在当今残酷的竞争世界中，随着经济全球化的进程，机遇与挑战并存，企业为了生存、发展、击败竞争对手，必须掌握市场。而掌握客户就意味着掌握市场、掌握未来。　　 信息技术的迅猛发展，使得企业信息化建设的步伐越来越快。企业已经不满足于基于业务的简单数据处理，而进一步提出了从数据中发现对其发展有指导意义的知识，即商业智能方面的需求。客户关系管理(CRM)和数据挖掘技术(DM)都是近年迅速发展起来的技术，把CRM和数据挖掘技术有机的集成在一起，构建基于数据挖掘的CRM系统，将数据挖掘技术应用于客户关系管理生命周期的各个阶段，既能满足企业日常客户关系管理和流程处理，又能满足管理层的决策需求，是企业运营行之有效的模式。它将提高企业的管理水平和决策机制，更好的适应市场经济体制的规范，为企业带来更大的效益和竞争优势。　　 本研究选择数据挖掘技术和CRM系统的应用为研究视角，在分析已有研究文献的基础上，提出了CRM客户细分对数据挖掘的需求，综合理论与实证相结合的研究方法，对数据挖掘技术在CRM客户细分中的应用进行了深入的研究，主要的研究工作包括：　　 (1)评述了数据挖掘技术、CRM系统以及数据挖掘技术在CRM系统中应用的相关研究现状。介绍了数据挖掘技术的相关理论和算法以及CRM的概念、特点和系统的主要功能模块等。之后介绍了数据挖掘与CRM系统之间的关系。　　 (2)通过介绍数据挖掘技术在客户关系管理生命周期中的应用得出了：客户细分在整个客户关系管理生命周期中的重要性；然后提出了本文的研究重点，数据挖掘在CRM客户细分中的应用研究。　　 (3)详细论述了数据挖掘技术在CRM客户细分中的应用与相关过程构建。　　 (4)以某移动公司客户细分项目为实证分析的对象，来说明数据挖掘在CRM系统中的应用模式。选取该移动公司的客户数据进行数据预处理；然后，使用数据挖掘中的K-means聚类算法对客户进行聚类分析，把客户分成十类；并在此基础上对每个细分客户组的特点进行分析，提出相应的营销策略。这些建议对公司实施正确的营销方案起了很大的指导意义，为企业决策者的决策提供了有力的支持，充分说明了CRM系统中数据挖掘技术应用的重要性。　　 最后，在总结全文的基础上，得出了本研究的主要结论和进一步研究的展望。