随着互联网产业的迅猛发展,互联网企业间竞争逐渐加剧;企业竞争的实质就是对客户资源的竞争,这意味着能够有效开发与保持客户的企业往往更加具有竞争优势。然而,企业资源是有限的,难以同时满足所有客户的需求;为保障收益最大化,企业需要将资源尽可能多地分配到对企业贡献最大的客户群体上。因此,企业需要对客户进行分类,识别不同细分类别的客户特征与价值;根据不同群体的客户的需求与价值,合理分配资源及采取合适的运营策略,才能够有效提高企业的行业竞争力以及创造出更多的利润。本文在对客户分类理论与方法的研究基础上,结合A公司的实际问题,选取了客户的消费数据,分别用K-means聚类、Two-step聚类和Kohonen神经聚类等三种方法对A公司的客户进行了分类,同时运用了图示法及内部检验法对三种方法下的分类效果进行了评价,发现基于Two-step算法的分类模型相较于基于其他两种方法的模型具有最佳的分类效果。基于Two-step聚类法的分类结果,将客户划分成五个群体,对各个细分群的客户的特征与价值进行了分析与总结,针对各细分群体的客户特征差异提出了研究建议,以便于公司制定运营策略。