信息技术的迅速发展对客户关系管理提出了更高的要求,同时随着互联网的普及以及企业信息化的发展,客户数据遍布整个企业的客户关系管理流程。客户关系成为了一个巨大的数据来源,这一部分信息对于提高客户满意度和客户忠诚度具有无法估量的价值。面对企业客户数据爆炸式的增长,如何将数据挖掘技术引入客户关系管理中是企业提高决策效率的关键。数据挖掘能够创建预测客户行为的模型,帮助管理者从大量的客户数据中抽取有用的商业信息,从而很好地支持人们的决策。本文的研究目的就是以H市电信公司为背景,将数据挖掘应用于客户关系管理中,使客户关系管理系统能够更好地支持企业决策。本文主要论述了客户关系管理和数据挖掘技术的基本理论,以及数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用。在对CRM核心思想、体系结构和功能特点的研究基础上,结合数据挖掘技术在CRM中的关键作用,提出CRM中的数据挖掘实施过程;最后,在上述理论研究的基础上并结合数据挖掘过程的标准化模型,分析了一个数据挖掘技术在H市电信公司小灵通客户流失预测方面的应用实例,通过利用Clementine软件和遵循CRISP--DM方法论,建立电信客户流失预测模型,对将要流失的客户进行挽留,满足客户的需求,赢得更大的市场,获得更多的利益。