数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用
数据挖掘与客户关系管理
数据挖掘与客户关系管理随着企业数据的爆炸式增长，数据挖掘技术及其在客户关系管理中的应用变得越来越重要。
数据挖掘是从大规模数据集中提取出有价值信息的过程，而客户关系管理（CRM）旨在通过建立和维护与客户的个人化关系，提高企业的市场竞争力。
本文将探讨数据挖掘与客户关系管理之间的关系，以及数据挖掘在CRM中的应用。
一、数据挖掘在CRM中的意义数据挖掘技术为CRM提供了更精细、全面的客户分析服务。
通过对海量的内部和外部数据进行分析，企业能够更好地了解客户的消费习惯、偏好和需求，从而实施精准的营销策略。
数据挖掘技术可以从大规模数据集中发现隐藏的模式和关联规则，帮助企业预测客户行为和需求变化，为企业制定个性化的市场推广计划提供支持。
二、数据挖掘在CRM中的应用领域1.客户细分与分类数据挖掘技术可以对客户进行细分和分类，从而实现个性化的市场定位。
通过对客户的个人信息、购买历史和行为数据进行分析，可以将客户划分为不同的群体，并为每个群体制定相应的营销策略。
例如，对于喜欢折扣购物的客户，企业可以提供折扣券；对于喜欢高端产品的客户，企业可以提供独特的服务体验。
2.销售预测与交叉销售通过数据挖掘技术，企业可以预测客户的购买行为，并提前做好库存和供应链管理。
此外，数据挖掘还可以分析客户的购买历史和兴趣，为企业推荐适合的产品和服务，从而实现交叉销售和增加销售额。
3.客户满意度分析通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的满意度和投诉情况，及时改进产品质量和售后服务，提高客户满意度。
通过对客户满意度的监控和预测，企业可以及时回应客户需求，建立良好的客户关系。
三、数据挖掘在CRM中的挑战与解决方案1.数据质量问题在实际应用中，企业面临着来自各个渠道的大量数据，而这些数据的质量往往参差不齐。
为了保证数据挖掘的准确性和效果，企业需要加强对数据的质量管控，清洗和标准化数据，排除异常值和噪声数据。
2.隐私和安全问题在进行数据挖掘分析时，涉及到客户的个人信息和隐私。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些海量数据中获取有价值的信息并加以应用成为了企业的一大挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为一种重要的商业战略和管理模式，旨在通过建立和维护企业与客户之间的关系，提高客户满意度、增强客户忠诚度和增长企业利润。
而数据挖掘技术，作为从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律的工具，为CRM提供了新的可能性。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其带来的影响。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的基本概念和方法数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出隐含在其中的、以前未知但对人类决策有用的信息的过程。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业从客户的购买记录、行为数据、社交媒体等多个渠道收集到的数据中，挖掘出对于维护客户关系和提高企业竞争力有帮助的信息。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等方法。
其中，分类是将数据集划分为不同的类别，用于对客户进行分群，以便更好地理解和满足不同类别客户的需求；聚类是将数据集划分为几个不同的群集，从而找出相似的客户群体，并对其进行定制化的服务；关联规则挖掘是寻找不同数据项之间的关联关系，为企业提供促销策略和交叉销售的依据；时序模式挖掘则关注数据集中的时间关系，帮助企业掌握客户行为的变化趋势，从而做出相应的调整和决策。
二、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例1. 客户分群通过数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户、流失客户等。
对于不同的客户群体，企业可以制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买记录和消费习惯，企业可以预测客户的购买需求，并推送个性化的产品推荐和优惠活动，从而增加客户的购买频率和订单金额。
2. 交叉销售数据挖掘技术可以挖掘出不同商品之间的关联关系，帮助企业实现交叉销售。
客户关系管理中数据挖掘技术的应用
客户关系管理中数据挖掘技术的应用近年来，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）已成为企业发展中不可或缺的一部分。
企业通过CRM系统，可以对客户以及潜在客户的信息进行收集和整理，从而更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度，进而增加企业的收益。
而对于如此庞大的客户信息数据，如何快速高效地搜集、分析、处理，成为许多企业所面临的难题。
此时，数据挖掘技术的应用就显得尤为重要。
一、数据挖掘在CRM中的应用CRM系统通过各种手段收集客户的各种数据，包括客户基本信息、购买记录、客户需求以及反馈等。
而数据挖掘技术的应用，则可以对这些数据进行深入挖掘和分析，获取更加有价值的信息，从而更好地帮助企业理解客户，并作出正确的决策。
数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、时序分析等多种手段，以下将分别介绍它们在CRM中的应用。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种基于数据统计方法的分析手段，主要用于挖掘客户之间的关系。
比如，企业可以通过关联规则挖掘客户购买商品的共同点，了解不同客户之间的购买偏好，从而更好地针对市场形势作出应对策略。
此外，通过分析客户购买历史，企业也可发现某些商品的销售状况较差，或者潜在的客户群体，进而开发针对性的营销策略。
2. 聚类分析聚类分析是将客户数据中相似的记录自然地归结到同一类中的方法。
通过聚类分析，企业可以将客户划分为不同的群体，进而发现这些群体之间的差异和共性，以及对应的市场需求。
比如，企业可以根据客户的需求，将他们进行分组，从而针对不同的群体制定不同的策略，增强销售效果。
此外，聚类分析也可以用于客户细分，进一步提高企业的市场定位和针对性。
3. 分类分析分类分析是将客户数据根据某个特定属性（如性别、年龄、职业等）分成几类，从而发现不同类别客户之间的关系。
此外，分类分析还可以用于了解新客户的特征和需求，以及评估不同营销策略的效果。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息化的快速发展，企业已经意识到了数据挖掘技术在客户关系管理中的重要性。
客户关系管理（CRM）是指，企业通过各种手段来建立客户与企业间的良好关系，吸引更多的客户，提高客户回购率和客户忠诚度。
因此，在CRM中，数据挖掘技术的应用可以帮助企业更好地了解客户的需求，提供更好的服务和产品。
一、数据挖掘技术的基础数据挖掘技术是指，在大量数据中寻找隐藏的模式和关系的过程。
它主要依靠统计学、人工智能、机器学习等技术，对数据进行处理和分析，以发现其中蕴含的价值。
数据挖掘技术可以帮助企业深入了解客户行为和需求，并为企业提供更多的商业价值。
数据挖掘技术主要分为以下几个步骤：1.数据清洗在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗，以消除数据中的噪声和错误。
数据清洗可以使分析结果更准确可信。
2.数据集成数据集成是将多个数据源整合为一个统一的数据集。
这个步骤可以消除不同数据源之间的差异，并获得完整的数据集。
3.数据选择数据选择是对数据集进行筛选，以便选择与具体研究目的的相关数据。
4.数据转换数据转换是将原始的数据转换为能够分析的形式。
例如，将文本数据转换为数字或分类变量。
5.数据挖掘数据挖掘是在经过以上步骤的数据集中，进行建模和发现模式、关系和趋势的过程。
二、数据挖掘技术在CRM中的应用在CRM中，数据挖掘技术主要包括以下几个方面的应用：1.客户分析企业可以通过数据挖掘技术，对客户的性别、年龄、职业等方面进行分析，以更好地了解客户的需求和偏好。
例如，银行可以通过数据挖掘技术发现最有价值的客户，进而提供更好的服务和产品。
2.客户细分通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照互补性、相似性、差异性等进行分组。
这可以帮助企业更加精准地了解客户需求，并为客户提供更好的个性化服务。
例如，企业可以根据客户的购买历史和行为，将客户分为潜在客户、忠诚客户、流失客户等，针对不同客户提供不同的策略。
3.市场营销企业可以通过数据挖掘技术，分析市场和客户的趋势，了解客户需求的变化和偏好，快速响应市场变化，调整营销策略。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析随着信息时代的到来，企业对客户关系的管理变得愈发重要。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过市场营销、销售和客户服务等活动，维系和提升企业与客户之间关系的战略。
为了更好地了解客户需求、提供个性化的服务和优化营销策略，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理中。
本文将讨论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析。
一、客户数据分析客户数据是企业运营和发展的重要资产之一。
通过对客户数据进行分析和挖掘，企业可以了解客户行为和偏好，以提供更准确的个性化服务。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘客户数据中的隐含信息和模式，从而提供有针对性的营销策略。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以分析客户购买历史和偏好，进而推荐符合客户兴趣的产品或服务，提高销售转化率。
二、客户细分客户细分是将大量客户按照一定的标准划分成不同的群体，以便进行更加精准的市场定位和营销策略的制定。
数据挖掘技术可以通过对客户数据的聚类分析和关联规则挖掘，实现客户的细分。
通过细分分析，企业可以了解各个客户群体的特征、需求和购买行为，有针对性地制定相应的营销计划。
例如，数据挖掘技术可以帮助企业发现有购买意向的潜在客户群体，并制定个性化的促销活动，提高市场的响应度。
三、客户流失预测客户流失是企业需要高度关注的问题之一。
通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的消费行为、偏好和反馈等因素，建立客户流失预测模型。
通过对历史数据进行训练和测试，模型可以预测客户流失的可能性。
企业可以提前采取措施，例如针对潜在流失客户进行个性化服务、提供优惠券或特别活动等，以挽留这些客户并延长客户的生命周期价值。
四、市场营销优化数据挖掘技术可以分析客户购买历史和行为数据，为企业的市场营销活动提供支持。
通过数据挖掘技术，企业可以发现产品和促销活动之间的相关性，了解产品的受欢迎程度、促销活动的有效性等信息。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
数据挖掘技术在CRM中的应用
数据挖掘技术在CRM中的应用随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）作为一种重要的经营战略，借助数据挖掘技术可以实现更加精准的客户管理和营销策略。
本文将探讨数据挖掘技术在CRM中的应用，并分析其在提升企业竞争力和市场份额方面的优势。
一、数据挖掘技术在CRM中的概述CRM作为企业管理的重点，旨在通过建立和维护良好的客户关系，提高客户满意度和忠诚度。
数据挖掘技术作为CRM的重要支撑，通过对大量的客户数据进行分析和挖掘，帮助企业发现客户需求和行为模式，从而制定更加精准的市场营销策略和个性化的服务。
二、数据挖掘技术在CRM中的应用领域1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将大量的客户数据细分为不同的群体，例如按照消费习惯、购买力、地理位置等进行分类。
这样一来，企业可以更加精准地为每个群体制定相应的产品定价、渠道选择和促销策略，提高市场反应速度和销售收益。
2. 潜在客户挖掘：数据挖掘技术可以帮助企业从海量数据中准确预测潜在客户，通过分析客户的购买行为和购买偏好，找到具有潜力的潜在客户。
这有助于企业减少市场推广成本和提高转化率。
3. 个性化营销：数据挖掘技术可以帮助企业对每个客户进行个性化的推荐和定制化的营销，提高客户的满意度和忠诚度。
通过分析客户的历史购买记录和偏好，企业可以向客户提供符合其个性化需求的产品和服务，实现精准营销。
4. 客户价值评估：通过数据挖掘技术，企业可以对客户进行价值评估，判断其对企业的贡献和潜在价值。
这有助于企业确定投入资源和关注度的对象，并制定相应的营销策略，提高客户保持率和回购率。
三、数据挖掘技术在CRM中的优势1. 精准性：数据挖掘技术可以帮助企业从大量的数据中挖掘出隐藏的规律和规模，找到客户需求和行为模式。
相比传统的市场调研方法，数据挖掘技术更加高效准确，能够为企业提供更加精准的市场定位和营销策略。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今商业环境中，客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）是企业非常重要的一项策略。
通过有效地管理和维护客户关系，企业能够实现客户满意度的提高，增加销售额，提高市场竞争力等。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理，以帮助企业更好地理解客户需求、预测市场变化并制定更有效的营销策略。
一、数据挖掘技术在客户分析中的应用客户分析是CRM的核心，通过对已有数据的挖掘和分析，能够帮助企业了解客户的特征、行为模式和需求。
数据挖掘技术在客户分析中能够发挥重要作用，主要体现在以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照一定标准进行细分，从而更好地了解不同客户群体的需求。
例如，根据客户的年龄、性别、地理位置等因素，将客户划分为不同的群体，有助于企业制定针对性的营销策略。
2. 客户价值分析：企业可以借助数据挖掘技术对客户进行价值评估，帮助企业确定哪些客户对企业价值更高，从而优先进行资源分配。
通过预测客户的未来消费行为，企业可以建立客户生命周期价值模型，制定相应的营销计划。
3. 客户流失预测：通过数据挖掘技术，企业可以获取大量历史数据，并利用这些数据建立预测模型，预测客户是否有可能流失。
一旦发现某个客户有流失的趋势，企业可以采取相应的措施，如提供个性化的服务或进行回访等，从而最大限度地减少客户流失率。
二、数据挖掘技术在个性化营销中的应用个性化营销是提高客户满意度和忠诚度的重要手段之一，而数据挖掘技术在个性化营销中具有独特的优势，能够帮助企业更好地理解客户需求并提供个性化的产品和服务。
以下是数据挖掘技术在个性化营销中的几个典型应用：1. 推荐系统：通过对用户历史行为数据的分析，企业可以为每个客户提供个性化的推荐产品和服务。
例如，电子商务平台可以基于用户的购买记录和浏览行为，推荐相似产品或潜在感兴趣的物品，提高购买转化率。
电子商务平台数据挖掘技术在CRM中的应用
电子商务平台数据挖掘技术在CRM中的应用电子商务平台是近年来迅速发展的商业模式，通过电子商务平台，企业可以将产品或服务推向更广泛的市场，并吸引更多的顾客。
然而，随着电子商务行业的增长和竞争的加剧，企业需要找到更好的方式来分析和满足顾客的需求，这就需要引入客户关系管理系统，即CRM。
现在，随着数据挖掘技术的进一步发展，企业可以通过CRM改善客户满意度、提高销售额，这种技术已经得到广泛的应用。
电子商务平台中的数据挖掘技术在电子商务平台中，数据挖掘技术是分析和处理大量数据的有力工具，可以帮助企业识别出潜在的市场机会，发现客户需求并制定相关的产品或服务。
数据挖掘技术可以帮助企业实现以下目标：1、预测客户需求数据挖掘技术可以分析客户的购买历史、浏览历史和搜索历史等，从而预测客户未来可能购买的产品或服务。
预测能力大大提高了企业的销售量，因为当企业能够预测客户需求时，就可以提前准备相关的产品或服务，从而更好地满足客户的需求。
2、发现客户需求数据挖掘技术可以使企业发现客户之前未曾发现的需求，并引导企业开发相关的产品或服务。
数据挖掘技术可以分析客户搜索词和购买历史等行为，从而找到新的市场机会。
通过满足潜在的客户需求，企业可以扩大自己的市场份额，并提高业务发展的速度。
3、提高精准营销通过数据挖掘技术，企业可以识别出最可能成为忠实客户的人群，从而提高精准营销的效率。
企业可以针对这些客户推出个性化的广告和宣传策略，从而提高销售量和客户的满意度。
数据挖掘技术与CRM的结合数据挖掘技术与CRM的结合可以帮助企业更好地满足客户需求，提高销售量和客户满意度。
通过CRM系统，企业可以收集和储存顾客信息，并进行客户分析。
结合数据挖掘技术，企业可以更精准地分析顾客信息，并向客户提供更好的服务。
具体来说，数据挖掘技术与CRM的结合可以帮助企业实现以下目标：1、个性化营销结合数据挖掘技术，企业可以识别出对于企业最有价值的客户，分析这些客户的购买行为、兴趣爱好和偏好等，从而提供更精准的个性化服务。
数据挖掘技术在CRM中的应用
数据挖掘技术在CRM中的应用在当今日益竞争的商业环境下，客户关系管理（CRM）成为了企业可持续发展的关键因素之一。
CRM的目标是提高客户满意度、促进销售和服务效率，从而增加企业的收益和市场份额。
而作为企业CRM的重要组成部分之一，数据挖掘技术已经逐渐得到了广泛应用。
那么，数据挖掘技术在CRM中的具体应用是什么呢？一、客户需求分析对用户需求进行分析是CRM应用中的重要环节，而数据挖掘技术也成为了实现这一环节的最佳工具。
通过对客户的购物记录、页面访问记录、点击量以及其它相关信息进行挖掘，可以识别用户需求的变化趋势、购买习惯和偏好等。
这些洞察可以帮助企业优化营销策略，更好地满足客户需求，提高销售转换率。
二、客户分类对客户分类是CRM应用中必不可少的一步，而数据挖掘技术可以帮助企业实现更加精准的客户分类。
通过对客户的购买历史数据、行为模式、地理位置、生活方式等数据进行挖掘，可以将客户划分为不同的群体，进而进行个性化营销。
这样，企业可以更加精准地把产品推荐给目标客户群体，提高客户满意度。
三、客户流失预测企业往往难以预测哪些客户会流失。
但通过数据挖掘技术，企业可以对过去客户的行为进行挖掘，并识别出相关因素，比如客户购买频率、客户价值、满意度等，以此来预测哪些客户可能发生流失行为。
这样，企业可以采取相应的营销措施来挽留客户，提高客户保有率。
四、个性化推荐数据挖掘技术可以帮助企业更好地理解客户购买偏好和喜好，并向其推荐最符合其需求的产品和服务。
通过对大数据进行深度学习和有效的预测模型构建，可以对每位客户进行个性化推荐，从而提高客户满意度和客户忠诚度。
五、市场情报搜集企业需要对市场上的竞争对手、行业热点等信息进行搜集和分析，以便制定相关的市场营销策略。
而数据挖掘技术可以从各种渠道采集数据，并洞悉市场的特征和趋势，从而帮助企业制定更加有效的营销策略。
结论数据挖掘技术的日益成熟，使得企业可以更加精准和快速地获取客户和市场信息，不仅提高了企业的工作效率，还可以优化CRM各个环节的运营，从而在市场竞争中占据更大的优势。
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数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用
作者：张宁
来源：《科学与财富》2016年第16期
摘要：目前一个企业是否有竞争力已不完全取决于它的产品和生产运作效率，在很大程度上在于是否能建立和保持良好的客户关系。
客户关系管理（CRM）是一种用于改善客户与企业关系的管理制度，而数据挖掘技术能够有效提高CRM的工作效率。
本文介绍了数据挖掘在CRM应用中的必要性和作用。
关键词：CRM；数据挖掘；应用
1 数据挖掘的概念
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
2 数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用
数据挖掘是一门近些年来迅速发展的面向应用的学科，应用于CRM会显著提高企业的商业智能。
营销、客户服务和销售等都可以通过数据挖掘获取决策方法，数据挖掘与CRM的结合会是全方位的。
随着信息技术的广泛应用，每个企业的数据量迅速增多，在这些数据中，隐含着企业运作过程中的大量信息，足以影响到企业的生存发展。
如果能对这些庞大的数据和信息进行整理和深入分析，一定会获得平时很难分析和注意到的规律和模式，从而帮助企业进行更好的决策。
CRM的广泛理解就是管理企业所有与客户的相互作用。
与客户的相互作用过程，主要分四个阶段：获得客户；提升客户价值；保持优质效益客户；防止客户流失。
2.1 获得新客户
企业的发展壮大离不开客户的不断增加。
面对不同需求不同态度的新客户，数据挖掘都可以帮助企业辨别这些潜在的客户群，并提高市场响应程度。
数据挖掘通过分析企业现有客户的信息和资料，寻找现有客户的共同特征，然后进行分类归纳分析，对现有客户进行群分，制作相应模式，进而对市场上的客户进行分析预测，从而帮助销售人员更快速有针对性地找到潜在客户，达到事半功倍的效果。
如果决策树模型经过测试是可靠的，就可以通过这一模型对数据库进行分类预测了。
2.2交叉销售提高现有客户的价值
个人或者公司一旦成为某个企业的客户，绝大多数企业都会尽力保持这份关系，并且不断进行完善。
为了维持这份关系，一般会采取几种方法：长时间保持；多次数交易；利润最大化。
交叉销售能够帮助企业实现这些。
交叉销售是指通过企业与客户的沟通，向现有的客户展示新的产品或服务进而实现销售的过程。
既为客户提供了更多的服务，也为企业增加了盈利。
运用数据挖掘技术可以对交叉销售进行更全面的分析。
首先通过对现有客户的消费行为和消费习惯进行数据分析，利用数据挖掘技术对不同类型的销售方式进行建模；然后通过建立的预测模型有针对性地对现有客户的将来需求进行预测，做出销售评价；最后通过预测结果决定向客户提供哪些交叉销售更合适。
2.3 已有客户保持
随着市场竞争的难度不断加大，企业获取新客户的难度和成本也在增加，因而，如何维持现有客户对企业来说显得越来越重要，而且往往原有客户能更容易为企业提供更多利润。
经权威机构数据统计，企业争取新客户的成本是保留原有客户成本的七到十倍，所以企业在获取新客户的同时，更应该把精力放在留住老客户的服务上。
运用数据挖掘技术，可以对大量的客户数据进行分析，从而构建模型，寻找出容易流散的客户群，制定出相应计划，争取最大程度留住原有客户。
2.4 防止客户流失
对企业而言客户流失是常见问题并且难以控制，当然这种现象会带来很多不利影响。
数据挖掘技术中的孤立点分析法在这个时候可以发挥作用，它能发现客户的异常行为，并采取相应对策，这样就能避免客户流失。
CRM和数据挖掘是两种技术，CRM偏向管理，数据挖掘偏向数据处理和分析。
但后者是前者的运用工具，为其提供数据基础平台和技术支持。
数据挖掘通过对大量客户信息的处理，挖掘出先前未知的、隐含的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，从而给CRM提供妥善的帮助，比如客户特征、优等客户、客户关注点以及客户忠诚度等都是很有价值的信息。
再者，根据已有的信息数据挖掘能够对未来发生行为做出结果预测，科学确定各种业务的实施方案，提供全方位的管理视角给企业，使企业的客户交流能力得到完善，将客户和企业的收益率最大化。
随着CRM在我国的进一步发展，数据挖掘部分在CRM中的被重视程度也会越来越高。
因此数据挖掘技术在CRM方面的应用研究得以加强，将有利于促进企业CRM应用水平的提高。
3 在CRM中应用数据挖掘技术的要求
3.1 确立数据挖掘目标
数据挖掘在实施过程中必须有明确的远景规划和近期实现目标，这是为了保证数据挖掘能够正常、有效地开展和进行。
管理者制定规划和目标时，不仅要看到外部市场对企业的需求，还要考虑企业内部的现状和实际技术水平，明确企业的方向、实际进度和预期效果等工作。
3.2掌握客户数据
数据挖掘工作者要对数据来源进行全面考察，明确所获取数据的可靠性及质量安全等情况后，再与客户关系管理系统相联通，并将原始数据导入新系统。
单一的程序是复杂枯燥的，很容易出现差错，而运用数据挖掘工具可以及时发现数据程序错误并惊醒数据修改，大大降低了风险几率，节约了成本，也缩短了工作时间。
3.3 建立数据标准
在进行数据挖掘和分析的过程中，为建立数据标准，要将客户的姓名、地址和购买产品等基本信息分别记录，形成标准模式，避免查看客户信息时混乱重复繁杂的现象出现。
同时，还要保证所记录的数据的质量和实用性，减少无用冗余信息。
3.4 寻求高层支持
在企业中，如果高层管理者能对数据挖掘有所了解，并给予足够的支持和理解，这对于数据挖掘的成功起到关键的作用。
缺少高层管理者的支持与承诺，数据挖掘在具体实施过程中会收到很多负面干扰。
想要得到高层管理者的支持理解，不仅可以要求管理者对项目有相当的参与程度，进而能够对项目的实施有一定理解；而且在囊括数据挖掘项目的发起人或发起的主要参与者时，可将实施过程中所涉及到的部门中的高层领导考虑在内。
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