中国已连续多年成为全球汽车产销第一大国,随着汽车保有量的增加,汽车营销及后市场的规模也不断扩大,这同时也加剧了行业间的竞争。汽车经销商作为汽车制造厂整车销售及售后服务的终端,与其他经销商和社会化服务体系间的竞争直接体现为争夺客户的竞争。虽然目前国内多数汽车经销商都实施了CRM系统,通过信息技术对客户进行管理,但随着竞争压力下,业务需求的不断提升,利用数据挖掘技术对客户信息及运营数据进行深入研究变得更加迫切。A汽车经销商是一家位于中国一线沿海城市的D品牌经销商,运营已超过10年,经营着D品牌旗下的全系列车型,开展整车销售、售后服务、配件等业务。本文就是以A汽车经销商作为研究对象,通过访谈、调查等形式来了解A经销商现有客户管理体系中的问题,包括招揽客户、促进销售、客户保持能力等方面,同时将汽车行业的客户生命周期划分为知晓、购买、使用、再购四个阶段,分别在这四个阶段制定客户管理策略,给出解决方案来改进现有的客户管理体系,使之能够满足A经销商在客户管理方面不断提高的需求。本文着重研究了A经销商如何应用IBM SPSS软件及CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining,跨行业数据挖掘标准流程)方法论进行数据挖掘和分析。首先,本文简要阐述了研究的背景、意义和研究的方法等,汇总本文研究过程涉及到的相关理论及定义,并对主要的数据挖掘技术,例如聚类、决策树、神经网络等进行了简要的介绍。其次本文分析研究了A经销商现在的客户管理体系,发现了目前存在的一些问题,例如客户保持手段有限,客户数据量化不足等。对于发现的问题,本文结合客户生命周期各阶段的特点,有针对性地提出了相应的客户管理策略,从而更加科学有效的对数据进行利用,促进客户成交、减少客户流失,提升了客户管理能力及客户保持能力。再次,本文以换季保养活动为例,对数据挖掘建立的模型进行了简要分析和验证,进而说明了数据分析结果的有效性,对其中发现的问题提出了改进建议,以便在后续业务开展过程中不断优化和提升。最后为结论和展望,主要对本文研究的成果进行回顾及总结,并对研究过程中的未尽之处进行了阐述,以便后续进一步的研究。