数据挖掘是CRM系统帮助企业客户价值挖掘与价值实现的关键手段，通过数据挖掘技术，CRM系统可以从普遍的海量市场、客户与销售数据中，找到各种数据之间的关联性，从而挖掘出隐藏的信息，帮助企业找到客户拓展、维护和销售规律，提升企业营业。本文将以汽车销售为例，分析CRM系统的数据挖掘的魅力所在。
汽车销售CRM数据挖掘不是简单的对数据的存储与查询，而是对汽车市场与销售的各种数据进行更深入的计算、分析、推理，发现数据之间的关系，从而完成从大量业务数据到决策信息的转换。
汽车销售CRM方案
基于数据挖掘的汽车销售CRM方案总体结构，是在常规的客户信息管理系统基础上增加了客户信息深度分析处理功能。
汽车销售CRM系统除了基本信息管理模块外，特别增加客户数据分析处理。
其中，基本信息管理模块主要实现管理销售过程中产生直接的信息的收集、存储、汇总查询等功能，数据包括客户基本信息、车辆基本信息、销售记录、库存管理、售后服务记录、财务收支等。同时为了支持高质量、深层次市场、销售信息处理、分析，以支持汽车销售，乾元坤和汽车销售CRM系统特别增加了客户信息智能分析处理模块，该功能模块采用数据挖掘技术，充分发挥挖掘技术，探索汽车销售CRM数据挖掘的针对性，为销售服务提供有力支持。
汽车销售CRM数据挖掘的典型应用
1.客户信息获取
传统的汽车销售中经常采用量媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。但是，这种方式涉及面过广、企业投入大、受众群体分散、目的不明确，汽车销售的信息发布不能做到有的放矢，必然影响信息发布的效果。汽车销售CRM数据挖掘技术通过数据分析，可以对潜在客户反应模式进行有效分类，建立起数据挖掘模型。汽车企业因此能够了解真正的潜在客户的特征，从而在以后的市场活动中，不再的光凭经验猜想，而是参考数据分析的结果，指导合理的客户获取方式、途径，做到有的放矢。
2.客户类型细分
汽车消费者，即汽车购买客户覆盖范围广，不同客户的消费能力、习惯等，存在很大的差异性，要做到汽车销售的重要必须细分就是指将一个大的消费群体划分成为一个个细分群体的动作，比如汽车销售CRM系统将数据库中的数据按照年龄段的不同来组织存放，这样一个简单的动作就是一次细分过程。
对于汽车消费客户来讲，客户的差异性必然存在。汽车销售CRM系统对客户进行细分，主要是采用数据挖掘技术中的的分类、聚类等技术，在汽车销售CRM系统存储汽车销售相关信息的数据库中，按照客户的职业特点、地域理范围、年龄大小、个人兴趣爱好等属性进行整理分类，从而进行客户群体进行分析，再根据所细分出来的不同客户分类与汽车消费对应特性的关联关系。
3. 客户购买倾向性分析
不像其他简单商品，汽车销售一般都会经过比较、访谈交流等。根据二八定律可以知道，企业的绝大部分利润是来自于小部分的客户，而对于汽车企业来说很难确定哪些客户是高利润回报客户，哪些客户是低利润回报客户。汽车销售CRM数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户，从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上，以产生更大的利润，同时减少低或负利润回报客户的投入。为此，乾元坤和在CRM系统中在建立了一套计算利润回报的优化目标方法。可以是简单的计算，如某客户身上产生的收入减去所有相应的支出，也可以是较复杂的公式。然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。
4.潜在客户关联拓展
随着汽车行业中竞争愈来愈激烈，对于像汽车这类大件消费品来讲，客户群体往往表现为关联度大，充分挖掘“老客户带新客户”的模式，稳定老客户的前提下，拓展新客户成为汽车销售CRM系统的一个重要课题。在实际应用中，汽车销售CRM系统利用数据挖掘工具分析客户的关联属性，企业就能稳定保留老客户，从而达到保持客户、进一步拓展新客户的目的。
汽车销售CRM数据挖掘及时在汽车行业取得了良好效果，很多其他行业也逐步认识到数据挖掘技术的魅力，开始运用数据挖掘技术，重金打造各自的销售管理平台，加强CRM系统的客户数据分析能力，CRM数据挖掘必将大放异彩！
温馨提示：
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