对任何公司而言,客户都是尤为重要的战略资源之一,而凭借现代信息技术对此展开集中化管理正是客户关系管理的核心所在。客户关系管理系统是以数据挖掘为基础的,即保险公司运用数据挖掘技术对客户信息展开深入剖析与发掘,以对客户进行更为精准的细分。这一技术能够将客户消费的模式与走势很好地呈现出来,同时能够预估客户可以为保险创造的利润,其有利于提升保险公司决策的准确性。因此,如何将数据挖掘技术更好地运用在客户分类工作中始终都是研究热点。本文基于对相关文献的研究与整合,对客户关系管理的概念与内涵、核心理念以及其对保险公司的作用展开了全面阐述;接着对数据挖掘的概念及其过程加以阐述,明确数据挖掘技术与客户关系管理理念对于保险公司客户关系管理的重要性;在此基础上,将数据挖掘技术引入保险公司的客户关系管理之中,利用RFM模型进行保险公司客户关系管理的客户分级、价值分析,对A保险公司的客户关系管理现状进行分析,发现目前保险公司不同类型的客户之间存在着较为明显的购买需求,对于不同类型的保险产品之间的接受程度、购买欲望不同。而这些问题都会直接影响到客户对于保险购买的满意度。此外,公司的客户管理和服务水平、产品的质量和收益等都会直接影响到不同客户对于保险产品的选择。然而,目前A保险公司的问题就在于没有建立起良好的给予数据挖掘的客户关系管理系统,对于不同客户的类别和价值区分模糊,无法根据其需求精准的设计产品,提供服务,最终导致其竞争优势的降低。基于此,本文从以客户需求为主出发设计具备符合客户需求的、能够区分出高价值客户、包容机构客户等优势的客户关系管理系统。从操作层面出发,提出需要进一步改进和优化核心业务,提升本土产品的研发能力,重视品牌效应和公关效益。从分析层面出发,不断深入市场挖掘客户需求,进行良好的分析与调研。通过上述优化路径和方法来真正建立起一套符合要求,具备优势的客户关系管理系统,最终明确不同类型和价值客户的具体优化管理策略,帮助保险企业在创新客户关系管理系统,提升客户满意度的过程中不断补强短板,创新发展。