客户关系管理是一个系统性的工程，是技术和管理相结合的产物。作为企业信息化的最新发展，客户关系管理实现了企业由以产品为中心向以客户为中心的转变，客户首次作为一种资源纳入企业的管理视野。目前客户关系管理已经成为企业提高客户满意度、增加客户保留、提高企业盈利能力，从而提升企业竞争力的最有效举措之一。 客户关系管理的基础是与客户行为相关的数据，在企业的各种信息系统和员工头脑中存在着大量的与客户有关的数据，这些数据背后往往隐藏着许多重要的信息，但由于技术和观念的局限性，很多客户数据背后隐藏的客户信息和客户知识无法被快速有效地挖掘出来。数据挖掘能够创建预测客户行为的模型，能够从大量的日常积累的数据中发现潜在的、有价值的知识和信息，从而很好地支持人们的决策。数据挖掘有着广泛的商业应用潜能，是知识发现与知识管理研究中的一个很有应用价值的新领域。 具体来讲，本论文所做的主要工作如下： 1．分析基于数据挖掘技术的客户关系管理优化策略。该策略的主要特点是在客户关系管理解决方案中引入数据仓库和数据挖掘的思想，利用数据挖掘有效地从大量数据中发现潜在的数据模式、做出预测性分析，为客户提供有针对性的服务； 2．结合某电信分公司的实际业务情况，提出在数据挖掘技术的基础上建立电信cRM系统的必要性和具体实施方案。重点阐述了在计费系统和营业系统的基础上，CRM系统的体系结构、数据仓库的设计以及部分功能实现，论述了数据挖掘算法(决策树算法、关联规则算法)、数据仓库技术、J2EE技术在电信CRM中的重要应用。本系统是将数据仓库和数据挖掘技术应用于实际，为数据挖掘技术在电信领域的实用化做出了有益的尝试，为客户关系管理理论的实现提供了有效的技术途径。 虽然数据挖掘技术在CRM中的应用研究是当前的研究热点，但国内在该领域的研究和应用明显落后于国外。但是，随着信息化在中国的不断发展，数据挖掘技术在CRM中的应用必将越来越广泛，对这一领域的研究将会体现出越来越重要的价值。随着数据挖掘技术的进一步发展和深化，必然会带给CRM更为广泛的应用前景和市场价值，这种价值对增强我国企业的核心竞争力将会发挥越来越大的作用。