伴随经济全球化企业面临更激烈的竞争,对客户的争夺成为企业生存和发展的决定性因素。外贸企业是典型的客户中心型企业,客户是企业生存和发展的关键因素,外贸企业80%的订单来自于20%的客户,大客户是外贸企业利润的重要来源,大客户营销也是国际市场营销的重点。本文针对运动防护用品H外贸公司所面临的如何将有限的资源分配于合适的客户,提出了两步客户分类方法。首先,利用企业发展中已积累的大量客户信息数据,运用支持向量机方法对外贸企业渠道商客户进行大类分类预测；然后构建细致的渠道商客户价值评价指标体系,采用模糊灰关联分析法,对支持向量机分类结果中的关键渠道商客户按照客户价值进行排序。本文的研究,一方面丰富了现有的客户分类及客户价值的研究成果,同时对制造型外贸企业如何利用客户价值分析,合理分配有限资源具有一定的现实指导意义。本文的研究工作及研究成果在于以下几点：首先,研究了国内外关于客户价值研究以及基于客户价值的客户分类的理论阐述,接着对于本文研究对象渠道商客户给出了具体的定义,并研究了国内外权威关于渠道商客户价值的评价指标体系,并对数据挖掘理论——支持向量机的发展历史和研究现状进行了阐述。其次,通过选取支持向量机作为渠道商客户分类预测的方法,将H公司已整理完整的历史的客户分类数据分为训练集和测试集,利用Libsvm工具箱完成了客户分类预测,最终结果得到分类准确率达到90.90%,证明了SVM对于外贸企业渠道商客户分类有良好的分类预测性能。并利用已建立的客户分类预测模型对H公司西欧市场上的21家渠道商客户进行分类预测。然后,通过对渠道商客户价值评价指标体系进行归纳和总结,构建了外贸行业渠道商客户的客户价值的评价指标体系,主要从财务水平、竞争力水平、合作水平三个维度共18个指标对关键渠道上商客户的客户价值进行评价,选用AHP方法作为指标权重的确定方法。最后,在前面分类的基础上,对西欧市场上的6家关键客户进行综合价值评价,结合模糊数学和灰色系统理论,提出一种“模糊灰关联分析法”对外贸企业客户价值进行分析评价。在对外贸企业客户综合价值评价过程中采取从低层到高层的综合价值分析,利用“模糊灰关联分析法”分别求得六家关键渠道商客户在各个维度的价值灰关联度,再求得各客户的综合灰关联度,依此进行六家客户综合价值大小排序,得到更加精确的客户细分,以辅助订单排序决策,优先满足综合价值高的客户,优化企业有限资源配置,实现企业利润最大化。