过营销活动可以使得客户价值变得容易测量，帮助银行确定最有价值客户。源:自~751-·论`文'网·www.751com.cn/
商业银行通过科学的数据分析和数据挖掘可以找到最有价值的目标客户群，并针对客户的特征提供个性化服务，提高营销回报。具体而言，通过细分市场并设定准入门槛，确定不同行业、类型客户的最低规模和利润要求，圈定目标客户群体。
总体来说，基于数据挖掘技术的中小企业客户细分模型可以解决目前商业银行中小企业部迫切需要解决的问题，它具有以下功能:
（1）帮助银行进行中小企业客户价值分析
通过客户群划分和客户价值分析可以更快、更准确地发现有价值的中小企业客户群体，从而采取对应的营销措施，在竞争中占得先机。
（2）帮助银行进行中小企业客户行为分析
优质中小企业客户是银行争夺的焦点，他们有多种选择的余地。一旦在生命周期早期被扶持起来又流失之后，给银行带来的损失是巨大的。因此，商业银行需要维持客户的过程中，探索防止客户流失的有效措施，保持客户忠诚。通过分析客户行为，建立相应的预警机制。
（3）整合银行信息资源
构建基于客户价值的中小企业客户细分模型，首先需要将不同数据库中的数据通过清洗等手段进行规范化处理，去除冗余，使得中小企业客户数据统一，为银行快速分析和决策提供了基础。
（4）为银行提供决策支持和实现中小企业业务“过程”管理
在构建基于客户价值的中小企业客户细分模型基础上，开发商业银行精准营销系统，使其不仅具有可以按照管理人员的要求进行统计、分析和查询等简单功能，而且具有学习、知识发现、提供建议和支持决策等功能，并对整个中小企业业务的经营过程进行跟踪，并根据跟踪的结果来调整经营方向。文献综述
1.2 国内外研究现状
1.2.1客户价值研究综述
1.2.2基于客户价值的客户细分模型研究综述
1.3 主要研究内容和框架
1.3.1主要研究内容
第一章介绍本文的研究背景和意义以及国内外客户价值与基于客户价值的客户细分模型的研究与应用现状，并提出本文研究框架与主要研究内容。
第二章主要阐述客户价值分类及其评估方法理论和基于客户价值的客户细分模型相关理论，为本文的研究提供理论基础。
第三章主要探讨商业银行基于客户现有价值的中小企业客户细分模型的建立。根据客户历史价值的概念以及客户现有价值的评估方法，分析商业银行客户细分的目的，并利用某商业银行的中小企业客户数据，构建商业银行基于客户现有价值的中小企业客户细分应用模型，并探讨所建立的模型的预测性能与推广性能，提出具体的中小企业客户业务管理策略与营销策略。