首先，以客户全生命周期管理为例介绍数据分析运用场景和挖掘主题，如下图所示。
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发掘潜在客户(市场细分)：
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客户获取：
这么做既减少了人工成本，又降低了打扰客户的次数，从而减少了投诉。同时在与潜在客户的交流中，也会为其制定更个性化的产品或服务组合。
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初始信用评分：
当客户最终购买我们的产品时，在涉及赊销情况的时候，就会用到初始信用评分技术。这是根据客户的性别、年龄以及居住场所等基本信息对客户的信用进行预判。这类情况不只在银行信贷中会遇到，在很多企业中都会遇到。
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交叉销售：
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行为信用评分：
和初始信用评分的目的是一样的，这里分析的变量加入了客户产品消费行为的信息，这使得对客户信用的评估更为准确。比如，美国AT&T电信公司，其客户信用风险评级精确度明显高于一般的信用卡公司，这就是因为掌握了客户更多的通话、差旅等行为信息。
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欺诈侦测：
也称为异常侦测。是对客户(包括内部员工)涉及洗钱、套现、盗用等异常行为进行的侦测，满足风险监管的需求。
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客户保留：
这主要是由于客户不了解电信运营商的套餐类型，只是听说其他运营商的长途套餐更便宜造成的。那么客服人员就需要了解这类客户的需求，从而提供更合理的套餐类型。
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客户关系网：
客户的亲友圈、工作圈和兴趣圈的信息对客户管理、营销和产品开发有重要的意义。比如，可以很好地定位客户所处的自然生命周期。如果是婚恋中的人，可以推荐与其品位相似的产品信息。而且通过对客户关系网络结构的分析，可以明确网络中的重要节点，这对关键人营销有重大意义。
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流失客户类型判断：
对流失客户的细分可以对改进产品和服务起到重要的指导作用。
结语
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