随着市场经济逐步发展和完善,零售企业之间的竞争也日趋激烈,人们己开始认识到客户对于企业的重要性,没有优良的客户资源,企业就无法生存和发展。而同时随着信息技术的飞速发展,零售企业积累了大量的历史数据,但由于缺乏有力的分析工具,使得数据库中丰富的数据并没有得到充分的利用。因而,如何通过数据挖掘技术,从海量的业务数据中挖掘出有价值的客户信息,从而更好地为客户提供高质量的个性化服务,提高客户满意度,保持和发展高价值的客户,己经成为各企业开展业务的一个紧迫的课题。本文通过定性和定量分析相结合,理论研究和实证研究相结合,动态研究和静态研究相结合以及多学科理论相融合的方法,从多个角度充分研究了数据挖掘技术在零售业CRM中的应用。首先,从理论研究角度,在文献回顾的基础上,归纳分析了零售业客户关系管理的四种模型,即客户价值模型、客户满意度模型、客户细分模型以及客户购买关联模型。然后,从实证研究的角度,按照CRISP-DM的商业挖掘流程标准,利用数据挖掘工具SPSS Clementine对零售业中一个食品连锁店的客户关系管理问题进行了定量的分析和研究。从静态角度考察客户基本信息,分析实现了会员卡分类模型,获得各类会员卡客户的主要特征,为连锁店会员卡营销提供了有效的辅助信息。通过客户交易数据,从动态角度研究客户行为,分析客户创造的平均利润和购买频度,对连锁店的客户进行分类,实现客户行为分类模型,获得各类客户的特征,进而帮助零售企业针对不同客户群体采取相应的策略,以提高客户的满意度和忠诚度。另外,对客户交易数据进行进一步研究,获得同一客户在同一时间购买的产品信息,通过客户购买关联规则模型,挖掘出客户购买有价值的关联规则,为连锁店的商品布局和交叉销售提供相应的决策支持。最后,通过各个模型的挖掘结果,对零售业的客户关系管理提出了相应的实践策略,以帮助零售企业提升客户价值,实现企业利润最大化。本文的研究可以为零售企业开展业务带来新的思路,为零售企业提升客户关系管理水平,提升客户贡献度和忠诚度、获取竞争优势提供一定的帮助。