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数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今信息时代，数据的积累呈爆发式增长，尤其是在企业运营过程中产生的大量数据。
这些数据蕴含着丰富的信息，如何利用这些信息，准确把握客户需求，提升企业的竞争力，成为了每个企业都亟需解决的问题。
而数据挖掘技术作为一种有效的信息处理手段，正逐渐得到广泛应用，并在客户关系管理中展现出了强大的潜力。
一、市场细分与目标客户的识别数据挖掘技术通过对大量历史数据的分析，可以将市场细化到每个潜在客户，从而更准确地识别出目标客户。
通过对客户的个人信息、消费行为、偏好等进行挖掘和分析，可以了解客户的需求、习惯和潜在价值，并将其归为合适的细分市场。
基于这些细分市场，企业可以进行针对性的营销策略制定，更好地满足客户需求。
二、精准推荐系统数据挖掘技术在客户关系管理中的重要应用之一是精准推荐系统。
通过分析客户的购买记录、浏览记录和评价等数据，挖掘出潜在的关联规则和模式，将个性化的推荐信息精准地传递给客户。
这不仅可以提升客户的购买体验，还可以增加客户的忠诚度和粘性，从而提高企业的销售额和利润。
三、客户流失预警与挽回客户流失对企业来说是一个巨大的损失，因此预测和挽回流失客户是客户关系管理的重要环节。
数据挖掘技术可以通过分析客户历史数据和行为模式，建立预测模型，对潜在流失客户进行预警，并采取相应措施进行挽回。
这样可以帮助企业提前意识到客户的不满或离去的迹象，并及时采取措施，提升客户满意度和保持客户的长期忠诚。
四、营销策略优化通过对市场营销数据的挖掘，数据挖掘技术可以揭示潜在客户的购买倾向和行为规律，进而优化营销策略。
例如，通过挖掘客户的购买历史、偏好和目标市场的竞争状况，可以确定最佳的产品定价策略、促销方案和渠道选择，从而提高销售效益和市场份额。
五、客户满意度调查与分析客户满意度是企业长期发展和保持竞争力的重要指标之一。
通过数据挖掘技术，企业可以对客户满意度进行调查和分析，了解客户对产品和服务的评价和意见。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些海量数据中获取有价值的信息并加以应用成为了企业的一大挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为一种重要的商业战略和管理模式，旨在通过建立和维护企业与客户之间的关系，提高客户满意度、增强客户忠诚度和增长企业利润。
而数据挖掘技术，作为从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律的工具，为CRM提供了新的可能性。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其带来的影响。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的基本概念和方法数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出隐含在其中的、以前未知但对人类决策有用的信息的过程。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业从客户的购买记录、行为数据、社交媒体等多个渠道收集到的数据中，挖掘出对于维护客户关系和提高企业竞争力有帮助的信息。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等方法。
其中，分类是将数据集划分为不同的类别，用于对客户进行分群，以便更好地理解和满足不同类别客户的需求；聚类是将数据集划分为几个不同的群集，从而找出相似的客户群体，并对其进行定制化的服务；关联规则挖掘是寻找不同数据项之间的关联关系，为企业提供促销策略和交叉销售的依据；时序模式挖掘则关注数据集中的时间关系，帮助企业掌握客户行为的变化趋势，从而做出相应的调整和决策。
二、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例1. 客户分群通过数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户、流失客户等。
对于不同的客户群体，企业可以制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买记录和消费习惯，企业可以预测客户的购买需求，并推送个性化的产品推荐和优惠活动，从而增加客户的购买频率和订单金额。
2. 交叉销售数据挖掘技术可以挖掘出不同商品之间的关联关系，帮助企业实现交叉销售。
数据挖掘在客户关系管理中的应用随着互联网的迅猛发展，数据量不断增加，企业逐渐意识到挖掘和分析这些海量数据对于客户关系管理的重要性。
数据挖掘成为企业了解客户需求、改进产品和服务的有力工具。
在这篇文章中，我们将讨论数据挖掘在客户关系管理中的应用，探索如何利用数据挖掘来提高客户满意度和企业效益。
首先，数据挖掘可以帮助企业了解客户的购买行为和偏好。
通过分析历史购买记录、网站点击数据和社交媒体信息等，企业可以建立准确的客户画像，了解他们的年龄、性别、收入水平、兴趣爱好等。
通过对这些数据进行挖掘，企业可以预测客户的购买意向和喜好，从而优化产品推荐和个性化推广策略。
例如，当一个客户在网站上浏览一种产品时，企业可以根据其历史购买记录和兴趣爱好，推荐他可能感兴趣的其他相关产品，提高交叉销售和客户忠诚度。
其次，数据挖掘还可以帮助企业发现潜在的高价值客户。
通过建立客户价值模型，企业可以根据客户的消费金额、购买频率和忠诚度等指标，将客户分为不同的层级，并确定哪些客户具有较高的潜在价值。
通过对这些高价值客户的特征进行挖掘，企业可以了解他们的消费习惯、购买动机和风险承受能力。
基于这些挖掘结果，企业可以制定个性化的营销方案，提高对这些高价值客户的关注和满意度，从而增加销售额和利润。
此外，数据挖掘还可以帮助企业发现客户的投诉和退货原因，进而改进产品和服务。
通过挖掘客户投诉数据、退货记录和在线评价等信息，企业可以找出一些常见的问题和痛点，分析原因并加以解决。
例如，通过数据挖掘，企业可能发现一个产品存在设计缺陷，导致客户频繁投诉和退货。
在发现这个问题后，企业可以及时对产品进行改进，提高质量和用户体验，从而减少投诉和退货率，提升客户满意度。
最后，数据挖掘还可以帮助企业识别和预测客户的流失风险。
通过分析客户流失的历史数据和行为指标，企业可以建立客户流失模型，预测哪些客户有较高的流失风险。
基于这些预测结果，企业可以采取措施，如提供定制化的产品和服务、进行个性化的营销活动等，来挽留这些濒临流失的客户。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析随着信息时代的到来，企业对客户关系的管理变得愈发重要。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过市场营销、销售和客户服务等活动，维系和提升企业与客户之间关系的战略。
为了更好地了解客户需求、提供个性化的服务和优化营销策略，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理中。
本文将讨论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析。
一、客户数据分析客户数据是企业运营和发展的重要资产之一。
通过对客户数据进行分析和挖掘，企业可以了解客户行为和偏好，以提供更准确的个性化服务。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘客户数据中的隐含信息和模式，从而提供有针对性的营销策略。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以分析客户购买历史和偏好，进而推荐符合客户兴趣的产品或服务，提高销售转化率。
二、客户细分客户细分是将大量客户按照一定的标准划分成不同的群体，以便进行更加精准的市场定位和营销策略的制定。
数据挖掘技术可以通过对客户数据的聚类分析和关联规则挖掘，实现客户的细分。
通过细分分析，企业可以了解各个客户群体的特征、需求和购买行为，有针对性地制定相应的营销计划。
例如，数据挖掘技术可以帮助企业发现有购买意向的潜在客户群体，并制定个性化的促销活动，提高市场的响应度。
三、客户流失预测客户流失是企业需要高度关注的问题之一。
通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的消费行为、偏好和反馈等因素，建立客户流失预测模型。
通过对历史数据进行训练和测试，模型可以预测客户流失的可能性。
企业可以提前采取措施，例如针对潜在流失客户进行个性化服务、提供优惠券或特别活动等，以挽留这些客户并延长客户的生命周期价值。
四、市场营销优化数据挖掘技术可以分析客户购买历史和行为数据，为企业的市场营销活动提供支持。
通过数据挖掘技术，企业可以发现产品和促销活动之间的相关性，了解产品的受欢迎程度、促销活动的有效性等信息。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今商业环境中，客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）是企业非常重要的一项策略。
通过有效地管理和维护客户关系，企业能够实现客户满意度的提高，增加销售额，提高市场竞争力等。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理，以帮助企业更好地理解客户需求、预测市场变化并制定更有效的营销策略。
一、数据挖掘技术在客户分析中的应用客户分析是CRM的核心，通过对已有数据的挖掘和分析，能够帮助企业了解客户的特征、行为模式和需求。
数据挖掘技术在客户分析中能够发挥重要作用，主要体现在以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照一定标准进行细分，从而更好地了解不同客户群体的需求。
例如，根据客户的年龄、性别、地理位置等因素，将客户划分为不同的群体，有助于企业制定针对性的营销策略。
2. 客户价值分析：企业可以借助数据挖掘技术对客户进行价值评估，帮助企业确定哪些客户对企业价值更高，从而优先进行资源分配。
通过预测客户的未来消费行为，企业可以建立客户生命周期价值模型，制定相应的营销计划。
3. 客户流失预测：通过数据挖掘技术，企业可以获取大量历史数据，并利用这些数据建立预测模型，预测客户是否有可能流失。
一旦发现某个客户有流失的趋势，企业可以采取相应的措施，如提供个性化的服务或进行回访等，从而最大限度地减少客户流失率。
二、数据挖掘技术在个性化营销中的应用个性化营销是提高客户满意度和忠诚度的重要手段之一，而数据挖掘技术在个性化营销中具有独特的优势，能够帮助企业更好地理解客户需求并提供个性化的产品和服务。
以下是数据挖掘技术在个性化营销中的几个典型应用：1. 推荐系统：通过对用户历史行为数据的分析，企业可以为每个客户提供个性化的推荐产品和服务。
例如，电子商务平台可以基于用户的购买记录和浏览行为，推荐相似产品或潜在感兴趣的物品，提高购买转化率。
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用【摘要】本文将探讨数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用。
在我们将阐述数据挖掘技术在客户关系管理中的重要性。
接着在首先介绍了数据挖掘技术的定义和原理，然后详细讨论了数据挖掘技术在客户数据分析、客户行为预测、客户细分和营销、客户满意度调查中的应用。
在我们将总结数据挖掘技术在企业客户关系管理中的实际效益，并展望未来数据挖掘技术在客户关系管理中的发展趋势。
通过本文的分析，读者将深入了解数据挖掘技术在企业客户关系管理中的重要性和实际应用，以及未来发展的方向和趋势。
【关键词】数据挖掘技术、企业、客户关系管理、客户数据分析、客户行为预测、客户细分、营销、满意度调查、效益、发展趋势。
1. 引言1.1 数据挖掘技术在企业客户关系管理的重要性在客户关系管理领域，数据挖掘技术的应用能够帮助企业更好地理解客户需求和行为，实现客户个性化服务和精准营销。
通过对客户数据的分析和挖掘，企业可以发现客户的偏好和需求，提高客户满意度和忠诚度，从而实现客户关系的持续发展和增值。
数据挖掘技术还可以帮助企业预测客户未来的行为和趋势，为企业提前调整营销策略和服务方案提供依据。
数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用不仅可以提升企业的竞争力和市场地位，还可以为企业带来更高效和持续的经营效益。
深入挖掘和应用数据挖掘技术在客户关系管理中的潜力是企业发展的必由之路。
2. 正文2.1 数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是一种利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，对大量数据进行分析、挖掘、发现规律和模式的过程。
其主要目的是从海量数据中提炼出有用的信息和知识，帮助企业做出更明智的决策。
数据挖掘技术可以帮助企业发现隐藏在数据背后的规律，预测未来的趋势，优化业务流程，提高效率和盈利能力。
数据挖掘技术的原理包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
在数据挖掘过程中，首先需要对数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的质量和完整性。
数据挖掘在客户关系管理中的应用随着科技的迅速发展以及互联网的普及，企业已经意识到通过有效的客户关系管理（CRM）可以提高企业的竞争力并增加企业的收益。
数据挖掘是一种广泛应用于各个领域的技术，它通过对大数据的分析，挖掘出其中隐藏的模式和规律，从而帮助企业进行决策。
在客户关系管理中，数据挖掘可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，帮助企业提高客户满意度，并最终成功地提高企业的业绩。
1. 数据挖掘在基于客户价值的客户分析中的应用基于客户价值的客户分析是客户关系管理的重要组成部分之一，它通过对客户的基本信息、消费行为、购买历史等进行分析，确定客户对企业的价值，从而帮助企业针对不同的客户群体采取不同的营销策略。
数据挖掘在基于客户价值的客户分析中起到了重要的作用。
通过建立客户模型，可以根据客户的历史数据预测客户未来的消费行为，从而为企业提供更加精准的客户服务。
同时，还可以通过对客户进行分类，将客户分为高价值、中价值和低价值客户，以便企业更好地制定不同的营销策略。
2. 数据挖掘在客户细分中的应用客户细分是将消费者分成若干个互相独立的子集的过程，每个子集包含了一组具有相似需求和行为的消费者。
客户细分可以帮助企业更好地了解消费者的需求，提供更加精准的服务。
数据挖掘在客户细分中起到了重要的作用。
它可以通过对大量的客户数据进行分析，提取出其中的关键特征，如年龄、性别、消费习惯和购物时间等，从而准确地对客户进行细分。
3. 数据挖掘在客户预测中的应用客户预测是指根据历史数据，对未来客户行为进行预测和分析，帮助企业更好地制定未来的营销策略。
数据挖掘在客户预测中起到了至关重要的作用。
通过对历史数据进行挖掘和分析，可以识别隐藏的模式和趋势，从而为未来的决策提供有力的依据。
同时，可以根据消费者的购物行为和历史数据，预测未来消费者的购物行为，帮助企业更好地预测市场需求和制定生产计划。
4. 数据挖掘在客户满意度分析中的应用客户满意度是评价客户对企业产品或服务质量的重要标准之一，在客户关系管理方面具有非常重要的意义。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业通过运用各种资源和技术手段，建立和维护与客户之间的互动关系，以实现客户满意和企业利益最大化的管理活动。
随着信息技术的发展，数据挖掘技术在客户关系管理中发挥着越来越重要的作用。
本文将详细探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。
首先，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户分析。
通过收集和分析大量的客户数据，企业可以了解客户的偏好、行为习惯和购买意愿，从而更好地满足客户需求。
数据挖掘技术可以通过对数据进行聚类分析、关联分析和预测分析等，帮助企业识别客户的特征和行为模式，并进行有效的客户细分。
例如，一家电子商务企业可以利用数据挖掘技术对用户行为数据进行分析，将用户划分为购买型、浏览型和潜在型客户，以便有针对性地推送个性化的产品推荐和营销活动。
其次，数据挖掘技术在客户关系管理中还可以用于客户挖掘。
企业通过数据挖掘技术可以挖掘潜在客户，即那些对企业产品或服务具有潜在需求的潜在客户。
通过对大量数据的分析，企业可以发现那些具有购买潜力的人群，并采取有针对性的营销活动，提高转化率和销售额。
例如，一家保险公司可以利用数据挖掘技术对公开的人口统计数据和社交媒体数据进行分析，挖掘出那些正在计划购买保险的潜在客户，并通过电话营销或电子邮件营销等方式与他们取得联系。
此外，数据挖掘技术还可以用于客户满意度分析。
通过对客户反馈数据和购买历史等数据的分析，企业可以了解客户对产品和服务的满意度，以及客户的投诉和退款情况，进而改进产品和服务质量。
数据挖掘技术可以通过对大量的文本数据进行情感分析，帮助企业识别客户的情绪和意见，并及时采取措施解决问题。
例如，一家酒店可以利用数据挖掘技术对客户的评论和评分进行情感分析，了解客户的意见和需求，进一步改进服务和提升客户满意度。
最后，数据挖掘技术还可以用于客户流失预测。
客户流失是企业重要的挑战之一，因为吸引新客户的成本通常比维持现有客户的成本要高。
浅谈数据挖掘在超市客户关系管理的应用摘要：随着市场竞争的加剧和消费者的需求日趋个性化，如何在快速多变的市场中保持老客户与争取新客户成为各大超市成长和发展的关键，因此在超市实施客户关系管理（crm）是十分必要的。
实施客户关系管理（crm）的关键在于如何对客户与商场交互过程中的各种数据进行收集、分析，挖掘出隐含在数据中的有用信息，然后用分析所得的知识做出决策，而数据挖掘技术的出现为商场crm的实施提供了良好的支持。
本文主要阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义和功能，并详细论述了数据挖掘在超市crm中的应用。
关键词：数据挖掘（dm）；客户关系管理（crm）；超市中图分类号：tp311文献标识码：a文章编号：1009-0118（2013）01-0188-03一、引言随着零售业竞争的不断加剧，以及产品、质量和服务的差异化越来越小，零售市场已由卖方市场变为买方市场。
超市作为一种重要的零售购物方式，是目前商家争夺的焦点。
客户对于超市来说，变得越来越重要，谁能实施有效的客户关系管理，掌握客户的需求趋势，加强与客户的联系，有效管理和挖掘客户资源，谁就能取得市场竞争优势，在激烈的市场竞争中立于不败之地。
要做到这些，企业就必须对客户在与企业交互过程中的各种客户数据进行收集、分析、挖掘出隐含在数据中的有用的信息。
只有如此才能实现crm的目标。
既在正确的时间里通过正确的渠道为正确的客户提供恰当的服务。
数据挖掘技术就是帮助我们解决同客户在交互过程中遇到的各种问题的最重要的技术之一。
二、客户关系管理概述客户关系管理crm是由美国gartner group在1999年提出的以客户为中心运营的企业管理理念。
crm是企业的一项商业策略，它按照客户的分隔情况有效地组织企业资源，培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程，并以此为手段来提高企业的获利能力，收入以及客户满意度。
crm的本质是在合适的时间、以合适的价格、将合适的产品或服务提供给合适的客户，以满足他们的需要。
如图1所示：三、数据挖掘概述（一）数据挖掘的定义数据挖掘是20世纪末期产生的信息技术，它是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果，融合了数理统计、人工智能、可视化技术、数据库技术和计算技术等领域的理论技术。
其最终目标是发现有价值的知识，包括概念、规则、模式和模型等，帮助企业做出微观的、中间视野的、甚至是宏观的统计、分析、综合和推理的数据。
因此，它可以帮助企业获得竞争力，通过利用现有的数据预测未来。
目前，数据挖掘已经成功地用于大型数据仓库的知识挖掘，它被广泛应用于银行业、零售业、制造业、保险业、国家安全部门、电信业等，通过挖掘获取有价值的知识，以此来辅助决策。
（二）数据挖掘的流程数据挖掘过程一般是由以下几个步骤组成：数据整理：消除噪声和不一致的数据，组合多种数据源数据选择：从数据库中映射出与分析任务相关的数据数据变换：数据变换成统一的挖掘形式，比如汇总和聚集数据挖掘：使用智能方法提取数据模式模式评估：根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正的模式知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识整个数据挖掘的过程可以用图2表示：四、数据挖掘技术在超市crm中的应用“以客户为中心”是crm的原则，调查显示：（1）向新客户销售产品的成本是老客户的8倍；（2）一个典型的不满意客户会把他们的经历告诉8-10个人；（3）客户维持率若每年增加5%，则公司能提高85%的利润；（4）产品销售给新客户的成功机会是15%，产品销售给老客户成功的机会有50%；（5）如果公司能迅速处理服务的混乱状况，抱怨的客户中有70%将再次和公司做生意。
因此，留住客户对企业来说是多么重要。
企业必须建立内容详尽、功能强大的客户数据库，并充分挖掘现有客户潜力，通过对客户信息的分析，实现对客户活灵活现的了解，因而，从某种意义上说，数据挖掘和数据仓库处于crm的核心地位。
data miners的发起人gordon s.linoff说，“数据挖掘通过整合企业的数据，帮助将正确的信息传到每一个客户，数据挖掘是crm的必备组件之一”。
针对超市客户关系管理方面存在的问题可以通过数据挖掘技术分析及发现和加强客户关系管理，以获得较大的商业价值。
有很多成功使用数据挖掘的案例。
比如，沃尔玛（wal-mart）使用数据挖掘技术，其数据库拥有7000兆字节的数据，主要是关于其销售、存货、运输中的商品、市场统计、顾客统计、财务、商品退货及供应商业绩等。
挖掘这些数据主要用于开发沃尔玛3000多分销商店的“个性”，以便管理人员决定每个商店的商品结构，为沃尔玛创造了可观的商业价值。
（一）数据挖掘技术在超市crm中的基本功能在客户关系管理中，数据挖掘的基本功能是：1、挖掘客户特征数据挖掘的第一步就是挖出顾客的特征描述。
企业在了解客户信息方面永不满足，他们不仅会想方设法了解顾客的地址、年龄、性别、收入、职业、教育程度等基本信息，对了解客户的婚姻、配偶、家庭状况、爱好等等也是不遗余力。
也由于这个原因，在谈到客户关系管理时，个人隐私便成为一个敏感话题。
2、挖掘“黄金客户”通过客户行为分析，归类出消费额最高、最为稳定的客户群，确定为“黄金客户”。
针对不同的客户档次，确定相应的营销投入。
对于“黄金客户”，往往还需要制定个性化营销策略，以求留住高利润客户。
所以，不要期待在客户关系管理时代继续人人平等。
当然，成功的crm不会让顾客感觉到歧视。
3、挖掘客户关注点通过与客户接触，收集大量客户消费行为信息，通过分析得出客户最关注的方面，从而有针对性地进行营销活动，把钱花在“点”上。
同样的广告内容，根据客户不同的行为习惯，有人会接到电话，有的人就可能收到信函。
同一个企业，会给他们的客户发送不同的信息，而这些信息往往就是顾客感兴趣的方面。
4、挖掘客户满意度和忠诚度通过数据挖掘对客户满意度、忠诚度的持久性、牢固性及稳定性进行分析。
对于高满意度客户，要进一步建立信誉，对于不满意客户，要努力提供更多的面对面的关怀。
对于高忠诚度客户，要注意保持其良好印象，对于低忠诚度客户，要么不要浪费钱财，要么就花大功夫把他们培养成忠诚客户。
（二）数据挖掘在超市crm中的具体应用数据挖掘作为一种数据分析工具，具有统计分析、联机事务处理（oltp）和联机分析处理（olap）等数据分析工具无可比拟的优点。
数据挖掘技术从功能上包括分类、聚类、孤立点分析、关联分析、以及描述和可视化分析，它们都在分析型crm中得到了具体应用。
1、通过分类、聚类技术对超市客户进行细分，提高客户满意度分类是数据挖掘中一项非常重要的任务，其目的是建立一个分类函数或分类模型，该模型能够把数据库中的数据项映射到给定的类别中。
其主要方法有基于统计学的贝叶斯方法、神经网络方法、决策树方法等。
利用分类技术，商家可以对超市客户进行细分，设定相应的客户级别，就可以针对有价值的客户开展特别的促销活动、提供更个性化的服务。
根据crm中的80/20原则，一个公司80%的利润是由20%的高价值客户产生的，所以服务好这些高价值的客户，不仅可以提高他们对超市的满意度和忠诚度，还能够有效加强超市的盈利能力，从而提升超市的竞争实力。
聚类分析是应用物以类聚的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行描述的过程。
其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。
它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。
采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。
在客户关系管理crm中，利用聚类技术，根据客户的个人特征以及消费数据，可以将客户群体进行细分。
例如，可以得到这样的一个消费群体：女性占91%，全部无子女、年龄在31到40岁占70%，高消费级别的占64%，买过针织品的占91%，买过厨房用品的占89%，买过园艺用品的占79%。
针对不同的客户群，可以实施不同的营销和服务方式，从而提高客户的满意度。
2、通过孤立点分析技术分析超市客户行为，防止客户流失数据库中与其它一般数据的特点和模型不一致的数据对象称为孤立点。
大部分数据挖掘技术都将孤立点视为冗余或异常而丢弃，然而有时通过发现异常却能够引起人们对特殊情况的警觉，从而有针对性的采取有效措施。
在分析型crm系统中，孤立点分析技术可以帮助超市分析客户行为，及时发现有流失倾向的客户，以便采取措施挽留他们。
孤立点分析可以使用统计试验检测方法，具体方法是：首先对一些连续性的客户属性的数值进行观察试验，从而确定一个数据区间，如果某个数值落在这个区间以外，则视为孤立点。
例如一个超市客户每个月都会在固定的超市消费5到8次，但是近一两个月内该客户的消费次数明显少于5次，则表明该客户行为出现了异常，有可能成为流失客户，必须引起超市的足够重视。
随着行业竞争愈来愈激烈，获得一个新客户的开销愈来愈大，通常是设法留住一个老客户开销的5倍，因此保持原有客户的工作也愈来愈有价值。
所以超市利用数据挖掘技术分析客户行为是十分有必要的。
3、通过关联分析技术进行交叉销售，提高超市客户响应度关联分析技术是指从大量事务记录中发现大量数据项集之间有价值的相互联系。
常用的关联分析有简单关联、因果关联和时序关联。
关联分析技术常用于超级市场中的购物篮分析中。
通过对超市销售数据库中的数据进行分析，挖掘出客户的各种特征与购买的商品之间的联系，从而为超市制定合理的销售策略、提高客户的响应度。
如在超市中市场经理可经根据一周或一个月的销售交易记录来预测并决定哪些物品会一起被购买，哪些相关对象应该放在一起。
从而决定摆设诸如牛奶、面包、糖、黄油、锅的位置的此类问题，这不仅为客户提供了更周全的服务，提高了客户响应度，同时也会给超市带来更大的利益。
4、通过描述和可视化技术显示分析结果，直观掌握超市客户动态描述和可视化技术利用了人类在可视化形式下对模型和结构的获取能力，使抽象的信息以简明的图、表等形式呈现出来，加深了用户对数据含义的理解，更好地掌握了数据之间的相互关系和发展的趋势。
数据挖掘描述与可视化技术可以将数据库和数据仓库中的每一个客户数据项作为图形元素输出，大量的数据集构成数据图像，如客户本月与上一个月的消费情况对比图等，同时将客户的相关属性值以多维数据的形式来表示，可以从不同的维度观察数据，从而对客户行为进行更加直观深入的观察和分析。
五、结语随着商业激烈的商业竞争，超市越来越强调以客户为中心的经营思想，怎样才能够提高客户的满意度是其中关键。
