应⽤数据挖掘进⾏客户关系管理在当今市场上，商业的成功离不开有效的(Customer Relationship Management，)。
客户关系管理的本质是更有效地进⾏竞争。
客户关系管理的⽬标是缩减销售周期和销售成本、增加收⼈、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道、以及提⾼客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。
企业实施客户关系管理，可以更低成本、更⾼效率地满⾜客户的需求，从⽽可以最⼤程度地提⾼客户满意度及忠诚度，挽回失去的客户，保留现有的客户，不断发展新的客户，发掘并牢牢地把握住能给企业带来最⼤价值的客户群。
客户关系管理最基本的含义就是管理所有与客户的相互作⽤。
随着客户信息的绝对容量的急剧增⼤，企业与客户的相互作⽤⽇益复杂，数据挖掘被推到了客户关系管理的最前端。
利⽤在传统的数据库技术基础上发展起来的数据挖掘等先进的智能化信息技术，利⽤神经⽹络等分析技术，挖掘出潜在的有⽤信息，⽤于企业辅助决策。
⼀、数据挖掘及其在客户关系管理中的地位与内容 以电⼦商务环境下的企业客户关系管理为主线，辅之以建⽴在数据库或数据仓库基础上的各种数据挖掘技术，在吸引客户、留住客户、升级客户的过程中实现不断提升企业核⼼竞争⼒的⽬标。
数据挖掘处于客户关系管理系统的核⼼地位。
数据挖掘是通过使⽤数据分析和数据建模技术来发现数据之间的关系和趋势的过程。
数据挖掘能够从⼤量的数据中，抽取出潜在的、对决策存在价值的知识、模型或规则。
数据挖掘中最基本、最简单的分析步骤就是描述数据，但是数据描述并不⾜以提供⾏动计划，必须⽤从已知结果中确⽴的模式来建⽴预测性模型，从⽽提供⾏动计划。
然后⽤其它的⽅法对其进⾏测试。
⼀个好的模型不应该被真实情况所困惑，这个模型能够⽤来指导你理解业务。
对于企业⽽⾔，数据挖掘能够根据已有的信息对未发⽣⾏为做出结果预测，有助于揭⽰已知的事实，发现业务发展的趋势，预测未知的结果，为企业经营决策、市场策划提供依据。
“以客户为中⼼”的数据挖掘内容涵盖了客户需求分析、客户忠诚度分析、客户等级评估分析等三部分，有些还包括产品销售。
数据挖掘在客户关系管理中的应用
1客户关系管理与数据挖掘
客户关系管理（CRM）系统是企业和客户建立良好关系的重要手段，可以帮助企业收集、分析和利用客户关系信息，改进企业客户服务，提高企业竞争力和销售利润。
客户关系管理与数据挖掘密不可分，数据挖掘可以挖掘客户行为数据和语义数据，为CRM管理系统提供准确的数据，更好地管理客户关系，为企业实现更大的经济利益。
2数据挖掘在客户关系管理中的应用
（1）客户关系管理系统维护以及更新用户数据。
借助数据挖掘技术，快速收集客户数据，帮助公司更新客户个人资料，包括他们的行为习惯和偏好。
借助这些数据，客户关系管理系统可以做出智能判断，提供客户更准确的相关服务。
（2）客户行为预测。
利用数据挖掘，可以通过分析客户的历史购买记录、行为和交易习惯等数据，来预测潜在客户的需求，从而帮助客服人员对客户的需求进行更有针对性的满足，建立起更强的客户忠诚度、增强客户忠诚度。
（3）营销分析与分群定位。
数据挖掘可以帮助企业分析客户群体，用大数据来推断客户偏好。
客户管理系统将按照预定的营销准则，选择合适的客户群体，推出相应的产品或服务。
3结论
数据挖掘是客户关系管理系统的重要组成部分，数据挖掘可以收集、维护和更新客户信息，预测客户行为，营销分析定位。
数据挖掘帮助整个企业客户服务管理更加有效，提高客户忠诚度，从而带来更大的经济效益。
