当前中国汽车工业的飞速发展，也带动着汽车服务行业产业的急速扩张。虽然国内汽车服务业发展潜力巨大，但是整体市场起步较晚，服务措施亟待完善，从业人员素质较低，缺乏先进的管理思想和技术手段、服务同质化严重，服务品种单一。客户选择产品及服务的余地越来越大，客户的忠诚度越来越低，客户流失已经成为汽车服务业最为关注的问题之一。因此本文希望通过建立客户流失预测模型，识别客户流失的行为特征，针对不同流失状况客户进行有效的靶向营销，从而减少企业的客户流失状况，提升企业竞争力。本论文的主要工作：1）汽车服务企业客户流失问题的确认。本文通过回顾客户流失理论的相关文献，分析了客户流失的原因、掌握了客户流失问题的研究流程以及客户流失管理的必要性。在此基础上，本文结合汽车服务企业的特点，给出了汽车服务企业客户流失的定义以及分类，从而明确了汽车服务企业的客户流失问题。2）汽车服务企业客户流失预测建模框架的设计。本文首先探讨了使用数据挖掘方法建立汽车服务企业客户流失模型的可行性。通过研究客户流失预测算法在其他行业中的应用情况，结合已经明确了的汽车服务企业客户流失的问题，进一步探讨了汽车服务企业客户流失建模的原则与意义。创新的设计了决策树与LOGISTIC回归模型相结合的方法对汽车服务企业进行建模，并使用交叉表分析与决策树方法对变量进行筛选。3）上海东浦汽车销售服务公司客户流失预测模型的构建。以上海东浦汽车销售服务有限公司的数据为基础。在考虑和分析了其他相关行业客户流失预测分析所使用变量的基础上，得出本企业与客户流失密切相关的因素：客服服务时间长度、年龄、客户主要来源渠道、拥有各种服务的数量等11个汽车服务企业客户流失密切相关的静态客户资料；同时，引入时间序列的因素，即1年考察期内客户的各种消费行为，最终把这两部分因素作为客户流失的输入变量，最终输入的解释变量达到167个。使用了交叉表分析与基于WEKA平台的决策树方法对变量进行筛选，最终运用了LOGISTIC回归模型在SAS挖掘平台下进行建模。经过回归运算判定，最终结论中确定影响汽车服务企业客户流失的7个贡献度最大的预测变量，并由此建立流失预测模型。4）客户流失预测模型的应用。本文通过使用计算出的回归模型公式，对上海东浦汽车销售服务公司的客户流失概率进行了计算，并将计算结果结合RFM客户细分模型对客户进行了有效的市场细分。最后结合客户流失挽留理论，设计出了控制和减少客户流失的策略，实现了管理理论与经济理论的融合、定性分析与定量建模方法的统一。本文首次为汽车服务行业客户流失预测分析设计了框架，创新性地运用了决策树与LOGISTIC回归模型相结合的方法对汽车服务企业进行建模，并取得了不错的建模效果。同时将模型计算结果与RFM模型相结合进行客户细分，达到靶向性营销减少客户流失的目的，开辟了汽车服务行业客户流失研究的新视角。