21世纪全球进入了一个互联网信息时代。电子商务在中国乃至全球范围内都在快速的发展。B2C电子商务这种有别于传统线下的商业模式，能够为顾客提供海量的产品和服务信息，打破了时间和地域限制、有价格优势、能够在任何时段与来自不同地方的顾客进行交流沟通，并且能够实施个性化营销等优势，发展非常迅速。顾客价值是当前国内外客户关系管理研究的一个重要分支，同时也是核心概念之一。为了帮助B2C平台企业更准确的测量顾客价值测量，更全面区分不同价值顾客的有效性，本文提出了基于顾客在线评论产生的口碑价值的RFMIS模型，然后将RFMIS模型运用到顾客细分的管理中。全文做的工作具体有以下几个方面：首先介绍了客户关系管理、顾客价值测量的国内外研究现状，介绍了部分研究者关于口碑效应对顾客价值的影响。并且介绍了客户关系管理、顾客价值、在线口碑价值以及顾客细分的相关理论研究。其次，建立了基于在线口碑效应的RFM改进模型。随着学者们对顾客价值测量模型研究的深入，考量的顾客行为也越来越符合日常，使得提出的模型越来越完善。尽管如此，本文认为现有研究在对B2C顾客进行价值测量研究时忽略了在线评论行为带来的口碑价值，在对三种顾客价值测量的模型进行对比后选择了RFM模型为基础模型，利用影响力和满意度来测量顾客的口碑价值，改善了RFM模型只能测量购买价值的局限。本文以亚马逊中国网站的8394个顾客数据为基础，应用RFMIS模型来间接衡量顾客价值，利用变异系数法对RFMIS五个指标变量进行加权，从而得到顾客价值。最后，以顾客的购买价值和在线口碑价值为维度对样本顾客进行细分，对顾客分为四类，并根据每一类顾客的特点提出了相应的营销管理办法，以期能够使得不同顾客的价值都能够实现最大化。