2017年中国移动4G用户数高达6.50亿户,面对如此海量的客户群体,传统客户细分方法基于ARPU值(Average Revenue User)的大小,将其细分为高端、中端和低端三类客户群。该细分方法仅仅考虑到客户的当前价值,并没有涉及客户的潜在价值,导致细分效果不佳而且实用性较低,难以满足客户管理与营销的需求。本文针对移动客户离网率较高的问题,从公司的自身现状出发,经过调查发现高端客户对其服务质量的满意度较高。由此推断,客户离网率居高不下,主要是客户细分不明确、营销活动缺乏针对性以及电子渠道知晓度低等问题导致的。因此,对高端客户进行有效划分,最大限度地满足客户的消费需求,提高客户满意度,对于电信运营商的长期发展具有重要意义。本文主要采用描述性统计分析方法对高端客户的消费行为数据进行分析,了解高端客户的基本统计特征;接下来采用聚类分析方法,对高端客户进行市场细分,归纳每类客户群的消费行为偏好;最后采用关联规则方法对客户的消费行为数据进行分析,挖掘客户消费行为中隐含的规律,总结各类客户群的数据业务定制模式,挖掘出潜在的客户。通过上述分析,结果表明:(1)高端客户的消费行为存在明显偏好,主要对通话、数据流量的需求较高;(2)高端客户的消费行为具有明显特征,部分客户定制的套餐业务不合理,最终导致账单费用较高;(3)高端客户细分为高忠诚度-低消费、高价值-高消费和可能流失客户三类,每类客户群均具有显著特征。本文通过对高端客户的基本属性以及消费行为数据进行研究,结果表明,采用数据挖掘技术对客户的消费行为数据进行研究是有意义的。移动运营商可依据细分结果建立智能营销系统,对细分市场中高端客户的消费行为实施流向监测。同时可依据高端客户的消费行为模式,将相关业务推送给客户,提高业务推荐成功率,降低客户营销成本,为电信运营商制定精准的营销方案提供参考。