当今许多零售企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录到购买产品信息、客户反馈的各个环节。如何利用这些数据信息对零售企业的发展是至关重要的。目前，数据挖掘在零售领域中的应用，主要集中在客户分析（包括客户行为分析、客户流失分析和客户忠诚度分析等）、产品分析（包括发现管理规则、市场预警和进行描述式数据挖掘等）、促销分析以及改进、企业市场预测机制等方面。客户对于企业来说是非常重要的，没有优良的客户，企业就无法发展。因此如何利用这些数据信息，将这些信息转化为知识，更好的为客户提供个性化的服务，提高客户的满意都和忠诚度，成为企业亟待解决的重要课题。客户分析在企业的营销战略中占有重要地位,本文研究正是如何将数据挖掘应用到零售企业的客户分析当中。本文首先介绍了数据挖掘和零售业的相关概念，以及数据挖掘在零售领域的相关应用。在以上研究的基础上，本文提出了基于客户分析的客户细分模型和客户响应预测模型。客户细分的目的就是要找出对企业有重要贡献价值的客户，这些重要客户有哪些特征，重要客户的实际需求是什么。客户响应预测模型就是要估计客户对一个产品或服务的响应概率，是企业采用最为频繁的一种预测模型的方法，旨在发展新的潜在客户。企业通过某项市场营销活动的响应模型分析，来找到最合适的响应客户，并预测哪些客户能够响应，以便有针对性地开展营销活动。