随着网络技术的迅速发展，越来越多的企业利用电子商务从事商业活动。市场竞争越来越激烈，企业越来越强烈的感觉到客户是企业获胜最重要的资源之一，于是以客户为中心的客户关系管理成为企业的必要手段。随着商业交易的日渐增多，交易中产生的大量数据都存储在网络数据仓库中，通过这些数据发现其中的规则、知识以支持客户关系管理，能达到这个能力的强有力的工具就是数据挖掘。 客户关系管理是一种旨在改善企业与客户之间的交流平台，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户有关的领域。 本文以提高企业竞争力、为企业将客户数据转变为客户价值为目的，重点研究B-B和B-C两种模式下的客户关系管理，通过web数据挖掘技术，在客户关系管理中融入数据挖掘能力，使得客户关系管理变得智能化。 在B-C模式下，通过web结构挖掘和web使用挖掘，采用关联规则分析、序列模式发现客户相似的行为模式和购买倾向，从而向客户提供个性化销售，使客户更方便、更快捷地购物，得到想要的产品，同时，企业增加客户购买几率，企业提高了销售产品的可能性，提高了企业的竞争力，形成了双赢的局面；通过web内容挖掘对客户意见形成正确分类，使企业能够迅速、有效的对产品和服务提供改进，树立企业的形象。 在B-B模式下，通过交易记录和交易文档，运用决策树分类算法中的C4.5算法对交易记录和交易文档进行分析，了解客户的交易意向，将客户分为不同的类型，并对不同类型的客户群体采取不同的营销策略，有针对性地发展潜在客户，巩固老客户，提高企业的客户忠诚度。 设计一个面向电子商务企业的客户关系管理结构，这个客户关系管理结构分为前台、操作台和后台。前台包括客户交互模块，直接与客户打交道，将客户的相关信息以及交易记录记入到网络数据仓库中。操作台包括销售模块，支持销售，支持向客户提供个性化销售；营销模块，针对不同类型的客户制定不同的营销策略；客户服务与支持模块，向客户提供产品服务以及客户支持，处理客户的意见。后台包括分析模块和网络数据仓库，用于存储数据并对数据进