随着电信业的改革和发展，电信业传统的一统天下的格局发生变化，竞争逐渐加剧。依据客户关系管理(CRM)的运营理念，企业能否提供完整的端到端服务，将直接关系到电信运营企业的核心竞争能力的提升，决定其未来的发展。客户细分是有效贯彻CRM理念，实现精益运营的基础，如何将客户根据其消费行为进行合理的细分，对不同的客户提供适合其特点的个性化服务，为客户创造价值达到企业利润的最大化，己成为电信运营商关心的一个重要问题。　　 客户细分是根据客户属性划分的客户集合，它既是电信CRM的重要理论组成部分，又是其重要管理工具，是分门别类研究客户、进行有效客户评估、合理分配服务资源、成功实施客户策略的基本原则之一。　　 论文首先介绍了有关电信行业客户细分工作的现状，分析了当前主流的数据挖掘算法；接着阐述了FCM算法的设计思想，探讨了其主要参数C和孤立点对该算法的影响，并提出了改进的FCM算法；然后利用改进的模糊聚类算法设计了相应的模型框架，建立了基于改进模糊聚类算法的电信客户细分模型；最后通过具体实例验证了模糊聚类电信客户细分模型的合理性和有效性。　　 根据论文所提的模糊细分模型可以为企业制定不同的个性化营销策略，进而改善客户号企业的关系，从而提升客户价值，提高企业的销售额和利润，最终达到客户与企业双赢的目标。