随着电子商务的发展和应用,关于客户关系管理(CRM)的研究成为管理学的前沿课题,深入研究信息技术在电子商务网站客户关系管理中的应用,具有重要的理论意义和应用价值。论述了电子商务、客户关系管理、分析型客户关系管理的基本思想和基本理论。分析了面向电子商务的客户关系管理研究的目的意义。总结了客户细分研究现状,介绍了客户基本信息细分、客户心理特征细分、利益分析,着重介绍了RFM客户价值细分模型。总结了客户保持与流失研究现状,分别介绍了忠诚度模型、幸存分析和风险函数模型、数据挖掘分类算法模型。研究了面向电子商务的客户细分的内涵,以及在电子商务环境下客户细分的特点。根据电子商务的特点,提出了电子商务客户对网站的e价值,并且给出了e价值的指标体系和计算方法。结合广泛使用和认同的RFM模型,建立RFME模型来表示电子商务环境下客户的价值,并且使用K-means方法将客户分类,然后使用方差分析分析不同类的特点。在RFME模型基础上对客户分类,很好的区分了不同价值的客户,为电子商务网站实施差异化营销策略提供了依据。研究了面向电子商务的客户保持与流失预测模型。论述了客户保持与流失的理论知识和研究方法,以及在电子商务环境下客户保持与流失预测的特点。通过对比单一数据挖掘模型和AdaBoost组合模型的预测精确度,说明组合模型的优势,提出了基于错分类成本的AdaBoost模型。AdaBoost模型应用于电子商务环境下客户保持与流失预测,提高了预测准确性、降低了错分类成本,减少了客户流失情况,提高了效益。根据林产品电子商务的特点,分析了RFME客户价值细分模型和基于错分类成本的AdaBoost客户保持与流失预测模型,结合上海木业网客户数据,使用客户细分模型和客户保持与流失预测模型进行了实证分析。