当前随着通信技术和互联网络的高速发展、市场的不断成熟,世界经济进入了全球化、电子化的时代。各个企业之间产品和服务的差异越来越小,传统的以生产为中心以销售产品为目的的市场战略逐渐被以客户为中心以服务为目的的市场战略所取代。消费者越来越依赖于网络平台进行商品交易,潜在用户的挖掘可以为商家有效的调整顾客服务策略提供准确的参考信息及科学的决策依据,企业同时也认识到良好客户关系的提升是成为电子商务时代的制胜法宝,谁能把握客户的需求趋势、加强与客户的关系、有效挖掘和管理客户资源,谁就能获得市场竞争优势,在日益白热化的市场竞争中立于不败之地。因此,客户资源成为企业竞争的焦点,如何挖掘出潜在用户、了解客户的需求趋势,为其提供个性化服务,发展潜在用户成为固定用户,是各大企业成功的关键。同时,随着人们对海量数据中的知识提取的迫切需求,数据挖掘技术在各个行业中的应用需求也日趋激烈。本文探讨了数据挖掘技术在网站客户管理中的具体应用,以利于决策层制定更好的策略,同时以购书网站的潜在用户挖掘为例,探讨数据挖掘指导思想下的个性化服务流程。本文研究了数据挖掘算法,对购书网站的用户信息展开分析,以挖掘潜在用户、为其提供个性化服务、发展潜在用户为目标,从信息获取、数据预处理、判断潜在用户等几个方面对数据挖掘算法在潜在用户挖掘中的应用展开研究。主要工作如下:首先,利用用户访问网站路径收集用户样本信息,对用户样本进行特征提取,建立潜在用户信息特征库。以特征库为标准,对新用户进行特征提取,使用贝叶斯过滤,对新用户进行分类。其次,对无法确定的用户信息,提取其特征,使用统计决策树进行判定,提取其关键属性集,分析样本关键属性。然后,对关键属性符合已有类别条件的样本进行分类,加入到已有类别或者新类别库里。最后,以购书网站为背景,设计与实现了基于贝叶斯过滤和统计决策树的潜在用户挖掘,对购书网站的数据库进行分析,挖掘出潜在用户。实验验证了该方法是有效的。