互联网经济时代,物流行业和大数据技术快速发展。但随着国内外物流企业市场竞争的白热化和物流个性化需求的增加,我国的物流企业仍然面临巨大的转型压力。作为服务业,客户是第三方物流企业的源泉,企业的客户资源就是企业发展的核心动力。因此物流企业经营模式需要实现以“产品为中心”到“以客户为中心”的转变。目前,我国的物流业尚处在探索发展的初期阶段,物流信息技术的应用程度较低,物流企业累积的海量业务数据资源无法及时转化为有价值的商业信息,这给指导和完善客户关系的管理增加了难度。鉴于这种状况,本文结合国内外物流企业的研究现状,在数据挖掘技术和物流客户关系管理的理论基础上,采用数据挖掘算法构建物流客户关系模型并进行实证研究。本文主要从三个方面重点阐述。首先对文中涉及的相关理论进行概述,包括数据挖掘技术理论、客户关系管理理论和延伸的物流企业客户关系管理理论,物流客户关系管理理论侧重强调第三方物流企业客户关系管理的重要性。接着对数据挖掘的聚类分析、关联规则、决策树分类、神经网络四种算法分别进行介绍和研究,通过概念、流程和案例分析等方面加强对数据挖掘算法的了解。最后在物流客户关系管理中分模块构建不同的算法模型,如精准交叉销售中的关联规则的挖掘、客户价值细分的聚类分析、客户流失预测的BP神经网络模型。针对不同的模型统一从数据准备、模型建立、模型评估、实施部署四个方面进行流程分析。结合实例,对相关算法进行分析研究。基于数据技术的物流企业客户关系管理模型的建立具有一定经济学意义,为完善物流企业(特别是第三方物流企业)客户关系的有效管理提供了参考依据,使用该模型有利于降低企业管理成本,提高物流企业的市场竞争力。