数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

     在大数据时代，数据挖掘技术被认为是Zui有效的发现和提取工具，因此被应用于CRM客户关系管理系统中，利用数据挖掘所获取的信息，反馈给客户群，为客户提供更快捷和高质量的服务，提升企业竞争优势。比如在利用怡海软件CRM后，你可以对客户进行以下几个方面的分析：

     1、客户价值
     通过分析客户对企业业务所构成的贡献，并结合投入产出进行分析，计算客户对企业的价值度，然后根据价值度的大小，用分类或聚集的方法来规划客户群，以便对客户实施有差异的服务。

     2、客户分类
     采用聚类（分类）和关联分析技术，可将客户群分为5类：高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群。

     3、客户特点
     数据挖掘技术可以帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务。还可以发现使用某一业务的客户特征，从而可以向那些也同样具有这些特征却没有使用该业务的客户进行有目的推销；还可以找到流失的客户特征，在那些具有相似特征的客户还未流失之前，采取针对性的措施。

     4、客户信用
     通过客户信用分析，可对不同信用级别的客户采取不同的营销方案等。

     5、客户满意度
     通过CRM中的数据挖掘功能从零散的客户反馈信息中可以分析客户对企业产品和服务的满意度，可以帮助企业改进客户营销策略，从而增加客户的忠诚度。

     6、产品客户价值分析
     分析客户对某种产品业务量的贡献，通过对产品客户价值分析，不仅有利于该产品的经营管理者有区别地做好客户服务，而且可以为该产品的营销提供相对准确的目标客户群。

     7、异常事件的确定
     在许多商业领域中，异常事件具有显著的商业价值。如客户流失、银行信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等。通过CRM数据挖掘中的偏差分析可以迅速精准地找到这些异常事件,从而帮助企业制定相应的营销策略。

     现今多数企业追求的是客户价值，如何计算客户价值并应用到营销策略上成为成功的关键因素。现在，数据挖掘技术与CRM相结合完善了客户关系管理系统，有助于企业制定更明智的营销决策，使得客户价值、企业利润达到“双赢”。

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