随着网络应用的普及,客户关系管理的功能向网络化发展,出现了基于网络的电子化客户,随着社会经济和电子商务的发展,电子化客户在客户中所占的比例会进一步加重.如何进一步加强基于网络的客户关系管理的发展和应用是企业界与研究人员共同关注的焦点.该文在概述了客户关系管理和Web挖掘的基本原理基础上,深入分析了客户行为以及影响它们的原因,传统的基于数据库的数据挖掘方法很难解决基于网络的客户行为及客户行为动因的收集与分析.因而,数据分析的工具必然由传统的基于数据库的数据挖掘转向基于网络的应用,即Web挖掘.文中阐述了Web挖掘在客户关系管理中应用的必然性和重要作用,提出Web挖掘在客户关系管理中的应用模式.针对客户关系管理所分析数据的特点,指出Web挖掘在客户关系管理应用中所要解决的几个问题.然后针对这些问题提出解决的办法逐步展开研究.首先,针对基于网络的客户关系管理数据收集问题,通过数据检索和数据抽取等方法,对所需挖掘的查找进行数据整合,介绍了文本数据的预处理方法.然后针对Web挖掘算法的问题,提出一种基于编辑距离的动态聚类算法,用于解决网站客户的群集问题,从而获取客户行为模型.最后为Web挖掘得到大量规则设计了具体的规则鉴别流程和鉴别方法,提出影响Web挖掘结果质量的几个因素,接着针对数据挖掘应用在客户关系管理的有效性,提出从正确性、可解释性和集成度三个角度进行评价的指标.该文末尾提出了实现利用Web挖掘加强客户关系管理的一些建议.