随着国外大型超市的涌入和连锁超市的飞速发展,超市业已成为商业领域最具活力的商业业态。超市业的竞争也变得日益激烈,竞争的主题由价格竞争转变为顾客竞争,分析顾客、了解顾客已经成为超市企业的迫切需要。超市企业希望能够对客户进行准确地分类识别,针对各类客户不同的特点进行有针对性的销售和服务,并且能够预测客户价值的变化趋势,使超市企业在制定客户中心策略过程中处于主动地位。针对以上问题,本论文采用数据挖掘技术,利用SPSS Clementine10.1数据挖掘工具,遵循CRISP-DM模型的商业理解、数据理解、建立模型、模型评估的流程对超市客户进行分析研究。结合超市业的特点,建立衡量超市客户忠诚度的忠诚度系数,进而建立忠诚度—盈利性的客户细分模型,可以帮助超市企业准确地识别不同类别的客户,尤其是忠诚的高盈利客户和非忠诚的低盈利客户,使企业可以针对不同类别的客户特点提供有针对性的销售和服务,实现优质客户的保持和流失客户的挽留。最后,用序列模式分析客户类别变化路径,预测客户价值变化趋势,使企业在客户管理中能够及时挽留有流失趋势的客户,提高客户保持;放弃必然流失的客户,节约服务费用和推销成本;及早发现潜在价值客户,对其进行个性化服务和推销,缩短过渡期,使其尽早成为企业忠诚的高价值客户。这样,企业可以进行有针对性的营销活动,将有限的资金集中用于有价值和可挽留的客户,使零售企业在提高了营销的成功率的同时节约销售成本。