爱华网麻省理工学院的《科技评论》杂志提出未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，“数据挖掘”位居第三。 数据挖掘 CRM可以帮助企业建立起庞大的数据仓库，但在数据仓库中进行数据挖掘正逐渐成为CRM中最核心的部分。 数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的竞争位置的目的。 由于现在各行业业务操作流程的自动化，企业内产生了大量的业务数据，这些数据不是为了分析的目的而收集的，而是由于商业运作而产生。分析这些数据也不是为了研究的需要，而是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。 但所有企业面临的一个共同问题是：信息数据量非常大，而其中真正有价值的信息是哪些?这些信息之间有哪些关联?因此就需要从大量的数据中经过深层分析，从而获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，数据挖掘就是从海量数据中挖掘出更有价值的信息。 数据挖掘技术帮助企业管理客户生命周期的各个阶段，包括争取新的客户，让已有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等等。它能够帮助企业确定客户的特点，使企业能够为客户提供有针对性的服务。 客户获得 传统的获得客户的途径一般包括广泛的媒体广告、大量的电话行销、市中心及车站码头的广告牌等。做广告，大多选择读者群和直接目标客户群重叠最大的主流媒体。但数据挖掘可以帮助你改变这些。 假设你是一家是生产婴儿尿布的企业的市场部经理，决定采用直邮的方式为产品进行宣传。最传统的做法是先选择一个比较感兴趣的地区，通过信息中介公司拿到这个地区的符合你的条件的商业数据，一般情况你要求的条件可能是：25－32岁的最近购买了婴儿车的人的名单和地址。然后你就会和他们联系，向他们邮寄资料。这是一种非常简单的直邮广告，虽然它比普通的广告经济有效得多，但我们认为这还是比较初级、不能完全令人满意的直邮广告。因为在这些25—32岁最近购买了婴儿车的人当中，有很多其它的因素，比如很多人会在他们的小孩出世之前先准备好婴儿车，而他们还没有到决定使用哪一个牌子的尿布的时候。 在采用了数据挖掘后，为客户提供的直邮广告的有效性和回应率都得到了大幅度的提高。通过数据挖掘可以发现买婴儿尿布的消费者是男性还是女性，学历、收入如何，有什么爱好，是什么职业等等。甚至我们可以发现不同的人会在购买婴儿车后多长时间开始买尿布，以及什么样的人(婴儿)会购买什么型号的尿布等等。也许很多因素表面上看起来和购买婴儿尿布不存在任何联系，但数据挖掘的结果却证明他们之间有联系。 交叉销售 现在企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或者一个公司成为你的客户，你就要尽力使这种客户关系对你趋于完美。一般来说你可以通过这三种方法：1、最长时间地保持这种关系；2、最多次数地和你的客户交易；3、最大数量地保证每次交易的利润。因此我们就需要对我们已有的客户进行交叉销售。 交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。一个购买了婴儿车的客户很有可能对你们生产的婴儿尿布或其它婴儿产品感兴趣，这很容易理解。但对企业，真正关心的问题在于如何发现这其中内在的微妙关系。数据挖掘就能够帮助企业发现这其中的关系。 交叉销售的好处在于，对于原有客户，企业可以比较容易地得到关于这个客户的比较丰富的信息，大量的数据对于数据挖掘的准确性来说是有很大帮助的。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定他下一个的购买行为的关键，甚至决定因素。这个时候数据挖掘的作用就会体现出来，它可以帮助企业寻找到这些影响他购买行为的因素。 客户保持 现在各个行业的竞争都越来越激烈，企业获得新客户的成本正不断地上升，因此保持原有客户对所有企业来说就显得越来越重要。比如在美国，移动通信公司每获得一个新用户的成本平均是300美元，而挽留住一个老客户的成本可能仅仅是通一个电话。成本上的差异在各行业可能会不同，在金融服务业、通讯业、高科技产品销售业，这个数字是非常惊人的，但无论什么行业，6－8倍以上的差距是业界公认的。而且往往失去的客户比新得到的客户要贡献更多的利润。
近几年，国内一对一营销(OneToOne)正在被越来越多的企业和媒体宣传。一对一营销是指了解你的每一个客户，并和他建立起长期持久的关系。这个看似很新的概念却一直采用很陈旧的方法执行，甚至一些公司理解的一对一营销就是每逢客户生日或纪念日给他寄一张卡片。在科技发展的今天，的确每个人都可以有一些自己独特的商品或服务，比如按照自己的尺寸做一套很合身的衣服，但实际上营销不是裁衣服，你可以知道什么样的衣服合适你的顾客，但你永远不会知道什么股票适合你的顾客。一对一营销是一个很理想化概念，大多数行业在实际操作中是很难做到的。 数据挖掘可以把你大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户拥有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。你完全可以做得到给这两类客户提供完全不同的服务来提高客户的满意度。客户分类的好处显而易见，既是很简单的分类也可以给企业带来一个令人满意的结果。比如说如果你知道你的客户有85％是老年人，或者只有20％是女性，相信你的市场策略都会随之而不同。数据挖掘同样也可以帮助你进行客户分类，细致而切实可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。
