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现代企业的营销重心逐渐从产品转移至客户，将客户视为企业最核心的资产。维系良好的客户关系可以为企业创造更多的利润，获得更大的竞争优势。“客户关系管理”作为一种新的管理理念，经过这些年不断的完善和补充，日渐受到汽车企业的关注。随着数据获取和保存技术的发展，企业所拥有的客户数据库也在飞速增长。面对海量数据，传统的数据分析处理软件已无法满足客户关系管理的需要，数据挖掘(Data Mining)技术应运而生。通过数据挖掘技术，可以帮助汽车企业实现透过大量的客户数据的表象，深入发掘客户潜在的消费行为模式，按一定的规则对客户群进行归类，并有针对性的为其提供所需要的服务或产品，从而帮助企业降低营销成本，获得最大的投资回报率。 本文综合运用了营销管理理论、统计学理论和方法、客户关系管理理论，探讨了客户终生价值计算的各种理论，尝试建立汽车行业的客户终生价值计算的RFM模型，以及通过层次分析法(AHP)确定该模型中各参数的权重，并且引入“客户维系时间(Duration)”这一指标对RFM模型加以修正，探讨了分类客户终生价值得分的计算并以此为基础优化企业资源分配，改进企业市场营销策略的建议。 此外，本文中引用国内某知名汽车零售集团大量的真实数据，详细阐述了如何通过建立客户终生价值计算的RFM模型帮助企业合理分配营销资源，实现有效管理客户关系，提高客户满意度以降低客户流失率的目的，为客户终生价值计算理论提出了实际应用的意义。