随着互联网在各行各业的广泛应用,大量的客户信息被沉淀下来。这些沉淀下来的信息中包含着许多有关客户消费行为、兴趣、偏好、个性化需求等有价值的信息。由于这些信息表现形式、来源渠道、时间节点等比较复杂,因此需要专业的分析模型和方法来从这些隐藏数据中挖掘出有价值的信息,从而更精准地提供企业经营决策的依据。本论文主要运用查阅的文献,结合经营多年的网店,利用客户关系管理的基础研究模型对S网店多年来沉淀的客户数据进行归类、清洗、分析、处理,以达到应用的目的。S网店作为一家民用影像数码及光学产品销售和服务公司,其业务涵盖产品销售与产品售后服务,经营方式线上线下相结合。当前,面对智能手机的快速迭代,智能手机拍照的可用性越来越高,数码相机销售持续下滑,单一的垂直的产品供应商往往面临巨大压力,这时候如何灵活转身是关键。另一方面,面对大趋势和竞争产品的威胁,经过几年的发展,特别是在线运营,S店已经拥有固定的客户基础和相应的目标消费群体,但目标客户相对单一,且客户关系管理不足。在这种情况下,如果S网店无法及时跟踪市场情况并改善客户关系管理系统,那么当前的市场份额将很快会被稀释分散,更不用说做大,做强,做精了。因此,研究S网店的客户关系管理已成为当务之急。这项研究的目的是使用S网店的历史数据和相关的数据挖掘方法,结合RFM模型来深入分析客户价值,进行精准营销;并在移动电子商务环境中对S网店客户进行系统地分类。作者认为对消费者行为数据的正确分析是进行精准客户关系和实施不同营销解决方案的关键.最后,希望本文以S网店对消费者行为进行实证分析的研究对其他网店具有借鉴意义。