跟着互联网络的迅猛发展，商场的不断老练，世界经济进入了电子商务年代，商品和效劳的区别越来越小。以出产为基地、以出售商品为意图的商场战略逐步被以客户为基地、以效劳为意图的商场战略所替代。谁能把握客户的需要趋势，加强与客户的联系，有用开掘和办理客户资本，谁就能取得商场竞赛的优势，在剧烈的竞赛中立于不败之地。以“客户为基地”的客户联系办理(Customer Relationship Management，简称crm)已经成为产业界、学术界运用和研讨的焦点。
1 客户价值的定义
客户价值的定义能够从两个方面来了解：即客户方面的价值和公司方面的价值。客户方面的价值首要是指客户从公司的效劳中得到的满足。也能够了解为客户从某种效劳中取得的总利益和采购时付出的总代价之比，它是公司进行客户细分的首要规范。公司方面的价值首要是指公司从客户花费中所取得的公司赢利或收益。具体的说，它是公司从与长时间安稳联系的并愿意为公司供给的商品和效劳承当适宜报价的客户中取得的赢利，长时间安稳联系也即是指客户的生命周期。偶然联系的客户和长时间与公司触摸的客户关于公司来说价值是不一样的。客户价值是展开客户价值评价和客户细分的首要依据，是树立报价模型、流失率模型和测算客户忠实度的根底。
2 客户细分
客户细分即是把很多的客户依照客户的行动、需要、偏好以及价值等因素对客户进行分类。其理论依据在于顾客需要的异质性和公司需要在有限资本的根底上进行有用地商场竞赛。公司能够根据不一样类型的客户，供给有针对性的商品效劳和出售形式。客户细分的意图能够从两个方面来了解。首先从客户需要的视点来看，客户对公司的需要是不一样的，要使一切客户对公司的效劳都满足。那么就需要公司有针对性的为客户供给相应的效劳。为了满足多元化的需要，就有必要首先对客户进行不一样规范的细分。其次从客户的价值方面来看，不一样的客户为公司带来的收益的不一样的，短期的客户带来的收益就小，长时间安稳的客户带来的收益就更多。
所以，公司就要知道哪些是价值更多的客户，哪些是公司的忠实客户，哪些是公司的潜在客户等。这样才干非常好的为客户供给相应的效劳，节省了推广成本，提高了推广作用。
3 根据数据发掘的客户价值细分
数据发掘(DataMining，简称DM)是从大型数据库或数据仓库中发现并获取躲藏在其间的有用信息的一种新技能，是数据库研讨中的一个很有运用价值的范畴。下面咱们将利用数据发掘技能来对完成客户价值细分。
3.1 数据发掘渠道的体系结构
数据发掘渠道的体系结构数据首要有三个层次，即体现层、事务逻辑层和数据层。其间体现层首要包含动态HTML和运用客户;事务逻辑层首要包含DM功用装备、DM操控引擎以及DM建模与重构。数据层首要有数据库以及数据仓库。
数据发掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的常识，大家可通过此来猜测将来趋势及行动，做出前摄的、根据常识的决策。它的首要功用有：自动化猜测趋势行动的功用、相关剖析的功用、聚类的功用、概念描述的功用以及偏差检查的功用等。
3.2 数据发掘客户细分的施行
3.2.1 根据数据发掘的客户细分模型
根据数据发掘的客户细分模型如图2所示，该模型中的客户细分进程首要包含学习、运用和剖析三个首要过程。
3.2.2 根据数据发掘客户细分流程
在进行客户细分前，首先有必要对客户的花费行动和需要进行剖析，树立契合特征描述。接下来对客户的战略价值进行剖析，对其进行有用的价值定位。然后对客户进一步的了解，完善并施行商场推广策略。具体施行过程首要包含：选择主题与模型，构建数据仓库、构建规范数据集、算法规划、预处理、客户细分以及成果评价。通过对用户人员信息、用户行动和价值进行根据聚类剖析的数据发掘，得出客户人员信息、用户行动和价值根据聚类剖析的数据发掘，得出客户分群和基本特征，并运用数据进行了验证，确定了客户细分模型的有用性。
4 总结
客户细分是客户联系办理系统的中心功用之一，能够对客户获取、客户坚持及客户增值等客户联系办理进程供给全部支撑，提高客户满足和客户忠实。所以，怎么非常好的完成客户价值细分加工是公司办理者们去研讨和探索的首要课题。
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