随着市场竞争的日益加剧,现代营销理论从最初的“以企业为中心”,发展到“以消费者为中心”,但都基于“大众市场”。在现代社会,多元异质性需求的突出,和消费者需求的日趋分化,使得“分众市场”愈来愈成为现代市场的主要特点,这要求企业对各细分市场的营销策略要更加具有针对性、更加“精准”。精准营销的核心环节是对客户进行分类,这使得对客户的分析和研究成为市场营销理论研究的核心内容之一。而要研究客户分类,其中一项重要的指标就是,从公司的角度评估客户带给企业的利润贡献一一也即客户价值。因此,本文是一个以DELL公司为价值感受主体,以评估DELL公司型客户价值为最终目的的实际商业案例研究课题。本文所使用的近20万条观测值的数据集来自于某咨询公司的数据库。数据集中主要包含了DELL公司型客户的基本信息和消费行为信息,包含的变量非常繁多,诸如公司型客户的年龄、所属行业、雇员数量、销售额等近600个变量,涵盖了连续型和分类型这两种类型的变量。为了研究这个商业案例,本文借助统计分析领域中的两阶段模型对客户价值进行评估。第一阶段基于Logistic回归模型预测客户未来1年对DELL产品的响应率；第二阶段,使用估计的响应率作为权重与利润变量相结合,再基于多元线性回归模型预测响应客户未来1年能给企业带来的利润贡献。同时,为了使得建立的模型具有稳健性,创建了2个备用数据集一样本内验证数据集和样本外验证数据集。其中,样本内验证数据集与建模数据集为来自同一数据集的随机采样,它能传递与建模数据集非常相似的性能：而样本外验证数据集则来自不同于建模数据集的另一个数据集。通过使用十分位数分析法和Lift Chart验证工具对所建立的两阶段模型进行验证后,发现2个备用数据集与建模数据集的表现高度拟合,这表明所建立的两阶段模型是稳健的,是评估客户价值的有效模型。