客户价值越来越成为企业和学者关注的焦点，而电子商务的发展更是推动了人们对客户价值的研究。但在现实中，企业并未真正将客户价值作为评估企业日常活动的标准，这也导致企业在提升客户价值方面做出的努力远远达到预期效果。此外，电子商务重营销不重维护的企业策略也导致了企业的客户价值长期处于较低的水平，比如淘宝网的客户平均转化率不足1%，而客户回头率还远远不及传统企业，无法将客户资源转化为一项资产已经成为现代企业的一种通病。在进一步的研究中，我们发现企业缺乏利用数据的意识也是难以提升客户价值的一个重要原因。企业虽然意识到了客户价值的重要性，但却无法有效识别客户价值，他们面对一堆杂乱无章的数据表示无能为力；但顾客的真正价值恰恰隐藏在数据中。因此，研究数据挖掘在客户价值提升中的应用具有非常重要的现实意义，而淘宝平台作为中国电子商务的典型代表，将能很好的反映电子商务客户价值研究的现状。本论文共包含五个部分的内容：第一部分是绪论；第二部分是文献综述；第三部分介绍了数据挖掘系统的构建；第四部分则是全文的关键部分，主要介绍了模型的建立以及模型在数据挖掘中的具体应用；第五部分则是结论，主要揭示了企业建立客户价值模型的作用，并提出了未来研究的主要方向。本文以优衣库淘宝官方网站从2010年1月19日至2010年8月29日的销售数据作为数据来源，在整理分析的基础上，建立RFM客户价值模型，并对个别顾客的消费行为作出分析，试图为企业建立客户价值模型提供范例。本文的不足之处是未能建立完整的客户价值模型，因为RFM模型只是对客户价值进行了分类，并未接触实质的价值提升活动，但这也是企业在实际经营活动中所需要把握的。