近几年来,数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用一直是人们研究的热点。CRM是一个将客户信息转化成为积极的客户关系的不断反复的过程,它能够帮助企业管理与客户相关的一系列活动,对企业日常所有的营销业务进行流程化和自动化地管理。随着客户信息的日趋复杂,客户数据的大量积累,分析大量复杂的客户数据,挖掘客户价值,发现客户行为趋势,理解客户对企业的真正价值,用全生命周期的观点来分析客户关系逐渐成为企业成功的关键因素,而这些恰恰要依赖于数据挖掘。 数据挖掘是从大量数据中发掘出有用知识的强有力工具,数据挖掘技术在CRM中的有效运用可以从与客户有关的大量数据中挖掘出对企业经营决策有价值的知识和规则。利用数据挖掘对这些数据进行分析,从中发现相关的知识和规律,可以使整个CRM系统形成一个闭环,充分发挥CRM系统的作用。 该论文在阐述了数据挖掘技术在CRM中应用的基础理论和方法之后,结合汽车行业中营销性企业的实际业务流程、业务需要以及实际拥有的数据,构建了该行业营销企业的CRM系统中应用数据挖掘的基础,并在此基础上详细分析了多种数据挖掘技术和方法包括决策树方法、神经网络方法、遗传算法、规则归纳等在该企业CRM系统中不同方面的应用。通过理论联系实际的论述,说明了数据挖掘技术应用到CRM中的重要意义和广阔前景。 CRM要求我们要有新的经营思想,忘掉传统的经营模式,要采用新的管理方法。当然CRM需要不断吸收新的技术,包括数据仓库和数据挖掘。它们的核心是数据集中,按照数据内在的规律建立数学模型,并对数据进行分析和整理。这些做法使数据库中的海量数据不再仅仅提供简单的查询,还可为用户提供多维提取的方便,这样可以发现大量客户潜在的和已有的需求。为生产新产品提供决策,为针对什么样的销售对象和采取什么样的销售方法提供依据。数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点,从而帮助企业针对不同类别的客户,提供个性化的服务。数据挖掘技术在CRM中的应用必将越来越广泛,对这一领域的研究将会体现出越来越重要的价值。随着数据挖掘技术的进一步发展和深化,必然会带给CRM更为广泛的应用前景和市场价值,这种价值对增强我国各行各业企业的核心竞争力将会发挥越来越大的作用。