信息科技的進步，企業(yè)、政府和科學研究的計算機化，再加上互聯網的普遍使用，使得數據的產生與收集迅速增加，這些龐大的數據中通常存在許多有用的信息，所以必須有新的技術和工具，將潛在的有用信息及知識提取出來...

數據挖掘技術則被認為是最有效的發(fā)現和提取工具，被應用于CRM客戶關系管理系統(tǒng)中，利用數據挖掘所獲取的信息，反饋給客戶群，為客戶提供更快捷和高質量的服務，提升企業(yè)競爭優(yōu)勢。

1、客戶價值分析

通過分析客戶對企業(yè)業(yè)務所構成的貢獻，并結合投入產出進行分析，計算客戶對企業(yè)的價值度，然后根據價值度的大小，用分類或聚集的方法來規(guī)劃客戶群，以便對客戶實施有差異的服務。

2、產品客戶價值分析

分析客戶對某種產品業(yè)務量的貢獻，通過對產品客戶價值分析，不僅有利于該產品的經營管理者有區(qū)別地做好客戶服務，而且可以為該產品的營銷提供相對準確的目標客戶群。

3、客戶保持

采用聚類（分類）和關聯分析技術，可將客戶群分為5類：高價值穩(wěn)定的客戶群、高價值易流失的客戶群、低價值穩(wěn)定的客戶群、低價值易流失的客戶群、沒有價值的客戶群。

4、客戶滿意度分析

通過CRM中的數據挖掘功能從零散的客戶反饋信息中可以分析客戶對企業(yè)產品和服務的滿意度，可以幫助企業(yè)改進客戶營銷策略，從而增加客戶的忠誠度。

5、客戶信用分析

通過客戶信用分析，可對不同信用級別的客戶采取不同的營銷方案等。

6、異常事件的確定

在許多商業(yè)領域中，異常事件具有顯著的商業(yè)價值。如客戶流失、銀行信用卡欺詐、電信中移動話費拖欠等。通過CRM數據挖掘中的偏差分析可以迅速精準地找到這些異常事件,從而幫助企業(yè)制定相應的營銷策略。

由于信息科技的便利，使得信息的獲得形成高度的透明化，以往單純重視產品的價格或質量的方式，已經不再是客戶進行消費時考慮的唯一因素，企業(yè)面臨的首要課題就是如何面對客戶，準確掌握客戶的消費偏好改變，適時與主動地提供客戶所需要的服務與信息，維持與掌握客戶的滿意度，以提高企業(yè)的產業(yè)競爭力。

現今多數企業(yè)追求的是客戶價值，如何計算客戶價值并應用到營銷策略上成為成功的關鍵因素。

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