随着人类社会的发展,服务行业在现实经济社会中的作用和地位与日俱增,如何提高服务效率、改善服务质量在很大程度上关系到整个企业的生死存亡。越来越多的人选择通过Internet来获取所需信息,因而客户服务方式不可避免地趋向进入网络在线客服时代,同时客户已成为企业竞争的焦点。本文以某公司具体业务为基础,基于数据挖掘和排队理论对E码通在线客服系统进行数学建模分析和实现,具有重要的经济价值和实际意义,主要包括以下两个方面的工作：首先,通过LRFM模型对客户进行分级,该模型在传统的RFM模型中引入客户关系长度L来表现客户与企业的关系长度以及其忠诚度。然后运用基于K-means聚类和决策树分析的两阶段分析方法对客户进行分级,将客户群分为VIP客户、重要客户、一般客户和维持客户四大类。对聚类结果运用决策树技术提取每个客户群的特征属性,为企业的营销策略提供依据。然后,将M/M/c/∞排队模型应用到E码通在线客服系统中,建立相应的数学模型,求出了该系统的主要性能指标。通过对实际数据的收集和整理,代入模型进行实证分析,同时,建立愿望模型对该系统进行性能优化,得到在客户损失率Pn<0.02的前提下且服务效率较高时的最优服务座席数方案,为该系统的升级和维护提供了理论依据。