随着大型数据库技术的迅猛发展,数据库营销这一概念逐渐流行起来。数据库营销(Database Marketing Service,DMS)是在IT、Internet与Database技术发展的基础上逐渐兴起和成熟的一种市场营销推广手段,在企业市场营销行为中具备广阔的发展前景。数据库营销以顾客价值为基础,区分高价值与低价值顾客,针对不同价值顾客采取相应的营销方法。运用RFM(Recency,Frequency,and Monetary)模型可以有效识别顾客价值。本文将使用该模型分析某大型零售企业的顾客消费数据,以识别该企业顾客的价值。根据实际研究问题的需要,本文对RFM模型进行了改进,形成了新的顾客价值计算模型RFJ(Recency,Frequency,and Jifen)。[0]根据新的模型,本文以半年为一个时间周期,将某企业两年半的顾客消费数据划分为五个周期,分别计算这五个周期的顾客价值,依据所得到的顾客价值对顾客进行聚类。通过聚类结果的分析,可以了解每类顾客在这两年半时间内的价值迁移情况,企业可以针对不同类别顾客的特点提出相应的营销策略,以提高营销的效率。本文最后进行了总结,并对未来的工作做了展望。