CRM系统数据挖掘是企业通过CRM系统实现信息化客户关系管理，改善提升客户关系，提高企业经营效益的核心环节，本文将重点为您介绍CRM系统数据挖掘的应用和CRM系统数据挖掘方法。
CRM系统数据挖掘应用
CRM系统客户关系管理作用的发挥、价值的实现，从根本山来说就是依靠的CRM系统数据挖掘技术与功能。具体功能实现上，比如企业通过CRM系统对市场、客户资源、商机、销售等的全面掌控，都是通过对CRM系统数据挖掘功能实现的，通过对市场、客户、销售数据进行整理、整合、深入分析出数据之间的关联性，从而帮助企业掌握客户的习惯和行为方式，掌握市场、营销、与销售规律，更好的、更有针对性的为客户提供个性化服务，满足客户需求，提升客户的价值实现，从而提升企业的经济效益，这是CRM系统数据挖掘的价值所在，也是企业实施CRM系统的初衷所在。那么CRM系统数据挖掘是怎么实现这一目标的呢？
CRM系统数据挖掘通过采用数据挖掘、数据仓库、商业智能、OLAP等信息技术，对数据之间的潜在规律和关系进行分析，让企业可以对市场与客户需求、销售进行科学预测，从而优化企业客户应对、销售项目、客户服务预案，为企业决策提供支撑，提升企业的投资回报。
CRM系统数据挖掘方法
一般来说，常见的CRM系统数据挖掘方法主要有三种：分类方法、聚类方法、规则关联方法。
1.分类方法
通过CRM系统的数据统计、决策树、规则归纳以及网络构建等方法，在CRM系统中，按照不同的数据类型建立其不同的数据类型模型，比如市场、客户、行业、销售等，再运用CRM系统数据挖掘技术进行详细的数据分析和映射，实现数据类别之间的相互关联，发现数据间的潜在规律，从而指导企业决策。
2.聚类方法
即通过CRM系统数据挖掘技术采用聚类方法，将数据按照相似性分类，可以实现对客户类别的细分，根据不同的价值或者潜在价值，以及特征属性，CRM系统对客户进行等级分类，企业客户据此实行不同的客户营销与跟进策略，制定不同的解决方案，实现更为精确的客户管理。
3.规则关联方法
即通过CRM系统数据挖掘、分析，发现不同的数据类别之间的关联性，即隐藏在数据之之间的规则，运用规则通过计算法则可以掌握未知项数据，可以通过已有的数据挖掘出大量的潜在数据，通过这种潜在数据挖掘，获得促进客户下单，促进销售的有价值的数据信息，帮助企业更好地把握客户，实现销售提升。
CRM系统数据挖掘是CRM管理的关键所在。数据挖掘，不仅在CRM系统，在其他的信息化软件中应用也颇为广泛，随着科技的发展，商业智能作为一种更先进、更完善数据挖掘技术和解决方案，逐渐被应用到各种企业信息管理系统中，实现能对大数据的充分挖掘与利用，帮助企业更好地抓住市场机遇，实现突破！
温馨提示：
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