近年来,随着“互联网+”的迅速发展,各行各业积累了大量用户数据,大数据已经成为互联网行业的热门话题。面向快消品行业,相关的零售数据已经达到了 PB数量级,并且随着改革的不断深入,如何利用企业海量零售数据对零售客户开展精准营销在企业的销售过程中占据着十分重要的地位。因此本文基于全国500万零售户进行研究,采用抽样的方法采集零售户信息基本数据、订单数据等相关信息,对数据进行存储、加工和处理;其次从零售客户的当前价值、潜在价值、忠诚度价值三个维度构建零售客户价值分类模型,实现对零售客户的价值分类,然后对不同价值的零售客户采用改进的推荐算法进行个性化精准推荐;最终将本文提出的相关理论应用在实际生产中,搭建面向零售客户的商务智能营销系统,实现对零售客户的个性化精准营销。具体研究内容如下:1)“互联网+”环境下零售数据的采集与处理。针对目前企业零售数据来源广泛、数据量大、杂乱等特点,我们采用客户走访、终端采集、业务系统等多源信息感知的方式对数据进行整合,对整合后的海量零售数据进行统一清洗、集成和变换,并采用目前主流的大数据处理框架Spark对海量的零售数据进行存储、加工和计算等操作,实现在大数据环境下的数据存储、资源共享等。2)基于FCM的客户价值分类模型研究。在研究客户价值理论与传统客户分类的基础上,从企业实际出发,抽取企业海量零售客户的三维指标,构建企业零售客户价值评价指标体系,并采用网络层次分析法确定指标权重,计算零售客户价值,然后采用改进粒子群优化FCM算法,构建客户价值分类模型,实现海量零售客户的价值分类。将本文改进的FCM算法与传统的K-Means聚类算法、传统的FCM聚类算法进行对比,实验结果表明该算法提高了分类的准确率,并具有一定的稳定性。3)基于双向聚类和改进相似度的优化推荐算法研究。在基于客户价值分类的基础上,针对传统的协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性和计算复杂性等问题,提出了一种双向聚类和改进相似度的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在的类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终的推荐列表。实验结果表明,在平均绝对误差上该算法(DCF)比传统的协同过滤推荐算法(TCF)降低了15.8%、比基于用户聚类的协同过滤推荐算法(UCF)降低了 8.1%、比基于项目聚类的协同过滤推荐算法(ICF)降低了 7.3%,提高了推荐的精确度。4)面向零售客户商务智能营销系统的研究与实现。将本文提出的相关理论应用在实际生产中,搭建基于微服务架构的面向零售客户商务智能营销系统,首先从系统的应用架构和技术架构进行说明,其次对系统的核心模块进行设计和实现。经过企业的应用,结果表明,终端零售客户得到了较好的分类,企业利润、客户满意度得到一定的提升,精准营销起到了良好的效果。