为了维护良好的顾客关系,绝大部分商家都会开展相应的营销策略,而积分营销策略则是应用较为广泛的一个。目前普遍的积分营销策略是向愿意注册会员的顾客发放会员卡,通过会员卡保存每个顾客的消费记录及每条消费记录对应的积分,当积分累计到某一额度后,顾客可以通过兑换积分获得一定的回报,例如商品（服务）馈赠、价格折扣、优先购买权等。虽然不同的积分营销策略的规则和回报方式不同,但其目的都是通过为顾客提供回报以吸引顾客在未来继续消费,不同的积分营销策略如何影响顾客未来消费是需要研究的重要问题。本文以马来西亚某会员制企业中的数据为例,首先将清洗和抽样后的数据按照积分营销策略将商家分为三类,分别为:采取“以商品作为正反馈的积分营销策略”的商家、采取“以满减作为正反馈的积分营销策略”的商家以及“未采取积分营销策略”的商家,分析三类商家中顾客的消费特征和积分兑换特征。其次使用特征描述法和特征比值法进行特征构建,共包含消费特征（考虑到不同商家商品的价格不同,将商品价格这一特征加入到消费特征中）、积分兑换特征、顾客属性、行为转化率四类特征,并使用XGBoost进行特征选择。为了帮助商家进一步确定采取哪种积分营销策略更能够促进顾客消费,构建了基于注意力机制的GRU模型以预测顾客消费。在GRU模型的基础上引入特征注意力机制和时序注意力机制,分别学习不同特征和每一历史时间段的信息对预测目标的影响程度,并针对三种积分营销策略训练了三种不同的预测模型。根据构建的预测模型的预测结果得出,三种不同积分营销策略下的预测模型的预测值与实际值的变化趋势一致,模型表现良好,与其他模型相比,该模型的误差值最小。因此,本文构建的消费预测模型能够帮助商家很好地预测不同积分营销策略下顾客的消费情况,以便于更好地制定营销策略。文章最后部分选取了某商家作为研究案例,分别预测了该商家采取其他两种积分营销策略时顾客的消费情况,结果表明该商家目前的积分营销策略更能够促进顾客消费,最后结合案例的研究结果对该商家积分营销策略的管理提出了建议。