在市场日益饱和、企业间竞争加剧的信息时代,企业营销的中心从产品转向客户,客户关系管理已经成为企业的核心问题。在企业资源有限的前提下,客户价值的准确分类是企业进行营销资源优化配置的关键依据,客户价值分类已成为客户管理中需要解决的重要问题之一。客户作为企业竞争的有力资源,其留存问题是企业成本控制中的重要一环,而对潜在流失客户的判别是进行客户挽留的首要工作。因此,如何结合客户价值的差异性对不同价值客户进行精准的流失预测,从而将有限的企业资源应用在核心价值客户的挽留上,以达到最大化企业利润的目标,是企业面临的重要挑战。本文以健身休闲行业客户为研究对象,分别探究了该行业客户的价值分类问题和基于客户分类的流失预测问题。首先,本文考虑到客户分类对预测客户流失的影响作用,基于客户的历史消费行为对客户价值影响的分析,对原始的客户价值识别模型RFM模型进行了改进。将RFM模型中原有的最近1次消费近度指标（R）替换为最近3次消费的平均近度。另外,考虑到健身休闲行业客户的消费时长也会在一定程度上影响客户价值,因此引入了客户的平均消费持续时长指标D,作为区分客户的另一个指标,构建了新的客户价值识别模型RFMD。为了解决K-means算法初始聚类中心确定的不足,本文提出将两步聚类和K-means聚类相结合,设计了改进两步聚类算法,基于RFMD模型指标数据对客户做出有效分类。接着,本文从交易类型具有按时收费、消费时长取决于客户等特性的行业特点出发,基于客户的历史消费时间和价值数据,建立了一个包含26个变量的数据驱动的流失预测客户特征框架。在模型训练与预测阶段,本文提出将Lasso回归（L1正则项）和加入L2正则项的逻辑回归融合,充分发挥L1正则项的特征选择作用,L1和L2在降低模型过拟合风险上的优势及逻辑回归在二分类问题上能提供强解释性和稳健性结果的特性。即先利用Lasso回归特征选择方法基于特征框架基础对不同价值客户群体进行特征筛选,分别保留了具有较高预测能力的变量。然后以加入L2正则项的逻辑回归算法构建了不同价值客户的流失预测模型,以获得不同价值客户群体的流失情况和驱动因素。本文将改进的模型和算法应用于实际业务场景,利用上海某体育场馆的包含50672个客户的总计约38万次消费的数据集进行了模型验证与结果对比分析,实现了健身休闲行业客户的有效划分,并预测了该行业不同价值客户的流失情况。研究发现:（1）基于RFMD客户价值识别模型,该体育场馆客户被有效划分为三类:重要价值客户、一般价值客户、低价值客户。（2）Lasso回归和逻辑回归融合算法在基于流失预测客户特征框架基础上构建的流失预测模型性能更优,且客户分类后比分类前取得较好的预测结果,其中重要价值客户的Accuracy、Precision和F1-score相比总体分别约提升了6%、5%和3%,其真正例率达到了100%,无流失客户被误判。（3）不同价值客户群的流失预测特征不完全相同,即其主要的流失驱动因素和影响程度存在差异性。