CRM系统近年来在企业中应用越来越广泛,企业认识到各种计划和决策应该以客户为中心,而赢得客户、保持客户、挖掘潜在客户,才能赢得市场。CRM系统中搜集和存储了大量关于客户的宝贵数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录到客户反馈的个个环节。充分利用这些数据,深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息,将有助于企业用户更好地管理客户关系,实现CRM的功能和目标。数据挖掘(DataMining,简称DM)技术的运用就可以帮助企业很好地解决将这些数据转化为更加有用知识的问题。虽然数据挖掘技术最早的应用就是在CRM系统中,并且开始逐步推广到企业中,但是真正的商业应用还刚刚开始,还不成熟,有待完善。如何把数据挖掘结合到CRM系统中,还有待系统的研究,目前还没有一个全面分析的应用解决方案。而企业在实际的CRM软件开发中,急需一套完整的CRM系统的数据挖掘方案。本文先是介绍了CRM系统的各方面知识,包括CRM的发展和现状,CRM的基本功能,CRM系统组成的各个功能模块。随后详细介绍了数据挖掘技术。其中介绍了数据挖掘的发展和现状,数据挖掘的各种技术和其中算法。并重点介绍了数据挖掘的关联分析技术,决策树和神经网络技术。在系统地介绍完CRM和数据挖掘技术之后,分析如果把两者结合,即把数据挖掘如何应用到CRM系统中,在CRM哪些功能模块中需要数据挖掘技术支持,在模块级别中总结出来。之后,本文通过一个真实的CRM系统的设计,给出了整套系统性的数据挖掘设计方案。为软件公司和企业用户提供了数据挖掘技术应用到CRM系统的商业化样例方案。本文全面分析了数据挖掘如何应用到CRM系统中,从理论方面详述了数据挖掘的理论和其应用到CRM系统的方案,给出了数据挖掘的不同技术来实现同样CRM分析预测等功能的比较,本文提供了一个通用CRM产品的设计方案,并通过银行CRM系统的案例来具体说明。本课题的研究提供了完整的CRM系统结合数据挖掘的分析和设计方案,为对于大多数刚刚涉足数据挖掘的国内外软件公司,提供了实现数据挖掘在CRM系统中应用的解决方案样板。使软件公司能够快速把数据挖掘理论和实际的CRM产品和项目开发结合起来。尤其是对于刚刚兴起应用数据挖掘的CRM系统的国内软件市场,本论文给出详细方案起到推动数据挖掘应用的作用。