数据驱动的CRM精准营销引擎将颠覆传统的营销决策模式和营销执行流程，使异常宽泛的“大营销”更加精简高效。如今，新收购的客户关系管理（CRM）已成为整合海量客户数据和传统客户关系管理的引擎，帮助企业从容迎接“黄金时代”。越来越多的行业领导者更积极主动地将CRM营销分析与大数据结合起来。以实际经营活动增强市场竞争力，提高销售利润或用户体验。CRM应用数据挖掘的主要目的是从客户细分、获取新客户、提升客户价值和维护客户以防止客户流失四个方面进行研究。

实施客户细分的前提

客户细分是根据客户的性别、收入、交易行为特征等属性，将客户划分为具有不同需求和交易习惯的群体。同一群体的顾客在产品需求和交易心理上具有相似性，但不同群体之间存在较大差异。
客户细分可以是分类的，也可以是集群的。使用聚类方法，以前不知道客户可以分为几个类别。在对数据进行聚类之后，对得到的数据进行分析，总结出相似点和共性。

获取新客户客户响应分析

在大多数业务领域，业务发展的主要指标包括获得新客户的能力。获得新客户包括发现不了解您产品的客户。他们可能是您产品的潜在消费者，也可能是以前从竞争对手那里获得服务的客户。企业在寻找新客户之前，应该确定哪些客户是可能的潜在客户，哪些客户容易获得，哪些客户更难获得，这样才能最合理地利用企业有限的营销资源。因此，预测潜在顾客对公司促销活动的反应是获得顾客的前提。

随着潜在客户数量的不断增加，如何提高营销活动的针对性和有效性已成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别潜在的客户群体，提高客户对营销活动的响应率，使企业有意识、有针对性。数据挖掘工具可以根据企业提供的一系列客户数据和其他输入，建立“客户响应”预测模型，利用该模型计算出客户对某一营销活动的响应指标，从而找出对企业提供的服务感兴趣的人，从而达到获取客户的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。

提高客户价值交叉销售

公司与其客户之间的业务关系是一种不断发展的关系。在客户和公司建立摆脱这种双向的业务关系，有很多方法可以优化这种关系，延长这种关系的持续时间。在保持这种关系的同时，增加相互联系，努力在每次接触中获得更多利润。交叉销售就是这样一种工具，即向现有客户提供新产品和服务的过程。在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析最佳的匹配销售的方法。企业所掌握的顾客信息，特别是以往购买行为的信息，可能包括顾客下一次购买行为的关键甚至决定因素。通过相关性分析，数据挖掘有助于分析最佳、最合理的销售匹配。相关分析的结果可用于交叉销售的两个方面：一方面，对于购买频率较高的产品组合，找出在组合中购买了大部分产品的客户，并将其销售为“缺失”产品；其目的是找出更适用于每个客户的相关法律，并向他们销售相应的产品系列。

客户流失分析

随着企业竞争的加剧，获得新客户的成本不断上升。对于大多数企业来说，获取新客户的成本大大超过了维护现有客户的成本，维护原有客户的工作变得越来越有价值。这已经成为大多数企业的共识。

为了保持高质量的客户，你需要首先确定高质量的客户。这项工作可以通过以前的客户细分，分析客户的盈利能力，识别和预测客户的利弊来完成。当能够识别出客户的优劣时，首先根据流失客户的数据，利用决策树、神经网络等方法对流失客户的特征进行分析和挖掘；然后对现有的客户消费行为进行分析，确定各类客户流失的可能性，重点是寻找风险转移可能性高、业务价值高的客户，在这些客户转移到同行业的其他服务商之前，采取相应的业务活动来维护这些客户有价值的客户。