随着信息技术与电子商务的快速发展,企业的管理理念发生了改变。为了实现企业的可持续发展,客户和如何实施良好的客户关系管理分别成为了企业的竞争资源以及企业管理工作的重要任务。但由于客户对企业的价值不尽相同,客户对企业的忠诚度也受到多种因素的影响,使得企业怎样识别客户、怎样管理客户、怎样留住客户、怎样运用良好的客户关系管理去创造自己的市场核心竞争力面临着巨大的挑战。因此,在“客户经济”时代背景下,如何有效地对客户进行细分,进而对客户的不同价值进行识别,从而对其进行有效的管理和营销资源配置是企业发展过程中亟待解决的问题。本文以客户细分理论、客户价值理论、消费者行为理论以及客户关系管理理论为理论依据,以电子商务网络购物为研究背景、以电商平台的消费者行为数据为研究样本,以数据挖掘等相关技术为研究手段,所要研究的问题是在“以客户为中心”的企业管理理念时代背景下,电商企业如何对电商客户的价值进行识别。首先,根据电商客户的特点,通过改进RFM模型,在传统RFM模型基础上构建电商客户价值评价体系,同时采用因子分析法检验其价值评价体系的合理性,并利用组合赋权法求解各个指标的权重,从而确定电商客户的价值细分指标;其次,采用K-means聚类算法对电商客户进行细分,并利用其价值矩阵识别出不同类别电商客户的特征;最后,为了对利用改进RFM模型对电商客户价值进行细分得到的不同价值客户实施针对性的管理,对不同价值客户进行相关特征分析,从而提出针对不同价值电商客户的客户关系管理提升策略。实证分析表明,与现有研究相比,本文的电商客户价值评价体系更加客观。与传统的RFM客户细分模型相比,改进后的RFM模型细分效果更好。对企业而言,不同客户具有不同价值,而不同价值客户具有不同的行为特征,只有加深了对客户的了解,企业才能针对不同客户开展差异化的管理和市场营销策略,以满足客户的各种需求,从而在激烈的市场竞争中取得领先优势。