随着互联网的广泛应用,淘宝、京东等电子商务平台的蓬勃、快速发展,导致如今市场竞争日益激烈,传统的实体零售企业面对数量巨大的消费者群体,采用原有的大众化营销方式不仅成本高而且没有优势。对客户进行分类在实体零售行业的关系管理中发挥着重要的作用,可以针对不同用户群体进行精准的市场营销,能提高企业营销策略的效率,获得更好的营销效果。传统数据分析方法难以处理海量的用户数据,因此,采用数据挖掘技术中的聚类分析算法实现企业客户的分群。论文首先介绍了数据挖掘和聚类分析的相关技术,包括数据挖掘的概念、挖掘的过程和方法以及聚类分析技术的定义、评价标准等,并列举了几种常用的聚类算法。然后简要介绍了实体零售客户分类的一些相关概念,说明了实体零售客户分类的重要性和必要性。文章重点讨论了标准的蚁群聚类算法以及它的发展和存在的问题,并试图从几方面改进蚁群聚类算法:蚂蚁聚类过程中的移动方向选择、算法的收敛速度以及降低算法对参数设置的依赖性。然后提出了一种改进的蚁群聚类算法方案,并采用改进的蚁群聚类算法对Iris数据集中的全部数据进行聚类,实验结果表明,改进后的算法准确率更高,算法的收敛速度也更快,证明了改进后的蚁群聚类算法是有效的。最后,将改进后的聚类算法应用到某实体零售企业的客户分类中,按照客户一段时间内的总消费金额、总消费次数以及最近消费的时间进行分类,根据用户的行为数据将用户聚类到不同的簇,得到聚类结果,并根据结果对各个类别的特点进行分析,对各簇的客户进行了分析,提出针对性的营销及决策方案。