作为港口企业,核心产品就是装卸服务。面对日趋激烈的市场竞争,只有不断提高服务质量以稳定原有的客户群,并不断拓展新的客户群,才能够在竞争中掌握主动。因此,港口企业在已有信息系统所积累的数据基础上引入客户关系管理,合理地进行客户细分,有针对性的开展客户服务已经成为港口企业急需解决的问题。客户细分在电信等许多领域已经有了较多的研究,而且根据各个领域的特点找出了客户细分的方法,其中聚类分析方法应用的非常普遍而且取得了很好的效果。但对港口企业的客户细分一直没有很多的研究,也没有找出较好的符合港口特点的客户细分方法。本文通过对营口港的市场环境进行深入调研和分析,为提高港口竞争力,提高港口对客户服务的质量,提出对港口进行客户细分,并探索出了一种适合的客户细分方法。本文选取港口数据库中与客户关系密切的生产数据库,进行数据清理、数据集成、数据变换等数据预处理,根据客户数据的特点,将客户数据重新组织为树形结构,从统计与模式识别领域引入卷积核的思想,构造了卷积树核,度量两棵客户树之间的相似度,为进一步细分做好准备。结合树形数据结构的特点,将卷积核与核聚类算法相结合,本文设计了基于卷积核的核凝聚聚类算法,用于客户细分。经验证,取得了较好的细分效果。论文还认真分析了各类客户的特点,采用麦肯锡4P营销理论,给出了相应的营销策略,辅助管理层进行客户关系管理。本文通过对港口客户细分方法的研究,将卷积核理论与聚类算法相结合,进一步充实了核聚类算法理论,同时,对港口企业信息化发展起到了一定的推动作用。