信息科技的進步，企業、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現和提取工具，被應用于CRM客戶關系管理系統中，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，提升企業競爭優勢。

1、客戶價值分析

通過分析客戶對企業業務所構成的貢獻，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：高價值穩定的客戶群、高價值易流失的客戶群、低價值穩定的客戶群、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產品和服務的滿意度，可以幫助企業改進客戶營銷策略，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

在許多商業領域中，異常事件具有顯著的商業價值。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，以提高企業的產業競爭力。

現今多數企業追求的是客戶價值，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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