随着电子商务的兴起、大数据时代的到来,传统零售行业受到了很大的冲击和压力。由于电子商务在数字化上的先天优势,诸多零售电商巨头已经形成了完整的数据分析体系和业务应用链条,他们深谙大数据分析与应用之道,一方面不断扩充新产品线和产品类目,另一方面也深入挖掘消费者行为数据,精准满足消费者期望,不断侵蚀着传统线下零售市场份额。传统零售商已经意识到数据分析的重要性,而随着信息技术与网络技术的不断普及,大数据思维逐渐深入人心。大数据由于其经济性、时效性的特点,与零售业务相结合,将逐渐应用于客户管理、业务模式以及风险控制等领域,掀起了零售业生产率增长的新浪潮。基于对互联网的逐步深入了解,零售行业逐渐明确大数据时代的发展方向,以大数据理念重塑零售业业务发展模式,注重大数据创新,提高企业管理水平。面对大数据带来的机遇与挑战,现有的许多企业管理理论如客户生命周期理论,必须根据现实情况的变化,进行有针对性地更改。大数据驱动下的全生命周期价值客户是企业营销的核心人群,应根据不同客户生命周期和类型,应用不同的动态保持模型和策略。本文在经典客户关系管理理论基础上,对零售业客户分析创新方法进行了研究,并结合零售企业的实际情况,进一步改良和拓展了传统客户分析方法,最终提出了一系列针对性的分析模型。