CRM系统的数据挖掘工作过程不是一个线性的过程，而是一个不断重复、循环的过程。完善的CRM模型，能够确保CRM系统的数据挖掘工作过程有序的推进，并取得成功。那么CRM系统的数据挖掘是如何实现价值信息、价值客户挖掘的呢？
CRM系统的数据挖掘工作过程：
1.确定数据挖掘目标
在CRM系统进行数据挖掘之前，企业要做的基础性的工作就是确定挖掘目标，这是CRM系统数据挖掘工作过程的第一步，也是成功实施数据挖掘的先决条件，首先要明确什么信息才是企业需要想要的。如果这些共同属性被数据挖掘发现，那么在整个市场全面开展销售时就可以对具有这些属性的客户重点关注，提升销售业绩。
2.收集数据
确认CRM系统的数据挖掘目标后，紧接着要展开数据的收集整理工作，收集CRM系统开展数据挖掘所需的数据基础，并且对基础数据进行筛选，并确定数据的获取渠道、建立CRM库时，并在CRM库中原有的数据进行筛选满足此次数据挖掘任务所需要的数据等等。
3.数据清理及准备
即对收集的基本数据进行必要的转换、填补、清理及合并等处理，并对数据进行降噪处理，以提高数据的完整性、准确性和可信度，为后续的数据分析工作做准备。同时还要将CRM系统中的字符型变量变换为数值型变量，通过技术上手段对录入CRM系统中的数据进行正错。
4.数据初步分析
CRM系统的数据初步分析需要以下准备：基于模型的数据变换、研究每个字段的取值分布、字段之间的相关性及联合分布、数据降维，以及可能进行的离散化操作等。
5.建立CRM数据挖掘模型
数据挖掘的核心环节就是建模。首先根据前面所确定的数据挖掘的目标，选择一种CRM系统数据分析建模方式。其次，采用分层随机抽样方式将总数据集划分训练集和测试集，保持目标变量一一因变量的取值在训练集和测试集中比例与总数据集相同。最后建立模型及结果解释。对训练集用已选择的建模方法进行建模，并分析和解释得到的模型表达式。
6.模型的评估
CRM系统数据挖掘工作过程中不可缺少的环节就是对以完成的数据模型进行评估。通过对实验数据或选取样本数据进行校验，评估挖掘结果的可信及可用性，并在此基础上，调整和修改数据模型和挖掘方法。
7.数据模型的应用
将CRM系统数据挖掘所得出的结果应用到实际工作中，在企业CRM系统中应用和部署模型，给决策提供数据支持。例如根据得到的数据可以设置特定触发器，在满足特定条件时进行处理。
以上就是CRM系统的数据挖掘工作的大致流程，如果您想了解更具体的CRM系统数据挖掘技术，或者如果您在CRM选型、实施、维护等方面遇到疑难问题，欢迎联系乾元坤和CRM系统开发技术工程师，他们会给您详细的解答。 。