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随着汽车行业竞争的日趋激烈,CRM的重要性也越来越为人们所认识,如何建立、维护和发展客户关系,有效地开展营销与服务,是汽车行业在当前环境下必须优先考虑的问题。CRM是技术和管理相结合的产物,作为企业信息化的最新发展,CRM实现了企业由“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变,客户首次作为一种资源纳入企业的管理视野。经过多年的发展,汽车行业积累了大量宝贵的客户数据资源,这些数据背后往往隐藏着许多重要的信息,但由于技术和观念的局限性,很多客户数据背后隐藏的客户信息和客户知识无法被快速有效地挖掘出来。对于汽车行业,如何管理好企业与客户之间的关系,留住老客户,拓展新客户,挖掘现有客户的消费潜力,减少客户流失,为企业创造更多的利润,成为当今汽车行业经营管理人员所重点研究的内容。数据挖掘能从大量的日积月累的数据中发现潜在的、有价值的信息和知识,用来支持决策。数据挖掘有着广泛的商业应用潜能,是知识发现与知识管理研究中的一个很有应用价值的新领域。因此,当前很多汽车行业都在运用最新的数据挖掘技术建设自己的CRM系统,以增强公司的竞争能力。本文研究和论述了汽车行业CRM的理论、方法和涉及到的技术,以及数据挖掘技术在CRM软件中的重要作用,并介绍了数据挖掘客户分析模型,重点是数据挖掘模型的实现。具体来讲,本论文所做的主要工作如下:1)研究了CRM、数据挖掘的基础理论。本文论述了CRM的产生、定义、类型;数据挖掘的定义、过程、分类和模式,以及数据挖掘和数据仓库、OLAP的关系;2)结合汽车行业的实际情况,对客户满意度、客户忠诚度和交叉销售模型等进行了深入的研究。3)针对汽车行业CRM的特点,数据挖掘技术在CRM中的应用。基于数据挖掘技术的CRM系统通过分析各种客户数据为企业管理层提供正确的决策支持,提升其竞争能力和赢利能力。