在信息技术飞速发展的今天,市场竞争日益激烈,企业面临着前所未有的来自市场和客户的挑战。在这种大环境下,企业只有做到及时吸收先进的管理理论,快速地获取市场信息,了解市场情况,对市场信息进行科学分析和科学决策才可能成为竞争的赢家。客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)是为了适应以“客户为中心”的商业模式而发展起来的一种新型的管理理念。它强调企业生产销售中各个环节必须以提高客户满意度和忠诚度为目标进行运作,主张企业根据客户价值度高低,采取具有针对性的营销策略,扩大有价值客户,去除低价值以及无价值客户,进而保证企业的客户盈利能力。当前,企业业务操作流程的自动化,以及数据库管理系统日益广泛的使用,使得企业产生并存储了有关客户信息的大量的历史数据。面对海量的数据,如何找出潜在的信息和模式,提高CRM在客户价值判断、客户群体细分、客户保持、交叉销售等方面的分析处理能力,帮助企业准确把握客户当前需求和潜在需求,指导企业进行生产销售,已经成为CRM研究领域最重要的课题。数据挖掘作为一种先进的数据分析方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。本文提出用概念格作为数据挖掘工具应用到CRM的数据分析中,主要的研究内容有以下几点:(1)介绍CRM定义、分类等理论内容,分析CRM理论和实践方面的国内外现状,进而指明数据挖掘应用于CRM的必要性和重要性,并对CRM中数据挖掘的内容进行了详细的叙述。(2)文章通过对概念格渐进式构造过程的分析,对Godin算法做了部分改进,给出了算法的伪码并加以实现。最后根据运行数据进行了算法的性能分析。(3)根据构造好的概念格的特点,分别给出在概念格上提取关联规则、分类规则和聚类的算法,并用CRM中的企业销售数据进行了测试,证实了概念格应用于CRM数据挖掘的可行性。最后给出基于概念格模型的CRM系统框架,利用C#和SQL SERVER2000编写了一个简单的系统FCA-CRM实现了上述算法。