随着市场经济的发展、科学技术的进步,客户作为一项重要的资产开始受到企业越来越多的关注,客户资产已经成为企业评估自身发展现状、调整发展方向和推动自身持续发展的关键要素之一。所以对于企业而言,对客户的行为进行深入分析不仅有利于增强企业在当前市场中竞争的力度,也可以帮助其降低在风云莫测的市场环境下存在的风险。而目前关于客户行为分析的重点还主要集中在通过利用历史数据对客户进行等级细分和价值分析,分析方式较为单一,缺乏灵活性,分析结果较为粗糙。同时我们应该关注到随着人们物质生活的丰富,人们个性化的诉求日益凸显,客户的偏好也开始从单一转向多元化,他们的购物特性和行为差异也越来越大,在这种背景下,单一的客户行为分析已经无法适应现阶段不断变化的市场需求,接下来改善以往的分析方式以适应多元化的市场需求是我们所要关注的和研究的。此外,随着对客户行为分析需求不断增加以及市场营销研究的不断深入,消费者涉入度在近几年被更多地提及,重要性得到凸显。从消费者而言,他对产品的涉入度越高,在搜索信息和参与决策中留下的“痕迹”就越多,而这些“痕迹”可能是你在搜索引擎上留下的搜索频率,也更容易在社交平台上进行互动,这些无疑中留下的“痕迹”有助于企业做出更加精准的销售预测,因此高涉入产品销售预测开始受到学者们越来越多的关注。主流研究从关注涉入度与消费者的行为转化为涉入度与销售预测;研究者也在不断引进大数据时代所带来的信息资源以及现代技术手段来进行销售预测研究。我们注意到目前学者在进行客户行为分析以及销售预测时,往往只注意到客户行为分析对销售预测的单项影响,基本忽视了两者之间的辩证关系,而实际上明确二者间的动态联系有助于企业进行更高效预测。本文首先分别对客户行为分析与企业销售预测做了综述,基于文献梳理的结果提出本文的研究问题,详细介绍现有的预测模型并进行比较选取了适合本研究的模型和方法。一方面以RFM分析模型为基础模型,按照F、M两种行为变量划分出一共9种状态的单期客户购买行为,其次采用k-means算法进行客户的聚类分析,进一步归纳出针对不同客户状态所采取的五种方案。此外,本文需要基于马尔可夫链理论来建立转移矩阵,对于转移概率的估计本文采用DirichletMultinomial模型,而该模型中的参数文本估计采用吉布斯抽样算法。最后通过建模分析并进行参数优化。另一方面基于马尔可夫预测模型的状态转移概率矩阵,通过加权思想对各项进行加权求和,并利用遗传算法理论对权重进行优化以获得期望的销售预测结果。最后通过实证结果来分析二者之间的动态辩证关系。