随着互联网的快速发展,B2C电子商务模式逐步成为我国最活跃的电子商务模式,其客户群体越来越庞大,客户资源的争夺日渐成为B2C电商企业间竞争的重点。线上购物流行的背景下,对于客户而言,会有更多的电商企业可以选择,对电商企业而言,可以低成本高效率获取客户的商务信息,信息在客户与电商企业间的快速流通,导致B2C电商企业的客户资源极易流向竞争者。因此如何通过数据分析有效的挖掘客户价值,对客户进行分类管理,减少客户流失成为B2C电商企业的核心管理任务。本文对客户分类进行研究也是为帮助B2C电商企业改善客户管理方法,降低企业客户流失率,提高企业竞争力。首先,从B2C电商企业客户消费特点出发,确定基于客户价值的B2C电商企业客户分类指标,利用层次分析法计算各指标所占权重,对各指标的重要程度进一步分析。然后,利用K-means与PSO粒子群相结合的聚类算法对客户进行分类,将分类结果与指标权重相结合,计算出各聚类中心的当前价值与潜在价值。最后将上述研究结论在JH电子商务企业进行了实际应用,依据当前价值与潜在价值的高低,将客户分为钻石客户、黄金客户、白银客户、青铜客户四大类。对不同类别的客户群体提出相应的服务策略。