在“以客户为中心”经营理念的时代背景下,客户价值计算作为差异化服务的理论基础,受到了业界和学术界的广泛关注。本文以数据挖掘技术、Bayes统计、RFM和Pareto/NBD等理论和模型为基础,从客户价值构成要素、客户行为特征、客户行为预测等几个研究视角切入,使用文献综述、调查研究、数据挖掘建模等规范的研究方法,对客户价值的动态衡量问题进行了深入研究,并给出了企业改善客户管理活动的具体策略。本文介绍了客户价值的定义,阐述了客户价值与信息技术应用、科学决策、精准营销等研究领域之间的密切联系,指出相关研究具有重要的理论价值和实践意义。在此基础上,对以往学者们在客户价值领域取得的研究成果和管理实践进行了综述,指出企业管理活动在客户价值衡量方面有着迫切需求,需要建立起有效的客户价值动态衡量模型。首先,本文利用因子分析法对客户价值的构成要素进行了探索性分析。研究发现,所有因素中,客户的“最近购买时间”对客户价值的影响比重超过了50%,是动态衡量客户价值的关键。在此基础上,本文首次从理论上证明了“最近购买时间”具有递减特性,即随着最近购买时间间隔的增加,客户的生存概率逐渐变小。这一研究发现可以帮助企业识别不同类型客户的生存概率,从而分析出客户价值的差异所在。其次,在动态变化的市场环境中,利用传统模型拟合出的客户生存概率很难适用于企业的未来需求,针对这一问题,本文应用Bayes统计中的后验估计法构建了客户生存概率模型,利用历史数据获取客户的先验知识,结合当前发生的信息,可以动态地对各参数进行后验估计。通过本文提出的模型,可以求得每一个客户在各个时期的生存概率曲线,从而实现客户价值的动态衡量。区别于传统客户价值计算方法要求客户首次购买行为的起始时间一致,本文模型可以选取任意时间点展开生存概率测算,扩展了客户价值理论在实践中的适用范围。再次,本文利用时间序列模型预测客户未来每次的购买量,弥补了传统方法使用均值进行预测的不足。研究发现,本文提出的研究模型不仅是对传统客户购买预测理论的完善与丰富,在企业实际应用中可以大大改善客户购买量的预测质量和精度,从而提高客户价值计算的精确性。最后,本文在识别客户价值构成要素、衡量客户生存概率和预测客户购买量的基础上,增加价格和成本等重要客户价值要素,构建了企业客户价值动态衡量模型。与传统客户价值计算方法进行比较,本文模型在客户生存概率、客户购买量两个方面的预测精度都有了较大改善。同时,较之于传统方法只能进行同类型客户价值的计算,应用本文模型可以分析个体客户价值的具体情况,实现了理论和应用两个层面的创新。利用企业客户价值的动态衡量模型能够帮助企业准确分析客户的价值构成,为客户的精细化管理提供数据决策支持,从而提高企业的管理能力与核心竞争力。