本文系统地介绍了客户关系管理的概念、理论和方法，论述了数据挖掘技术的实现方法及其在客户关系管理中的应用。客户关系管理是一种用于改善企业与客户之间关系的管理机制，其组成部分包括呼叫中心、电子商务、相关软件和数据仓库，其主要研究内容为通过提供快速、周到和优质的服务来吸引和保持更多的客户，通过优化面对客户的工作流程以减少获取客户和保留客户的成本，解决如何留住老客户和争取新客户，如何获取和分析市场和客户的消费信息，解决为市场和客户提供更好的产品和服务等问题。实施客户关系管理最重要的是建立一套完整的客户信息系统，企业必须像管理其它资产一样对客户进行管理，做到像了解企业产品一样了解客户，像了解库存变化一样了解客户的变化。因此客户关系管理的管理核心是通过对“过程”、“客户状态”、“客户满意度”和“客户成本”的评估、检测、控制等管理办法，运筹帷幄，不断地提升企业在市场中的竞争能力，支撑和延伸长期客户关系，不断创新和挖掘新的销售服务机会，使企业最终实现销售收入、利润及股东价值的持续增长。近年来，随着数据库技术、人工智能技术和统计技术的进步，出现了一种新的信息处理技术——数据挖掘，其研究内容是如何从大量的数据中发现对管理者有用的信息和知识，从大量数据中发现它们的内在规律性。数据挖掘的过程包括：数据准备（数据集成、选择、缩减和转化）、信息与知识挖掘（任务类型确定、技术与算法选择和数据挖掘）和模式解释与评价。数据挖掘应用决策树、规则归纳、神经网络、遗传算法、粗糙集、最近邻技术和可视化技术等方法对大量数据进行关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。 数据挖掘技术在商业领域中有着广泛的应用。特别是就客户关系管理来说，实现其目标必不可少的两个步骤正好对应于数据仓库的建立和数据挖掘的使用。数据挖掘技术在客户关系管理中的应用一定会带来丰厚的回报。数据仓库技术在客户关系管理中的应用包括：（1）客户保持，运用数挖掘库技术可以为已经转移的客户建模，识别导致他们转移的模式，然后就可以用这些模式找出当前客户中相似的背叛者以便采取预防措施。（2）销售和客户服务，只要能得到客户的信息，数据挖掘就可以利用基于规则的软件自动向客户推荐产品。（3）促销，只有充分了解客户，才能正确定位促销活动，提高响应率和降低活动成本。客户数据的完整性和准确性决定了促销活动的代价。（4）风险评估和诈骗检查，一个完善的客户数据仓库和数据挖掘技术的应用可以明显地减少企业陷入危机的风险。客户关系管理是企业保持市场竞争力的重要手段和必不可少的重要环节。数据挖掘技术的引入高质量地实现了客户关系管理的目标，充分发挥了客户关系管理的作用。在我国进行有效的客户关系管理需要解决我国企业中<WP=39>存在的信息流、资金流、物流、服务、产品和组织机构等方面存在的问题。本文将数据挖掘技术应用于超市信息管理系统上以更好地管理公司信息，从大量的数据中提取有用的信息和知识以支持公司未来的决策。为了实施有效的数据挖掘，需要建立数据库以存储来自各地的大量数据，并对各地的销售情况进行统计报告。为了方便地得到顾客的较全面信息，需要在POS机上收集数据，并在网站上应用数据挖掘技术。通过智能选择，系统能够对不同类型的顾客显示不同类型的条款，来引导他们浏览网站，满足他们的需要。通过熟悉的界面，顾客更愿意光临。本文应用OLAP来实现基于数据挖掘的客户关系管理系统，OLAP技术能使数据库在线分析中得到充分的应用，OLAP多维数据模型和数据结合技术组织大量的数据，由此能够在线分析和绘制工具的应用上体现更大的价值。先前问题数据整理的结果经常导致为以后数据分析提供探索可能答案的结果。OLAP在实时分析中能够快速的方便的处理问题。本文使用FoodMart 2000 database file（包含在SQL Server 2000 Enterprise Edition中）。 通过调整数据结构和内容，运用神经网络、决策树和时间序列分析等确定的一种或几种方法来建立模型。从现存数据中心做数据挖掘和分析，消费者聚类和分割是数据挖掘方法的两个重要部分，被用在市场和消费关联管理上。举例来说，高利润，高评价，而且低风险的客户是我们自选市场公司想要保存的一些。这个分割部分典型的表现为10%—20%的客户为公司产生50%—80%的利润。数据挖掘和数据仓库技术在超市中的应用说明了数据挖掘的过程为决策支持提供了参考，这种应用是必需的和可行的。随着经济的发展，数据挖掘在大型超市中的应用会越来越广。通过对客户的消费进行分析，可使目标市场更清晰，可为企业决策提供很好的帮助。这些研究对于我国企业建立客户关系管理系统和企业信息系统以提高企业的核心竞争力具有重要的实际借鉴意义。