针对汽车4S 店客户消费模式不同于其他行业,而传统RFM 模型难以适用于汽车4S 店客户细分的问题,课题组对传统RFM 模型的数据分析指标进行优化改进,形成可适用于汽车4S 店的TFM 客户细分模型. 该模型可依据客户的行为属性通 过K 均值聚类算法进行客户细分,最后随机抽取某汽车4S 店客户数据进行实验验证. 实验结果表明,改进的TFM 模型能够有效细分客户,为汽车4S 店针对不同价值的客户制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据.