随着CIMS（计算机集成制造系统）与ERP（企业资源计划）的逐步广泛应用，在竞争之中，在产品质量、供货及时性等内部因素上，很多企业已经在一个高水平上逐步趋同。市场压力的加大，使企业在完善制造、管理诸内部环节之后，需要将其他外部因素，如赢得新客户、保留老客户和提高客户利润贡献度等，在商业运营中放在更重要的地位上。从1999年开始，客户关系管理开始得到了广泛的关注，国内外很多软件商如Oracle、Siebel等，推出了以CRM（客户关系管理）命名的软件系统，有一些企业开始实施以客户关系管理命名的信息系统。但目前，CRM系统还基本停留在对销售与售后服务等方面的业务流程进行自动化的实现上。对如何将收集的客户数据进行分析，并如何将分析的结果集成进相应的商业步骤之中，目前还很少讨论。围绕着客户数据分析这一问题，本文主要讨论了实现分析型CRM两个关键环节——数据环境实现和数据分析方法。本文首先从宏观上对客户关系管理进行了描述，介绍了CRM的概念、功能、分类和商业化的产品，总结出未来实用化的CRM商品的发展趋势。随后重点对目前很少涉及的分析型CRM进行了展开阐述，说明了其发展的营销学以及信息技术的背景，并阐释了CRM和ERP、CIMS以及电子商务系统的应用集成。随后，本文阐明了CRM数据分析环境的一般需求，对比了目前普遍应用的DB-DW两层体系和DB-ODS-DW三层体系之间的区别，并提出了分析型CRM数据环境框架。同时，结合实际工程实例，说明了ODS(操作数据存储)中间层的具体技术实现。在建立起数据环境的前提下，本文总结了CRM客户数据分析的整体流程，并根据实际项目的情况，提出了在客户数据挖掘的关键环节中应用SVM（支持向量机）方法，同时对算法进行了适应于客户关系管理的算法改进，在本文的最后，根据对客户细分和客户保持的需求，具体提出了包括技术和商业流程在内的整体解决方案。