冯永（2007）[22] 等结合SOM神经网络和RFM模型，对客户进行分类。通过SOM神经网络聚类分析，针对所分的不同客户群实施差别化服务策略。孟钊兰（2008）[23] 等通过因子-聚类分析方法，根据风险和价值要素重新定义了信贷客户的分类方法。张庭溢（2008）[24] 等主要研究了数据挖掘方法，并将其运用于实际。

刘东升（2009）[25] 等通过粗糙集理论提取出客户价值的主要指标属性的特征，并设计出指标体系。邹鹏等（2009）[26]建立了基于客户价值的错分代价函数，并将期望损失函数作为分类效果的评价标准。曹国（2010）[27] 利用主成分分析方法，提出基于K-means方法的商业银行客户价值细分模型。曹国（2011）[28] 等修改了RFM模型，并根据RFM模型设计指标体系。

通过客户价值以及基于客户价值的客户细分模型方面的文献整理，发现在这两个领域的研究已经取得了不少的成果，包括对客户行为进行分析，建立相关的模型研究客户细分，但是关于客户价值与具体行业相结合的研究文献较少。所以，结合行业竞争环境的客户价值研究尚有深入研究的必要，同时也可以为客户细分提供精确的战略指导。