随着我国金融体制改革的进一步深化，特别是加入WTO以后，中国银行业的竞争日益激烈。同时，随着科学技术的不断进步，出现了精准营销等新的营销理念，这是在科技发展的基础上营销的新发展，商业银行零售业务营销更加重视自身科技应用能力的培养。精准营销是在现代IT技术和数据分析技术基础上发展起来的一种新型营销方式，重视对客户需求和动机的分析，强调对客户行为的挖掘，并突出了客户差异化行为在营销管理中的应用价值。精准营销意味着营销活动的精确化、深入化、细致化，以及利用有限的资源获取最大的收益。　　随着我国商业银行数据的大集中，银行数据库里积累了海量的客户数据，面临着“数据丰富、信息匮乏”的问题，究其原因，一方面是因为数据仓库技术不成熟、数据挖掘模型不完善;另一方面是因为业务部门对业务模型的研究不透彻。因此，如何充分利用数据仓库、数据挖掘技术对这些客户数据建立完善的数据挖掘模型，对商业银行零售业务精准营销的开展提供强有力的支持，具有非常重要的现实意义。　　本文研究了我国商业银行如何利用数据挖掘技术来开展零售业务精准营销，重点放在数据挖掘的模型选择、设计以及实证研究上。本文在国内外研究现状的基础上，通过对国内某商业银行的调研，结合银行开展零售业务精准营销关注的主题，建立了客户价值数据挖掘模型、客户细分数据挖掘模型以及交叉销售机会模型，旨在为商业银行进行精准营销提供强有力的支持。　　本文的研究希望能为商业银行开展零售业务精准营销提供思路，为国内商业银行提高营销效率、节约大量的营销成本、跳出营销“红海”、获取市场竞争优势提供帮助。