1. 数据准备：收集和整理零售企业的相关数据，包括顾客的购买记录、交易数据、产品属性等。
2. 特征选取：将数据中的特征进行筛选，选择关键的特征变量进行分析。这些特征变量可以包括顾客的年龄、性别、地理位置、购买频率等。
3. 数据分割：将数据集划分为训练集和测试集，用于构建和评估决策树模型。
4. 决策树模型构建：使用训练集数据，利用决策树算法（如ID3、C4.5、CART等）构建一个决策树模型，将顾客的属性作为划分节点，以目标变量（比如购买产品的类别或频率）作为参考标准进行分割。
5. 模型评估：通过使用测试集数据验证模型的准确性和性能，在实际场景中预测未知数据的营销决策。
6. 制定营销策略：根据决策树模型的结果和分析，制定出相应的营销策略。例如，根据顾客的特征以及决策树模型的判断，可以决定给特定类型的顾客发送推广信息、提供折扣或优惠等。
7. 营销效果评估：通过实施营销策略，并进行跟踪和评估，对策略的效果进行分析和优化。