随着我国经济发展进入“新常态”,银行面临着利率市场化、互联网金融、资产价格泡沫等多重挑战,在银行产品日渐趋于同质化的今天,“以客户为中心”,抓住客户的心理,增加客户的黏性,成为我国各大商业银行的竞争之区。客户关系管理(CRM)在商业银行管理经营体系中扮演着至关重要的角色。随着大数据时代的来临,客户关系管理中非常重要的一个方法是数据发掘,并且对客户的特点进行分析,能够起着非常重要的作用。因此本文在大数据时代商业银行发展战略的引导下,将N银行CRM事例作为目标去探索推测,在数据挖掘技术和CRM客户关系管理理论上,针对如何利用客户关系管理和大数据挖掘来提升N银行基金定投产品的客户营销响应率这一具体业务场景,理论结合实践,提出N银行客户关系管理优化的改进策略,以期促进N银行新型客户管理管理,并且制定市场相应的营销战略。此次文章重点内容探索包含6部分:第一章绪论,主要包括研究背景、研究内容、研究文献等内容;第二章相关理论部分,重点包含CRM和数据挖掘的定义;第三章N银行CRM的近况,主要包括N银行目前客户关系管理的模式和缺点,和数据开发对CRM改良的影响;第四章基于数据挖掘的客户响应率预测模型,主要包括利用回归分析算法的数据挖掘手段建立基金定投产品客户营销响应率预测模型,有效提升营销效果;第五章N银行CRM改进方法,重点包括客户信息和客户关系管理、营销策略等;第六章总结,总结并指出本文存在的不足。本文不仅利用数据挖掘算法和数据挖掘标准流程,对N银行个人客户进行数据挖掘,得出基金定投产品的客户响应率模型,而且分析了N银行客户关系管理对市场营销的支持,以及怎样利用新的客户管理理论对开发市场,找到一套更好的市场营销战略。为N银行客户关系管理和经营决策提供有力支撑,以期对实践具有指导意义。