随着我国石油化工产业的不断优化调整,高新技术的迅速发展,风能、电能等新能源领域的不断投入,传统石油行业的市场竞争日趋严峻。A公司是一家央企背景的以原油加工为基础,生产和销售汽柴油以及化工类产品的基础能源企业,仅管公司正在进行中央企业的整合和重组,品牌影响力有所提升,但新能源汽车行业的迅猛发展和国内大型炼化一体化项目的建设与投产,也正在加重国内成品油市场产能过剩的局面。公司内部缺乏科学的客户分类理论和工具,仅能将现有客户按照客户行业类型简单分类,且缺乏系统的客户价值评价理论和方法,导致公司无法以科学的理论基础和成熟的技术手段制定差异化的精准营销策略,致使销售过程中,产品优惠额度高,客户结构中贸易商比例偏重,公司销售节奏不平稳,市场竞争力大大降低。本文以STP理论为指导,利用K-means聚类算法对A公司客户类型进行优化,描绘给类型客户画像,分析不同类型客户的CLV值,结合4Ps营销理论对优化后的客户类型制定精准营销策略。首先。利用宏观环境分析（PEST）、竞争环境分析和内部环境分析发现公司客户分类不精细的原因。其次,论文利用A公司的ERP销售数据对现有客户的采购数据进行整理和汇总,通过K-means聚类算法对原有的5大类客户进一步细分为14类客户。根据客户细分的结果,提取客户类型、违约情况、采购频次3个关键特征,为每一类客户画像,并计算不同细分类型客户的CLV值。本论文以客户关键特征和CLV值为评价维度,根据企业对于不同关键特征的重要程度设定不同权重,为14类客户制定综合评级,并以4Ps营销理论为基础对不同评级的客户组制定精准营销策略。论文结论表明,通过对细分客户综合评级,将14类客户划分为5个等级,加大公司对客户的优惠策略、履约能力、客户粘性和对公司价值贡献程度的了解,从量化的角度将公司的人力、物力、财力对每一个等级的客户群分别从产品、价格、渠道、促销4个角度匹配最优的精准营销策略。本文的研究方法和步骤可在一定条件下更为细致的对客户进行细分,并从定量的角度描画客户采购行为画像,有利于公司对客户的理解和把握,建立公司以数据分析为基础制定差异化精准营销策略的决策框架。长远而言,也有助于公司提高客户粘性,提高公司销售平稳度,增加公司的市场竞争力。