1、企業(yè)離不開市場，激烈的市場競爭、全球化的經濟浪潮導致企業(yè)必須以客戶為中心，掌握更多更準確的客戶信息，對客戶個性化需要作出快速反應，為客戶提供更便捷的購買渠道和更好的售后服務與經常性的客戶關懷，這就是客戶關系管理(Customer Relationship Management)即CRM的核心內容。隨著網絡和信息技術的發(fā)展，企業(yè)可獲得的信息量日益膨脹，呈幾何倍增長，CRM面臨著信息爆炸所帶來的嚴峻挑戰(zhàn)。 如何從龐雜無序的數據中獲取

2、真正對企業(yè)有用的信息，發(fā)現數據背后隱藏的模式，從而指導企業(yè)的生產經營實踐，這就是數據挖掘的任務所在。CRM的實施需要強大的技術支撐，數據挖掘以其從紛繁、復雜的數據中提取有用知識的強大功能而在CRM中有著廣泛的應用。在CRM中，數據挖掘要發(fā)現的是商業(yè)活動中各個因素與客戶行為之間的不直觀的關系。因此，數據挖掘要想在商業(yè)活動中真正起到作用就必須與基本的商業(yè)過程關聯起來。數據挖掘技術在CRM中的應用主要體現在新客戶開發(fā)、客戶效益分類、交叉銷售及

3、預測、顧客維系(流失分析)、顧客細分、客戶贏利性識別等方面。 本文將統計學的思想、方法和技術貫穿于數據挖掘整個過程之中，分別從理論和實證兩個方面研究和驗證了統計數據挖掘技術在CRM中的應用。文章回顧了前人對CRM和數據挖掘的研究成果，從CRM和數據挖掘的演變過程、發(fā)展現狀來論證CRM的進一步發(fā)展離不開數據挖掘作為技術支撐。本文的理論研究部分定義了CRM和統計數據挖掘的內涵，進一步論證了統計數據挖掘技術在CRM中的適用性并提出了基

4、于統計學的數據挖掘流程以及數據挖掘模型的建立和實現方法。 文章的實證分析部分分為兩章，分別為數據挖掘在CRM中應用的兩個方面即客戶細分和交叉銷售及預測。兩章均以電信CRM為例，運用統計數據挖掘技術建立了電信客戶細分模型和電信增值業(yè)務的交叉銷售和預測模型，并結合企業(yè)的實際情況對模型結果進行了分析和解釋。研究結果可以為電信企業(yè)制定科學有效的營銷策略提供依據，從而提高電信企業(yè)的CRM水平，提升企業(yè)的競爭能力。文章對企業(yè)如何在CRM中應