客户关系管理是近几年来的一个研究热点,已引起学术界和企业界的广泛关注。企业通过建立与客户沟通的便利渠道,实施客户关怀,为客户创造更高的价值,来提高客户的满意度和忠诚度,从而实现更高的利润和企业的长远发展。数据挖掘技术是实施客户关系管理的关键技术之一。企业在收集大量的客户基本资料和详细的交易数据的基础上,利用数据挖掘能够发现客户特征、客户购买模式等有价值的客户知识,可以有效地指导客户关系管理实践。论文分析了国内外相关研究与应用现状,研究了分析型CRM在零售业的应用框架,运用数据挖掘中的聚类、分类、关联规则等技术,对零售业客户细分、交叉销售及客户流失分析模型的构建进行了研究、实践和分析。通过论文的研究,可以认清客户关系管理理论的精髓,找到数据挖掘与客户关系管理结合点,揭示数据挖掘在客户关系管理的一些具体领域可能发现的有趣模式,为零售业客户关系管理实践提供有益的参考,同时为数据挖掘在客户关系管理中的应用研究提供一些新思路。