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數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的人們不知道但又潛在有用的信息和知識的過程。它融合了數據庫、人工智能、機器學習和統計學等多學科的理論和技術。數據挖掘不是簡單的對數據的查詢，而是對數據進行更深入的計算、分析、推理，發現數據之間的關系，從而完成從大量業務數據到決策信息的轉換。當然數據挖掘還需要一定的過程或者是技巧：

1、隨著行業中競爭愈來愈激烈，人們普遍認識到獲得一個新客戶的開支比保持一個老客戶的開支要大得多。所以如何保持原來老的客戶，不讓他們流失就成為客戶管理系統的一個重要課題。有些企業面臨的激烈的市場競爭選擇方式是盡量的去爭取新的客戶，但是對于老的客戶一定要把握住。

2、數據挖掘在中的應用之客戶獲取。數據挖掘技術可以從以往的市場活動中收集到的有用數據建立起數據挖掘模型。靠這些數據，真正的挖掘潛在客戶的特征以及價值

3、細分就是指將一個大的消費群體劃分成為一個個細分群體的動作，同屬一個細分群體的消費者彼此相似，而隸屬于不同細分群體的消費者是被視為不同的。當然細分的標準是最為的關鍵的。客戶細分是企業確定產品和服務的基礎.也是建立客戶一對一營銷的基礎。

4、數據挖掘在客戶管理系統中的應用之客戶贏利能力分析。就企業的客戶而言，企業的絕大部分利潤是來自于小部分的客戶，而對于企業來說很難確定哪些客戶是高利潤回報，哪些客戶是低利潤回報甚至是負利潤回報的。這個是我們目前很少注意到的，專注于帶給企業利潤客戶是必要的。