近年來，隨著越來越多的企業踏網和實施信息化成為一個老名詞。許多的科研機構和企業在此方面做出了許多成功的實驗，這就是數據挖掘(Data Mining)，通過數據挖掘可以有效掘金企業數據。
        企業踏網和實施信息化改造，客戶關系管理(CRM)成為一個老名詞，電子商務對于企業成為踏踏實實的行動，而面對電子商務內部與外部的海量數據，許多企業卻步不前。對信息化雖有繼續投入的熱情但缺乏更深入的目標，如何深入挖掘海量的數據找出對于企業發展最有用的信息，為決策提供科學的支持，成了許多企業的最重要任務。


        從CRM到數據挖掘


        國內廠商信息化過程中，大部分要經歷從CRM到數據挖掘的歷程，這也是信息化與信息化后對信息的深入分析處理過程，前一部的CRM是基礎，是對企業內外部數據的積累過程，后一步數據挖掘是前一步的深入，亦即應對海量數據的沖擊，從中找出最有價值的東西。
        提到CRM對于廣大廠商并不陌生，其本質是對“以客戶為中心”商業模式的信息化支撐，是一種改善企業與客戶之間關系的新型管理機制。CRM歸根結底是一種企業管理機制的轉變，通過在市場營銷、銷售、服務與技術支持等與客戶相關等領域的實施，實現企業從“以產品為中心”的模式轉向“以客戶為中心”的模式。CRM的有兩個目標：一方面通過提供更快速和周到的優質服務吸引和保持更多的客戶;另一方面通過對業務流程的全面管理降低企業的成本，這種轉變的效果也是顯而易見的，在幫助企業在拓展新收入來源的同時也改進與現有客戶的交流方式。隨著企業信息化的深入，CRM也需要深入，以適應電子商務的要求，以便于更好地利用CRM的成果，數據挖掘浮出水面。
        數據挖掘概念被麻省理工學院專家提出已有十數年時間，近年來得到越來越多研究機構和廠商諸如IBM、微軟等的支持與認可。它又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery In Database,KDD)，從學術角度指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式，它的應用價值也正在于利用目前數據有效預測未來，為企業決策服務，它是數據庫、人工智能、機器學習、統計學、高性能計算、模式識別、神經網絡、數據可視化、信息檢索、圖像于信息處理和空間數據分析等多個領域的理論和技術的融合。而從商業角度來看，數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。
        的實施和電子商務的發展使得數據挖掘越來越重要，一定程度上反映了客戶CRM應用和信息化的水平。因為信息化水平提高使得客戶的信息數據越來越多，而現行的客戶管理系統遠遠不能滿足現在企業的需要，需要從客戶資料的注重整合和匯總，也就是注重對歷史數據的總結這一模式中走出，進而實現對未來情況的預測，亦即對企業發展決策的支持。事實上在和客戶的交易過程中企業會積累越來越多的客戶數據，而在電子商務模式下數據達到海量，如果不能對這些數據很好地分析，首先是這些數據的浪費，當然企業也不能很好地了解顧客，并對客戶的保持和新客戶的發掘起到指導作用。因此，如何有效地處理海量客戶信息，從中挖掘判斷出客戶的消費趨向，實施精確營銷成為擺在電子商務企業面前的一大問題。
        數據挖掘在電子商務CRM中的三大金礦
        目前，越來越多企業使用數據挖掘來加強電子商務CRM的應用水平，許多企業都在其具體的應用中使用數據挖掘技術，數據挖掘可以使企業得到電子商務CRM應用數據的三座金礦，在日益復雜的市場環境下迅速采取行動，實現差異化和個性化營銷。
        一，打通客戶金礦

        打通客戶金礦即可以把握客戶動態，更重要的是實現有價值客戶的保留和潛在客戶開發。
        客戶即是上帝，對于任何企業而言都是如此。互聯網時代信息化的提升使客戶快速地接受大量信息，也使得他們的偏好不斷地改變，客戶群體顯得更加不穩定。通過數據挖掘可以快速了解客戶行動的改變，并立即做出相應的策略，通過掌握先機贏得客戶，既可以發揮老客戶的價值，又能不斷挖掘新的客戶。
        在現有客戶的保持方面，海量數據的挖掘可以進一步對客戶進行細分，從而達到有針對性的營銷進而使客戶不流失，這項工作其實在數據挖掘概念提出前各廠商早已有探索，只是海量數據的分析使得這一流程更加細化更有據可依。客戶關系管理理論中有一個經典的2/8原則指出：80%的利潤來自20%的客戶。通過數據挖掘中的分類分析算法對客戶消費行為、盈利能力進行分析，從而將客戶進行分類，進而可以把大量的客戶分為不同的類別，每一個類別里的客戶具有相似的屬性。根據上述的分析企業可以給不同類別客戶提供差異化服務從而提高客戶的滿意度，將那些消費額最高、最穩定的客戶群，確定為“黃金客戶”,根據分類不同對不同檔次的客戶確定不同的營銷策略，通過制定個性化的“一對一營銷”策略，實現企業留住高利潤客戶的目的。
        數據控掘對于潛在客戶的開發更為重要，這關系到企業的未來發展狀況。未來涉及眾多的不確定性因素，而企業需要根據當前數據和情況對未來做出相應的預測和決策。企業的增長要不斷地獲得新的客戶，通過數據挖掘分類分析能夠辨別潛在客戶群，判斷哪些客戶會變成響應者，以提高市場活動的響應率，從而使企業的促銷活動更具有針對性，并大大降低企業的促銷成本，可以實現收集大量客戶消費行為信息，掘出客戶最關注的方面，把企業的錢花在刀刃上，迅速找到客戶真正需要的信息，實現雙方共贏，從而把潛在的客戶轉化為現實的客戶。