客户关系伴随着人类的商务活动出现而产生，并成为影响着商务活动成功与否的关键因素之一。在充满竞争的市场上，如何抓住客户、留住客户、维持客户的忠诚度、保持市场竞争力，是今天所有企业关心的问题，能赢得和留住客户的唯一方法就是更加关注客户的需求。于是，区分不同类型客户，更好地保持和发展有价值的客户对企业来说就显得尤为重要。伴随着金融行业的逐步开放，银行业面临越来越激烈的竞争。传统的以金融产品为中心的市场战略，正逐渐被以客户为中心、以服务为目标的市场战略所取代。农信社作为金融机构中的一员，由于历史原因，在自身发展方面还相对落后。如何在激烈的同业竞争面前立于不败之地，就必须把注意力集中于客户的需求，客户被作为一种宝贵的资源纳入到银行的经营发展中。农信社虽然有大量的客户资源，但是缺乏一套行之有效的客户管理方法，进行判断、选择、争取、发展和保持客户所实施的全部过程。数据挖掘作为近年来一门新兴的交叉学科，汇集了数据库、数据仓库技术、机器学习、统计学等领域的技术和方法，它利用多学科技术进行大数据量的处理，在国内外金融领域应用广泛。目前，农信社已经完成全省数据的大集中，利用数据挖掘技术从海量数据中获取有价值的信息以便服务于农信社经营决策是必然的趋势。本文在分析国内外在数据挖掘、客户关系管理以及银行客户关系管理的研究现状及发展趋势的前提下，对当前应用成熟的一些数据挖掘、客户关系管理理论和技术进行了介绍。在此基础上，文章论述农村信用社客户关系管理中内涵、目标、具体实施内容和特点。作者以农村信用社理财产品销售数据为例，详细介绍了数据挖掘的流程以及流程的应用：采用决策树算法建模发现某种理财产品销售的特定客户群、采用关联规则算法建模发现某几种理财产品之间在销售时的内在联系。基于以上的研究，参照我社现有的客观关系管理方式，论文最后使用C++语言对上述两种数据挖掘模型分别进行软件实现，并对软件运行效果进行了验证，实证研究表明，模型软件对样本的的预测准确率较高，所以研究采用的方法是有效的、合理的。