在如此快速发展的社会中,企业如何快速、有效地提出各种高质量的服务是企业面临的一项挑战。由于计算机技术的发展,在信息方面能够给企业以很好的支撑,但是随着数据量的不断扩大,如何从成千上万的数据中发现有价值的知识从而支持企业的业务发展将变得越来越困难。很多数据更多的只是例行公事而被记录下来,企业很难意识到在这些数据中隐藏着大量的信息和知识,更加不提有目的地在这些数据中找寻信息来帮助自己更加了解客户,从而以有限的成本获得更大的利润。同时,服务提供方也并不能有针对性的为不同类型客户提供不同的服务,更多的是同等对待,简单区分,结果是要么错过了能够带来巨大利润的潜在客户,要么眼睁睁的看着重要客户带来利润的下滑。本文研究的目的就是为了引入高度智能化的数据挖掘方法,建立一个方便可行的客户分析系统,以达到主动分析挖掘客户特点,正确制定有针对性的客户管理政策的目的。本文探讨了数据挖掘这一高智能化的工具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。数据挖掘方法能够帮助企业更加科学有效的实现这一目标。而界面友好、操作方便的客户分类和特征分析系统的实现能使这一高智能的工具更广泛的被应用。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RFM模型,通过AHP法得到了汽车售后服务业RFM指标的权重,获得用于聚类分析的基础数据即加权的RFM指标,并应用改进的蚁群聚类法对客户RFM指标数据进行分类。然后使用改进的分类算法CAMM算法分析各类客户的本体特征,实现根据客户本体特征预测客户类型的目的。最后利用开发工具完成了客户分类和特征分析原型系统的设计和实现。实证研究表明本文所提出的模型和方法可以有效地对汽车售后服务企业客户进行分类和特征分析。