近年来,互联网技术发展迅速,市场竞争激烈,企业更加关注客户的流失管理。提高客户留存是企业控制成本的重要环节。而减少客户流失的核心工作在于识别潜在的流失客户。如何精准地预测客户的流失是客户关系管理领域中不容小觑的研究问题。本文以电子商务企业客户为研究对象,展开对客户流失预测问题的研究。首先考虑客户细分对客户流失预测的正向影响作用,本文在分析客户的购买行为与社交行为对客户价值影响的基础上,对传统价值模型RFM进行改进,引入了客户社交影响力指标I,构建了 RFMI价值识别模型,从客户的个人价值与社交网络价值两个维度出发,基于客户价值对企业客户进行有效的细分。接着针对电子商务客户流失研究中存在的特征维度高、数据量大的问题,利用随机森林算法进行特征筛选,并基于集成学习算法XGBoost构建了客户流失预测模型。其中,针对预测可能产生的两类错误损失程度不同的问题,本文对XGBoost算法进行了改进,在其损失函数中增加了错分惩罚系数,令一类错误损失高于二类错误损失,使其更加符合实际应用场景,并提高整体模型的预测精度。本文利用国内某电子商务企业的客户数据对模型进行了验证与对比分析。研究结果发现:(1)改进后的XGBoost算法能够有效降低一类错误发生的概率并具有更高的准确性,其中准确率提升了 2.8%;(2)细分后的客户群体相比细分前预测效果更好,其中对核心价值客户预测时一类错误发生概率下降10.8%,准确率提升7.8%;(3)相比其他分类算法,改进后的XGBoost算法在AUC值、准确率、精确率等指标上均有显著提升。