随着市场化进程的加深和信息技术的发展,各行业竞争激烈,企业越来越重视维持和客户的长期关系,力图通过提升客户关系管理水平实现客户价值最大化。客户终身价值(Customer Lifetime Value,CLV)是客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)的核心。学术界和企业对客户终身价值的计算和应用进行了广泛的研究。在客户与企业的交易行为中,会有一些内部或外部的因素影响客户的服务体验,如果在服务的过程中发生缺陷,降低了客户对服务感受的预期期望,客户一般会通过投诉的方式和企业沟通,要求企业给予补偿。投诉之后会产生两种结果,如果投诉的反馈符合或者超出客户预期,客户一般会继续在该企业发生购买行为,如果投诉的反馈低于客户预期,客户很可能会流失。本文希望研究受投诉影响的客户行为,进一步研究受投诉影响的客户价值,该研究点较为新颖,还未出现相关的研究。本文以互联网公司的实际交易数据为例进行研究,基于客户终身价值理论和服务创新理论,通过优化客户基分析模型和平均消费金额模型,对客户价值进行计算,并利用客户价值矩阵的方法对客户进行分类,希望能为企业制定客户关系管理策略提供帮助。首先,本文通过逻辑回归算法判定了投诉对客户的行为有显著的影响,其次,本文将投诉作为BG/NBD模型的协变量,用改进后的模型的预测效果与原模型的预测效果进行了对比,选择了改进后的模型作为客户基分析模型,再次,本文将客户基分析模型结合Gamma-Gamma模型,构建了最终的客户终身价值模型,并对样本中每名客户的价值进行了计算,最后,本文基于客户价值的计算结果,根据不同的行为特征对客户进行了分类。研究发现投诉对客户流失行为存在一定的影响,模型与实际值的拟合效果较好,基于客户终身价值的计算结果,本文将客户分成了四类,并对四类客户的关系管理策略制定提出了相应的建议,不仅为客户终身价值理论和服务创新理论的发展做出了贡献,还为企业的管理决策提供了方法和依据。