銀行通過獲取客戶的產品偏好、渠道偏好、風險偏好、理財偏好等全視圖信息，創建面向業務應用、支持與業務指標匹配的量化模型，快速產生和發現營銷線索，為客戶提供差異化的產品和服務策略。
通過系統建模，快速生成合理的銷售引擎，進而發揮銷售引擎引導營銷及銷售的關鍵作用。從營銷策劃、營銷計劃的制定、目標客戶的選擇、營銷線索的推送和跟蹤、銷售管理到營銷的分析評估，全面實現以銷售引擎為核心的全閉環營銷及銷售全流程管理。
1、客戶數據分主題
在銀行客戶數據模型中將客戶數據分為客戶屬性、客戶行為、客戶價值、客戶需求及客戶態度五個主題，具體如下：
1.1客戶屬性主題數據包括年齡、性別、學歷、收入、婚姻狀況、所屬行業、職業、地域、信用額度、生命階段;
1.2客戶行為主題數據包括購買\簽約\首次使用時間、持有產品、購買渠道、購買頻率、產品交叉、客戶活躍度;
1.3客戶價值主題數據包括資產\負債\貢獻。根據客戶的九項資產與個貸貸款金額作為客戶資產\負債分層依據，判斷客戶層級;
1.4客戶需求主題數據包括產品偏好、渠道偏好;
1.5客戶產品偏好是指客戶在儲蓄、理財、個貸、信用卡等產品上的偏好性;
1.6客戶渠道偏好是指客戶對銷售渠道偏好程度，其中銷售渠道包括網銀渠道、手機銀行、電話銀行、電子支付、櫃面;
1.7客戶忠誠度主題數據是針對理財和個貸產品，通過數據挖掘計算出客戶針對理財和個貸產品的流失可能性，據此考量客戶在這兩種產品上的忠誠度，然後再對客戶進行忠誠度分析。
2、客戶數據行為分析
數據只有通過使用才能發揮其價值，一旦需要解決的業務問題被確定，就需要選擇合適的解決這些問題的方法和工具，對於業務知識的獲取，存在下列幾種方法：
1)報表和應用
2)靈活查詢分析
3)數據挖掘
報表是銀行獲取信息所必需的途徑，基本上銀行的報表都會關注機構層面、產品層面的信息，提供已經發生的事實，但是報表無法用於解答隨時出現的各類業務問題。一旦管理者對報表中的某項內容提出問題，就需要對明細數據進行深層次的分析。
靈活查詢分析通常用於解答即時出現的、不能預先定義的各類業務問題，是最易於實現、最靈活的一種方式。用靈活查詢分析解答的問題可能來源於：
1)通過固定報表發現的特殊現象（如：對異動的分析）；
2)為了達成的既定業務目標所需的信息支持（如：營銷分析、營銷活動後評估）；
3)對數據綜合程度依賴較高、其他實現方式無法在指定時間完成的需求（如：上級管理部門或外部監管單位臨時性的數據要求）；
4)對自身業務的探索和研究（如：市場分析、專題研究報告）；
5)對內部和外部其他突發現象的快速回應所需的數據支持；
簡單的統計分析能夠對業務現象提供邏輯性的解釋，但是無法發現數據中蘊藏的規律，數據挖掘運用一系列數學的方法，從大量數據中發現具有潛在價值的信息和知識。
2.1、客戶細分模型
針對不同的業務目標，通常可以對客戶按照自然屬性（年齡、職業、區域、職稱、文化程度等）和行為屬性（交易行為、消費行為、呼叫行為等）進行群體劃分，以便營銷與決策人員據此針對不同的客戶群採用不同的市場策略。客戶細分的主要目標在於發現不同客戶群體所投射的不同需求，並找出各個客戶群體所具有的典型特徵，用以指導營銷和銷售的開展。
利用數據挖掘中的聚類等技術不但將客戶的自然屬性、行為屬性作為客戶細分的依據，還可以將客戶的資信狀況、經濟能力等衍生屬性納入到分析中，將客戶進行多中細分，以便針對不同的客戶群採取不同的服務，並能夠鎖定那些最有價值的客戶對其實現個性化服務。
2.2、營銷預測模型（即響應模型）
營銷預測模型可以分為兩種，新客戶的獲取以及現有客戶價值提升。新客戶的獲取是對那些未成為銀行客戶的群體，通過數據挖掘手段發現潛在的客戶群，然後通過營銷手段使其成為銀行真正客戶的過程。但是銀行內部缺乏潛在的客戶資料，需要依賴外部數據源，因此整個數據挖掘過程存在較大的風險。
此外，銀行內部存在大量的低價值客戶，這類用戶往往只是單純的存款用戶、或者只購買了很少的中間業務或理財產品，銀行需要提升這類客戶的業務價值。通過數據挖掘技術，分析客戶的交易行為、客戶的個人屬性以及客戶的擴展屬性等變量，預測客戶購買某項金融產品的可能性，然後通過一定的營銷手段向客戶推薦，從而有效提高客戶忠誠度，提升客戶價值，增加銀行利潤。
2.3、客戶流失預測模型
客戶流失是銀行業務普遍面臨的業務問題，尤其是在市場成熟期的時候，競爭異常激烈，市場的滲透比率很高，以至於各家銀行必須從他的競爭對手處“盜竊”客戶，另一方面，銀行的客戶也被他的競爭對手”盜竊”。當被”盜竊”的客戶的數字很高的時候就成為嚴重的流失問題。
針對以上問題，建立客戶流失預測模型並且產生最可能流失的客戶名單，結合每個客戶的保持價值分數， 銀行採取合適的客戶挽留措施，以保持收入和確保客戶忠誠度。
2.4、交叉銷售預測模型
交叉銷售是指銀行向原有客戶銷售新的產品或服務的過程。Cross-sell是對於現有客戶的補充銷售，把主要產品和附加的產品或服務結合起來，形成一種更好的產品配套或更完善的解決方案，從而增加客戶的價值。在這種情況下，客戶的忠誠度可望提高——客戶對銀行有越多的需求，客戶與銀行的聯繫越緊密，防止客戶轉向別的銀行的約束就越多。
交叉銷售預測模型通過數據分析和挖掘技術，瞭解客戶已經購買的產品和服務，預測客戶下一步要購買的產品和服務，從而有針對性地向特定客戶推薦特定產品，以改善客戶的忠誠度，增加客戶的回報利潤，提高促進活動的命中率。
3、零售客戶交易行為分析與營銷任務匹配
分析和整合客戶信息是實施營銷任務的第一步，是實施營銷及銷售的前提。通過分析客戶信息、交易行為、進行客戶細分來全面瞭解客戶、預測其未來的金融需求，並建立模型來挖掘可能的銷售機會。
銀行都建立了有效的數據倉庫並用客戶統一分析，執行營銷活動的分析。數據倉庫中存儲著客戶所購買的金融產品或服務的名稱、購買時間、購買該金融產品的地點等信息；同時還存儲著客戶與金融機構所發生的業務信息，例如存款次數和存款餘額、轉賬時間、轉賬金額等。數據倉庫記錄了有關客戶行為的數據信息，通過這部分信息可以瞭解客戶的購買和交易行為模式，能為銷售提供最有價值和最具預測性的信息。
現有營銷大多是從客戶交易行為信息維度來分析銷售機會，這是由數據庫營銷特點所決定的。雖然根據產品特徵來尋找客戶的邏輯比較直接和簡單，但同樣是發現銷售機會的有效方法，應用較為廣泛銀行根據自己的產品特徵，結合數據倉庫尋找具備特徵要求的目標客戶實施營銷。例如向“流失傾向性高，且對本行有高價值的客戶”主動推動高預期年化收益率理財產品，那麼可以對數據倉庫中客戶記錄的行為數據進行分析，通過營銷平臺中的挖掘模型抽取出流失傾向排名在前20%的客戶信息，同時分析客戶的資產負債數據信息與產品特徵進行匹配，從而抽取出與營銷任務最匹配的被營銷客戶。
4、行為分析與營銷方應用
通過制度建設配合系統實施的順利開展。根據銀行的現實情況量身定做營銷活動的各個階段（創意、分析、設計、執行和評估）的組織和流程，並在系統層面付諸實施，理順這些流程的各個環節，為後續完善系統建設、提升營銷水準、深化渠道整合打下堅實基礎。
客戶分析是客戶管理理論中最重要的方法，主要思路是通過大量客戶信息進行分析、歸納、推理、演繹和總結，從數據中發現潛在的聯繫、規律或趨勢，從而可以建立某種模式，形成可為整個企業共享的客戶知識。將客戶知識應用於客戶營銷中，則可以通過對客戶更加全面深入的瞭解，針對客戶的需求及其變化的趨勢，採取相應的營銷組合策略，最大化客戶淨資產並減少客戶流失，在提高客戶滿意度的同時實現企業利潤的最大化。客戶分析涉及客戶細分、客戶評分、行為建模等多個領域，提倡運用數據分析對客戶進行“全生命週期管理”，建立以客戶需求為導向的市場營銷，建議分步驟、分階段的擴展實施完善。
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