客户管理是现代商业银行管理体系的核心,商业银行开展一系列的客户管理活动,对不同类型客户进行分类管理,形成商业银行特有的客户管理体系。随着我国以商业银行为重心的金融体制改革不断深化,互联网金融的崛起和外资银行的开放,商业银行面临的竞争和生存压力不断加剧。同时,由于市场经济发展的不断变化,商业银行的客户管理中风险因素也在不断累积。因此,采取更高效更科学更完善的客户管理方式方法,成为商业银行面对严峻挑战的必然措施。在当前信息化时代,如何利用商业银行现有的数据与客户渠道等方面的既有优势,结合科学的数据分析方法,建立有效的商业银行客户管理体系,是商业银行构筑自身防御体现,提升自身核心竞争力的有效途径。本文从数据模型、数据分析等方面探讨了数据在客户管理中的应用价值。在商业银行管理策略现状分析的基础上,探讨建立客户数据收集,数据整理分析为主的新型商业银行客户管理策略架构。重点从商业银行客户数据获取,分类,客户营销、维护角度出发,研究商业银行拓展新客户,维系提升现有客户,挽回流失客户从而提升商业银行运营管理的能力,实现稳占市场的目标。在客户数据获取中本文重点研究客户数据分类整理,并采用聚类分析法和RFM模型分类的实例研究对客户分类进行探讨。客户分类是客户管理的基础,也是客户管理的重点和难点之一,起着决定客户管理成败的关键。客户分类没有标准,没有对错,分类可以多种多样,只要分类依据合理清晰,能有助提供客户营销维护即可。客户营销维护主要基于客户分类的基础上探讨对不同类别的客户采用不同的方式营销、维护,给客户提供个性化的服务,以提升客户价值,增强客户粘合性。最后,通过构建基于客户价值的管理框架,提出商业银行客户价值管理策略和未来发展策略。本文构建了基于数据模型的客户数据指标评价体系和客户价值评判策略,并且以此为基础构建了商业银行客户价值管理策略,为商业银行建立以“客户为中心”的现代化客户价值管理体系提供了参考。