数据挖掘技术在CRM中的大量的运用成为了近年来人们关注的重点。数据挖掘技术可以从大量的数据中找出对自己有用的信息，在客户关系的管理中有效运用数据挖掘这项技术，从大量的与客户相关的数据中找出对企业的有用的信息，更好的对客户进行了解，为企业以后的长远发展提供更多的信息支持。随着现代生产管理手段的快速发展，企业之间生产的产品都难以区分开来，产品已经开始步入形成了同质化的特点。市场的形式也开始向买方市场转变，客户对消费的期望也越来越高，所以，对客户的需求研究就显得十分的重要了，提高对客户的服务质量和客户价值的发展成为企业发展的重点。而由于数据挖掘技术可以对大量的数据进行有层次的分析这个功能，所以数据挖掘技术成为了企业经营和决策的重要依据。
1 数据挖掘
数据就是指从海量模糊的应用数据中，找出藏在其中的潜在的有用的信息与知识的过程。数据的挖掘任务主要是分为两种：描述和预测。描述就是找出挖掘任务数据库里面的数据的独特的性质，而预测性的挖掘就是在这些数据的基础上再进行一些选择判断。数据挖掘系统可以挖掘出不同种类的模式来适应各种客户要求，挖掘系统的功能包括以下几点：（1）对于一个概念的描述，就是对一些对象里展示的内容进行描述，对所有对象的特点进行一些总结概述。概念的描述主要分为特征性与区别性的描述。特征性的描述是对一些对象的共同所用的特点进行的描述，区别性的描述是对不同的对象之间进行的一种描述。（2）关联性的分析，关联性的分析就是去发现一些关联规则，关联性分析的目的就是挖掘出隐藏的数据之间的联系，比如它可以发现“百分之九十以上的顾客在进行购买时通常把两种商品进行同时的购买”这一类的信息，它经常是的用在购物和对一些事物数据的分析上。（3）数据挖掘技术的分类和预测，对数据进行有效的分类和预测可以找出与描述数据类的模型，用这个模型还可以对未知的对象进行预测类的标记。再用用类标记的数据对象来作为训练时的数据集来源，通过对数据集的研究可以导出数据集里的分类模型，然后再用模型对未知的数据对象进行预测。（4）聚类，就是把比较抽象的对象由组合在一起的状态变为由很多种类的对象组合在一起一种过程，聚类和分类是有很大的区别的，类标记就是由本身所产生的。对象可以根据最大化类的相似性以及最小化类间的相似性的规则进行聚类与分组。（5）对一些孤立的点的分析，数据库中一般都会存在一种特殊数据对象，这种数据对象和数据的一般行为与模型有是很大的不同，这些数据对象就可以称为孤立点。（6）演变的分析，数据演变的分析描述行为随着时间的对象的规律来对其建模，数据的演变分析主要是包括趋势的分析和相似性的搜索以及周期模式的挖掘。
2 CRM的介绍
2.1 CRM的含义。CRM的含义包括三个方面：第一，我们要知道CRM是一种管理的概念，它起源于早期的市场营销产于美国，随后随着世界经济的发展CRM也得到了快速的发展。客户关系管理理念的核心就是把企业的客户作为一个企业最重要的资源，通过不断的完善改进对客户的服务与分析客户的需求来保证客户价值的体现。第二，CRM是一种管理机制，要求企业从以前的“把产品放在第一位”的模式向“把客户放在第一位”的模式来转移，就是说企业要把关注的重点由企业的内在向外在的客户关系进行转移，企业业务的流程的重点也要从“产品”向“客户”转移。第三，CRM是一种对软件进行管理的技术，它把商业的实践和数据的挖掘还有自动化的销售与信息技术的紧密结合，为企业的营销与客户服务提供一个好的自动化的解决方案，让企业实现了由传统的企业模式向电子商务为的现代化的模式转变。
2.2 CRM系统的构造。CRM应用系统包括以下的三大方面：（1）操作性的CRM，它可以使企业完成从市场到销售以及服务这一系列业务流程实现自动化，还可以对客户的数据进行有价值的采集，为CRM的分析提供一定的数据基础。（2）分析性的CRM，它主要是对操作性CRM和原有系统中获取大量的数据进行分析研究，来为企业的经营和决策提供可靠的形象化的依据。（3）协作性的CRM，就是把多种和客户交流的途径（电话、传真、网络）等紧密的结合在一起，从而来保证途径的有效和一致性。
3 数据技术在CRM中的应用
3.1 客户的识别。客户的识别就是指通过一些技术手段，根据大部分客户的个性特征与购买的记录等数据来区分出对企业有价值的客户，把这些客户作为客户关系管理的实施对象，以此来对企业的CRM的顺利实施提供保障。客户识别的关键问题在于企业选择有意义的客户的标准，数据挖掘技术在客户识别方面的应用主要是有两点：第一，对客户市场的分割与赢利的分析，市场的分割是指把一个大的群体性的客户划分成几个小的群体，每个小群体内的客户都有一些共同点，而不同的小群体之间又具有不同的特征。第二，利用数据挖掘技术建立客户的利润回报的预测，将不同价值等级的客户进行分类，对于价值比较高的客户可以采取一些优惠政策继续维护，始终保持住客户对企业的忠诚度。企业可以针对不同的客户采取合适的政策进行转化或挽留。
3.2 新客户的获取。获取的新的客户就是努力说服那些隐藏的有价值的客户使用你的产品和服务，数据挖掘技术在对企业获取新客户的方面有非常重要的作用，利用数据挖掘技术可以区分出不同的客户之间存在的不同的特点，可以挖掘出企业需要的潜在客户。
3.3 对客户价值的提升。企业一般可以通过三种方法来对客户的价值进行有效的提升：（1）把与客户之间的关系尽量保持长久。（2）提高与客户之间的交易次数。（3）最大限度的保证每次建议的利润。
3.4 客户的保持。尽最大的努力对有可能流失的客户进行保留就是对客户的长久的保持，保持一些高价值的客户对企业来说是至关重要的。对于客户的保持首先就要对客户的价值高低进行区分，其次挖掘出有可能流失的优质客户，对一类客户的特征进行总结，然后使用等数据挖掘的方法对客户的行为进行分析，确定这类客户流失的概率有多大，特别要找出那些流失概率极大的客户。
4 数据挖掘技术在CRM中的运用情况
CRM中的数据挖掘技术的实施主要包括以下几个方面：（1）确立分析与预测的目标，也就是在数据挖掘时首先要确立一个明确的目标，就是你想通过数据挖掘得到哪些你想要的信息。（2）数据的选择，就是对一些基础的数据进行了解和分析（3）数据的准备，就是对你所选择的数据进行一些处理。（4）对模型的构造，就是根据挖掘的目的选择相应的数据进行测试和培训，利用培训所得的数据建立在建立一个模型。（5）模型的评估与检验，用测试的数据对已经建立的模型进行检验。（6）分布于应用，就是建立好模型后再企业内的应用。
5 结束语
数据挖掘技术在CRM中的运用为企业的决策提供了重要的作用，数据挖掘技术的进一步研究为CRM带来了广阔的前景。
