随着经济的不断发展与全球化,未来市场的竞争将更趋于向服务竞争聚焦。客户需求的日益差异化和个性化以及买方市场的形成,使“以客户为中心”的服务理念成为企业向客户提供服务和产品必须遵循的理念,运用新技术、新理念持续服务创新并提升服务质量,满足客户日益变化的个性化需求将成为企业立足于未来竞争市场的关键要素。如今,面对客户需求日益差异化和个性化,面对日益增大的客户海量的数据,现在无论是从技术层面还是在服务理念层面都不能满足现代发展的需要。如何不断创新地应用新的科学文化知识和一些先进的技术理念对客户行为进行分析,已成为当今世界面临的一个实际问题。如何更有效地处理客户数据、分析客户行为和解析客户特征成为现在客户行为分析的关键挑战之一。本文在分析这种背景下,探讨了关联规则在客户关系管理中的应用。依据客户消费行为对客户群进行细分,可以使企业根据客户价值级别的不同决定如何在客户中分配企业有限资源,然后根据客户的不同需求,设计和实施不同的客户保持策略。其目的在于牢牢保持那部分对企业最有价值的客户,并把有潜力的当前低价值客户在未来转化为高价值客户,鼓励那些不论是现在还是将来都对公司无价值的客户转向其竞争对手,从而最终达企业的总体利润最大化。关联规则方法能够帮助企业更加科学有效的实现这一目标。本文运用市场营销理论,提出了汽车售后服务企业客户消费的RFP模型,通过AHP法得到了汽车售后服务业RFP指标的权重,获得用于聚类分析的基础数据即加权的RFP指标,并应用改进的蚁群聚类组合算法对客户RFP指标数据进行分类。然后使用改进的关联规则算法分析各类客户的本体特征,实现根据客户本体特征提取的目的。在模型算法得到实施之后,本文对一家汽车服务公司的进行了实证研究,把本文的全部内容应用到实际中去,做到了从客户行为指标抽取到客户特征提取过程的一个无缝接合。同时,本文对某家汽车服务公司的服务信息数据进行的实证研究,证实本文所提出的方法和模型是切实有效的,有很强的可用性和可执行性,从而达到了理论和实践的统一。