现代社会已进入电子商务的时代,而企业与顾客之间的交互方式也发生了很大的变化,要想留住所拥有的客户,企业就必须从各方面去了解客户的需求,客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)就是企业为了保持本企业的竞争力,采取以客户为中心的一种发展策略。目前国内许多企业在使用CRM软件的过程中,不但需要自己购买所需软硬件,还要进行维护,这就需要很高的成本,而新兴的软件即服务(Software-as-a-service, SaaS)模式则用集中的软件租用模式代替离散的软件买断模式,从而为企业降低一次性软硬件购买及维护的成本提供了可能。SaaS型CRM软件的崛起得益于它的低成本和易用性,相比预置型CRM软件,SaaS型CRM软件更易于实施。与顾客的行为有关的数据是CRM的基础,很多重要的信息都隐藏在这些客户数据的背后,但由于技术方面的局限性,无法快速有效地挖掘出这些数据背后隐藏的重要信息。数据挖掘正是为解决这一问题而应运而生的一种知识发现技术,由于数据挖掘在商业应用中有着很强大的潜能,因此在CRM中融入数据挖掘技术具有非常广阔的前景。关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个主要类型,是从大量的数据中抽取出有趣频繁模式的一个过程。关联规则挖掘的目的是发现事务项目问的关系,由于在商业、金融业等领域的广泛应用与成功实践,使它成为了数据挖掘中非常重要的研究内容。本文首先介绍了论文的研究背景及意义,然后介绍了CRM、SaaS、数据挖掘和关联规则的国内外研究现状以及基本知识。接着在对SaaS服务模式下客户关系管理系统的特点进行深入分析的基础上,结合某鞋类企业的实际情况设计实现了带有SaaS服务模式相关特点的客户关系管理系统。最后在对关联规则的Apriori算法进行了深入了解的基础上,将其应用到该客户关系管理系统中,来对客户的数据进行关联规则挖掘,并通过相关程序和数据实现了具体的应用。