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浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用摘要：随着信息技术中的数据挖掘技术的不断成熟与发展金融企业利率市场化进程的快速推进企业面临着巨大的互联网金融的冲击和挑战。如何能更好的运用数据挖掘技术使金融企业摆脱困境走出低谷具有十分重要的应用价值和现实意义。特别是在现阶段金融企业不断开放很多企业都大力提倡和发展以客户为中心的客户关系管理体系。在管理和发展的过程中势必会产生大量的数据如何结合数据挖掘技术有效的协调和处理客户数据挖掘潜在的、有用的数据信息以此来解决客户关系管理中所遇到的问题为企业的发展提供有效的决策依据和手段帮助金融企业高效率的维护企业信息的同时带来更多的经济效益。本文从数据挖掘与客户关系管理两者的关系出发深入浅出的分析银行金融企业在客户关系管理应用数据挖掘存在的诸多问题针对问题如何运用数据挖掘技术在银行金融企业扭转被动局面提出应用方法和解决措施。从而提高客户关系管理体系的构建为企业实现利润最大化。关键词：数据挖掘技术；企业；客户关系管理高度开放的中国金融市场特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系这一经营体系理念的构建不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度而且能提高企业的经济效益。但是随着网络技术和信息技术的发展客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务能够真正意义上以客户为核心防范企业风险创造企业财富。一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系随着时代的发展银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的两者有机的结合能够收集和处理大量的客户数据通过数据类型与数据特征进行整合挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体能够观察市场变化趋势这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业受到国外银行业市场的大幅度冲击显得有些捉襟见肘面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击银行业缺乏数据分析和存储功能往往造成数据的流逝特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题现今我国的金融业发展存在着数据数量大数据信息混乱等问题无法结合客户关系管理的需要建立统一而行之有效的数据归纳并以客户为中心实行客户关系管理。1.客户信息不健全在如今的银行企业虽然已经实行实名制户籍管理制度但由于实行的年头比较短特别是以前的数据匮乏。重点体现在银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外数据还不能统一和兼容每个系统都是独立的系统比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户特别是那些需要服务的目标客户无法享受到银行给予的高质量的优质服务。2.数据集中带来的差异化的忧虑以客户为中心的客户关系管理体系是建立在客户差异化服务的基础上的而作为银行大多数以数据集中全部有总行分配这样不仅不利于企业的差异化服务给顾客提供优质得到个性化业务同时分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据损失客户的利益做到数据集中往往是不明智的选择。3.经营管理存在弊端从组织结构上我国的银行体系设置机构庞杂管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍管理人员不懂业务只是一味的抓市场而没有有效的营销手段更别说以市场为导向以客户为核心建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力另外业务流程繁琐不利于客户享受更多的星级待遇这与数据发掘的运用背道而驰很难体现出客户关系管理的价值。三、数据挖掘技术在企业的应用和实施如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析利用模糊聚类分析方法对客户进行分类通过建立个性化的信息服务体系真正意义的提高客户的价值。1.优化客户服务以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势发现信贷趋势及时掌握客户的需求为客户提高网上服务网上交易网上查询等功能高度体现互联网的作用动态挖掘数据通过智能化的信贷服务拓宽银行业务水平保证客户的满意度。2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为