非契约关系客户群分析一直以来都是管理科学和市场营销科学研究的热门课题之一。研究人员和管理者希望通过建立模型和分析模型得到他们关心的一些问题,诸如,客户流失,客户损耗,客户保持和客户生命周期价值等,进而达到更好地制定营销计划和管理客户群的目的。目前国内外的研究者都是通过结合购买模型（计数模型）和生命周期模型（时间模型）来分析非契约关系客户群。一直以来,研究人员广泛使用的购买模型是负二项分布（NBD）模型,而对于生命周期模型却没有统一的标准模型,原因可能是在对客户生命周期进行建模时,对客户怎样（或何时）变得不再活跃这一事件有很多的解释,解释不同,得到的生命周期模型也就不同。此外,在已有的客户生命周期模型中,通常假设异质性参数服从固定的参数形式的分布,这一参数形式的假设可能会因为模型或参数的指定不正确而导致不合理甚至是错误的统计推断结果。因此,本论文首先从生存分析的角度出发,提出一个新的客户生命周期模型:G/W模型,通过结合NBD购买模型得到G/W/NBD模型来对非契约关系客户群进行分析。其次,本论文在客户生命周期模型的异质性参数来自于未知的混合分布的假设下,用狄利克雷过程作为混合分布的先验,得到了非参数分层客户生命周期模型,并且采用非参数经验贝叶斯方法对非参数分层客户生命周期模型进行统计分析。最后,本论文针对客户的购买行为和客户持续时间同时建模问题,在购买模型和客户生命周期模型的异质性参数都来自于未知的混合分布的假设下,用狄利克雷过程作为混合分布的先验,形成了非参数的购买模型和客户生命周期模型,采用非参数经验贝叶斯方法对非契约关系客户群进行分析。本论文的主要研究内容包括:1.基于客户变得不再活跃的时间可以被视为“死亡时间”事件以及Weibull分布可以灵活地捕捉时间事件数据这一事实,本论文提出一个新的客户生命周期模型:G/W模型。类似于Pareto/NBD模型,本论文将G/W客户生命周期模型与负二项分布（NBD）相结合得到G/W/NBD模型,得出在个体水平和总水平下G/W/NBD模型的一系列性质。通过进行大量的模拟实验检验了模型参数估计的准确性以及用该模型进行预测的稳健性和灵活性。本论文分析了 CDNOW真实数据集,并将分析得到的结果与Pareto/NBD模型和G/G/NBD模型的结果进行多方面的比较。2.在现有的客户生命周期模型中,客户生命周期模型的异质性参数通常被指定为一个参数形式的分布或分布族,而参数形式的假设可能会因为模型或参数的指定不正确而导致不合理甚至是错误的统计推断结果。因此,本论文考虑用狄利克雷过程模型作为客户生命周期模型中异质性参数的先验分布,从而放松异质性参数的参数形式的假设,发展形成了狄利克雷过程混合客户生命周期模型。此外,为了克服超先验和超参数有较大的主观性和随意性这一不足,本论文假设狄利克雷过程的参数未知,在不指定超先验分布的情况下,用非参数经验贝叶斯方法,通过在估计阶段和推断阶段交替进行得到狄利克雷过程参数的光滑点估计。在模拟研究中,本论文考虑三个客户生命周期模型:指数分布,Gompertz分布和Weibull分布,并假设异质性参数在两种不同的分布设置条件下,用非参数经验贝叶斯方法对非参数和半参数分层客户生命周期模型进行分析。通过模拟研究和两个实际数据说明了本论文提出的方法在近似不同形状的异质性分布时更具有灵活性和有效性。3.在现有的非契约关系客户群分析中,购买模型和客户生命周期模型中的异质性参数通常假设其服从一些熟悉的参数分布,例如,伽马分布或对数正态分布等。但是,在实际应用中,这些假设可能是有缺陷的,因为异质性参数的真实分布通常都是未知的。有鉴于此,本论文针对购买模型和客户生命周期模型中的异质性参数,放松指定其为参数分布这一参数假设,利用截断的狄利克雷过程先验去近似异质性参数的未知分布对客户的购买行为和持续时间进行非参数建模,发展形成了非参数购买模型和客户生命周期模型。在非契约关系客户群分析中,利用非参数经验贝叶斯方法,通过在估计阶段和推断阶段交替进行得到非参数购买模型和客户生命周期模型未知参数的光滑点估计。本文通过模拟研究和CDNOW数据集来说明新方法在实际应用中的优良表现。