在全球经济日趋一体化的今天,企业的商务环境发生着剧烈的变化,客户不再是被动的接受者,其在交易中的地位发生了根本性的变化,客户迁就产品的时代已经过去。企业在生产、营销、服务等一系列环节都必须以客户为中心,并随客户需求的变化作出相应的调整,以逐步实现对客户的个性化服务。客户关系管理(CRM)是目前解决如何以客户为中心问题的非常重要的系统和方法,企业通过与客户的互动,了解客户及客户行为,进而留住客户,不断增加企业的利润。通过实施客户关系管理,能够分析和了解处于动态过程中的客户状况,从而搞清楚不同客户的利润贡献度。数据挖掘(DM)是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘方法有多种,其中比较典型的有关联分析、相关性分析、预测分析、聚类分析等。本文介绍了数据挖掘技术背景以及客户关系管理领域的实际问题,并考察了数据挖掘用于客户关系管理的商业价值和应用功能,包括了客户获得、客户保持、交叉营销、客户细分。同时,就数据挖掘中的两种模式:关联规则(Association Rules)和序列模式(Sequential Patterns)的概念和作用进行了探讨,对关联规则中部分用程序加以实现,并对此两个模式的实现过程用程序流程的方式加以说明,讨论了几种不同的实现算法。最后,针对目前长春三九生物制药有限公司的现状,结合客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)和数据挖掘技术的理论基础,提出了适合长春三九生物制药有限公司需求的CRM系统及实施方法。