相关调查结果表明,我国网民人数、网购用户增速现已呈逐年放缓的趋势,曾经给电商企业带来极大利润的“人口红利”也逐渐消失,电商企业获取新用户的成本不断增加。在这样的压力下,电商企业积极开展客户流失管理提高客户留存率就显得越发重要,而进行客户流失管理的关键环节就是客户流失预测分析。本文以此为背景,通过研究电商企业客户相关数据,开展电子商务客户流失分析,希望通过本文的研究更为有效地提高客户流失预测的准确率,维护更多的客户资源,从而提升企业经济效益。由于电子商务客户数据规模庞大,所以本文选择近年来在数据挖掘领域较为流行的优秀算法——XGBoost构建客户流失预测模型。针对二分类问题中经常出现的错分问题,参考相关文献后,我们在损失函数中引入“错分惩罚系数”,对该算法进行优化,从不同的评价指标层面上优化后的算法都比优化前的预测效果更好。本文同时也考虑到客户细分对客户关系管理的重要性,在传统的RMF客户价值细分模型中引入用户在观测期内的存活时长T,构建了一个新的价值评估模型RFMT模型,对细分后的每类客户分别进行客户流失分析,为企业有针对性的对每一类客户进行客户关系管理提供数据支持,从而实施有针对性的客户关系管理策略。通过国内某电商企业的客户数据进行实证分析,本文得出如下结果:(1)优化后的XGBoost算法在AUC值、准确率方面分别提升为:0.83%、3.3%,(2)客户流失预测模型对细分后的每一类客户的流失预测效果都很好,(3)优化后的XGBoost算法比C4.5、BP神经网络、SVM算法流失预测效果也都有一定优势。