本文章介绍了基于客户价值分析的服务挖掘。“服务挖掘”思想来源于“三环集团汽车4S店办公自动化系统”项目，4S店是一种以“四位一体”为核心的汽车特许经营模式，包括整车销售、零配件、售后服务、信息反馈。首先描述了服务挖掘的定义、作用与功能，以及基于客户价值分析的服务挖掘相关技术和理论发展的国内外现状和发展趋势。在企业资源有限的情况下，服务商却不可能为所有客户提供一致的服务，因此有必要进行客户价值分析，为服务挖掘选择对象，在客户价值分析的基础上结合服务挖掘提供更细致的差异化的“主动”服务，以改变传统的被动服务局面。在分析了汽车行业4S店的行业背景和客户服务现状后，本文进一步提出了结合客户价值分析体系与服务挖掘体系的整体架构。从客户价值分析与服务挖掘的关系入手，指出服务挖掘是基于知识库、规则库和模型库的有机结合，利用数据挖掘等技术以生成提升的客户价值模型。因此可以说数据挖掘为服务挖掘提供支持，但服务挖掘不只依赖于数据挖掘。服务挖掘中客户价值的实现是通过利用企业的有限资源，通过一系列的流程操作，在品质、渠道、服务、品牌、环境上获得客户的满意。而数据挖掘可以利用聚类分析、关联规则、决策树、异常检测、神经网络等算法，围绕客户细分，客户保持，交叉营销，客户流失预警等方面为客户提供差异化的主动服务提供技术，基于这种观点提出了基于客户价值分析的服务挖掘模型，并重点以客户细分模型为例，从客户价值的产生过程出发，对基于客户价值分析的服务挖掘进行了实证分析，最后结合KANO模型详细介绍了客户价值分析在服务挖掘实施中的应用，展望了基于客户价值分析的服务挖掘的应用前景和存在的难点问题，为后续深入服务挖掘的研究提供有益的借鉴。