任何企业在制定其增长策略时都需要回答以下两个关键问题：在哪里竞争?及如何竞争?
回答以上问题的基础在于是否对企业的内、外部环境有一个清晰的认识，了解企业客户(客户种类、客户需求、购买因素)作为对外部环境研究的一个重要方面一直都受到企业管理者的关注。
为此就需要不断地对影响客户行为的因素进行深入的分析，具体包括：客户是谁?客户的购买体验如何?服务或产品的竞争性如何(包括价格、渠道、行销等多方面)?我们都知道，加深对客户的了解是一个循序渐进的过程，具体包括客户特征的描述、客户细分、客户价值分析、客户生命周期分析及客户忠诚度分析等多项内容。
CRM需要数据挖掘
客户的价值已经越来越多地影响着企业的价值，客户关系管理(CRM)正是通过建立长期而系统的客户关系来提升单个客户价值的战略，其要旨在于帮助企业通过运用适合的技术以及合理的人力资源洞察客户的行为和他们的价值，以便企业能够迅速有效地对客户的需求进行回应。CRM的核心是“了解客户，倾听客户”，CRM的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意度和忠诚度，降低客户流失”，总之一切的最终目的--提高收益。
在企业关注客户关系管理的同时，信息技术的飞速发展为客户关系管理(CRM)的高效实施提供了技术保证;通过数据挖掘技术对客户需求进行深入分析可以满足企业对个体细分市场的客户关系管理需求。数据挖掘主要是找寻隐藏在数据中的信息，例如发现趋势、特征及相关性的过程，也就是从数据中发掘出信息或知识;数据挖掘要求使用者具有对商业问题的深入理解及对模型适用条件的深刻认识。
数据挖掘在CRM中扮演的角色
企业通过搜集、累积大量的市场及顾客的资料，建立了庞大的数据仓库，通过采用数据挖掘技术，寻找出对消费者而言最关键、最重要的影响因素，并籍此建立真正以客户需求为出发点的客户关系管理系统。
数据挖掘在CRM中的具体应用包括：客户盈利能力提升、客户挽留、客户细分、客户倾向、渠道优化、风险管理、欺诈监测、购买倾向分析、需求预测、等价格优化等，下面通过对中国移动客户保留计划的分析，来说明数据挖掘在CRM中扮演的角色。
通过有效的数据挖掘，通过对消费者行为的分析来进行客户细分，具体内容包括界定客户群消费行为的指标、对消费行为的聚类分析、客户群的分类并对其的普遍行为进行描述;
明确消费者的战略定位，通过对各消费群提的规模及业务贡献的分析，明确各消费群体的竞争稳定性，针对不同的消费群体界定出其在企业中的战略定位，同时通过有效的套餐元素设计来推出针对性的套餐计划。
通过对不同群体之间的套餐进行组合，形成包括基本套餐、特殊套餐及可选择性捆绑的套餐模板。
综上，数据挖掘是CRM的前提和基础，CRM是数据挖掘的延续和创新，通过将两者进行有效的组合，不断促进企业单个客户价值的提升和客户规模的扩大，有效地推动着企业价值和实力的不断攀升。
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