随着互联网的发展，B2C电子商务的服务越来越个人化、差异化。因此，如何尽可能满足更多客户的个性化需求，需要企业做出权衡，进行客户细分，识别出哪些客户是有价值客户，从而将有限的资源利用起来。对于B2C电子商务企业而言，要想在激烈的市场竞争中取得成功，准确把握住客户需求并据此制定相应的营销策略是非常重要的。本文正是从上述目的出发，将扩展的RFM模型与数据挖掘技术、B2C环境相结合，得出B2C环境下基于聚类分析的客户细分方法，同时将理论联系实际，利用该细分方法对某B2C企业进行实例分析，对各个客户细分群体的行为特征进行分析，并提出相应建议，帮助企业制定适当的营销策略。　　 数据挖掘是从大量的数据中提取隐含的、未知的、具有潜在价值的有用信息。B2C企业由于其特性，容易获得大量关于客户基本信息、交易行为、浏览行为等数据。将数据挖掘技术运用于客户细分领域，对于B2C企业而言是非常有价值的。本文采用聚类分析中的经典算法之一——k-means算法，进行基于RFM模型的客户细分，针对不同的客户细分群分析了其行为特征，帮助企业识别出不同的客户群体，并提出相应的客户细分群的营销策略。　　 本文最后总结了现有研究工作以及存在的不足，并对进一步完善电子商务市场中客户细分工作提出了自己的看法。