随着现代市场竞争的不断加剧,如何准确地评估客户价值,识别出最有价值的客户群体并据此进行有针对性的营销成为企业赢取客户的关键。在数据库营销理论中,RFM模型是衡量客户价值的一种有效方式,其主要思想是通过客户过去的购买行为偏好来预测客户今后的消费行为。在不同的行业或者企业,RFM三个指标的重要程度是不同的。因此,在应用过程中,我们就需要根据三个指标的实际重要程度来确定权重。不同的权重就会得到不同的客户价值计算结果,从而影响到企业客户价值的准确评估和企业营销策略的选择。目前,三个指标的权重都是由专家打分,进而用层次分析方法(AHP)获得,在这一过程中,权重的获得受到了专家主观性的影响。本文首先阐述了客户价值细分的各种理论和方法,然后从某零售企业的销售数据和RFM模型入手,将单位时间数据划分为训练集和验证集,运用定性分析的方法分析了R、F、M三个指标与客户未来一段时间内给企业所带来利润的关系。然后在满足权重之和为1的约束条件下,通过定量计算不断地迭代调整R、F、M三个指标的权重,使其达到在当前权重下训练集中最有价值客户群体在未来验证集中仍旧处于最有价值客户群体的可能性最大的原则。这时的RFM指标权重是该企业在该时间周期内的最佳权重,然后又接着对多个不同的时间周期进行计算寻找规律,以找到一个较优、较稳定的符合该企业的RFM指标权重。在求得RFM指标权重后,计算出客户价值,采用聚类的方法对客户群进行细分;然后对不同的客户群体进行了分析,寻找获得了最有价值的客户群组,然后在组内运用关联规则算法挖掘此类别客户消费商品之间的关联,缩小规则挖掘的空间,之后采用TOP‐N推荐算法抽取对每个客户的推荐商品。在此基础上,零售业可在购物小票上向客户推荐其未来可能购买的个性化商品,以期促进交叉销售和提高客户的满意度,达到企业和客户的双赢。最后,本文运用某企业的销售数据进行了实验分析。