客户关系管理（CRM）是企业管理中的一项关键策略，其目的在于通过建立和维护与客户的良好关系，来提升客户满意度和忠诚度，并最终促进企业的销售增长和盈利。在市场经济环境下，竞争日益激烈，客户资源成为企业关注的焦点，而客户关系管理提供了以客户为中心的管理模式，其核心在于客户细分。
客户细分是一种将市场中的客户按照特定标准进行分组的方法。美国学者温德尔·史密斯在上世纪50年代提出这一概念，它依据客户的不同特征和行为习惯将客户划分为不同的子群体。现代营销中的客户细分理论，注重从客户的角度出发，对客户的不同需求进行分析，并以此指导企业资源配置和市场策略的制定。客户细分具有动态性、受多种因素影响以及分类标准的多样性等特点。
数据挖掘是指从大量的数据中提取有价值信息的过程，这些信息是隐含的、未知的、潜在有用的。随着技术的发展，数据挖掘的对象已经从单一数据库扩展到文件系统、数据集合和数据仓库等。数据挖掘技术包含多种方法，例如关联规则分析、神经网络分类、决策树和实例学习等。这些方法可以应用于客户数据，帮助企业发现客户行为的模式，预测客户行为，并据此做出更加精准的营销决策。
在客户关系管理中，数据挖掘的客户细分方法包括建立逻辑模型、执行数据挖掘实施和分析客户细分数据。逻辑模型的建立涉及到多个维度的客户属性，这些属性可以是连续型或离散型，并形成一个多维的属性空间。在客户价值维度上，客户可以被分为有价值客户、潜在价值客户和无价值客户。通过定义等价关系，可以将客户属性空间映射到概念空间，形成不同的客户细分。
客户细分的数据挖掘实施，需要通过数据库中的已知概念类客户数据进行样本学习，自动归纳出客户属性空间与概念空间之间的映射关系。这涉及到客户数据存储，其中包括企业的内在属性、外在属性以及行为属性等，而数据挖掘方法则帮助企业建立客户数据与概念维度之间的关系。
客户细分数据分析强调建立客户动态行为描述模型，以满足客户行为的非确定性和非一致性。数据挖掘在客户中心的管理体制下尤为重要，它能够弥补传统数据分析在可靠性方面的不足。客户外在属性，如客户地理分布和客户群体等，是数据挖掘过程中考虑的重要因素。
数据挖掘在客户关系管理中的应用，特别是在客户细分领域，对于理解客户需求、优化企业资源配置、提升市场策略的有效性以及增加企业收益等方面具有极其重要的作用。通过对大量客户数据的深入分析和挖掘，企业能够更好地对市场进行细分，从而制定更加精确和个性化的营销策略，实现企业的长远发展。
