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上几章中介绍了CRM系统数据挖掘的方法，但是有了**的方法还不够，在使用CRM系统进行数据挖掘之前，为了确保CRM系统建立良好的数据模型，还必须制定良好计划，确定CRM系统数据挖掘流程，指导每一个环节做什么，要实现什么目标，才能有序地、**地实现数据挖掘。
同时，还要注意的是CRM系统数据挖掘的流程不是一条线，而是不断循环重复的，这样才在重复的过程中，不断优化完善CRM系统数据挖掘的流程、方法，使企业通过CRM系统更**得掌握更多的市场、客户、销售的隐性、潜在价值信息。
CRM系统数据挖掘流程主要有以下步骤：
确立数据挖掘目标
CRM系统的每一个功能模块，都能为企业在客户关系管理中实现一个或多个目的。数据挖掘也一样，想要挖掘到有价值的数据，就必须对数据目标进行明确的目标定义。
建立数据挖掘库
建立数据挖掘库、数据准备、建立数据挖掘模型，这三个步骤是CRM系统数据挖掘流程中，数据预处理的核心，需要花费大量的时间和精力。数据准备和建立数据挖掘模型需要重复进行，才能不断完善、优化CRM系统数据挖掘流程。
建立数据挖掘库，是为了使CRM系统充分支持各种结构复杂的数据的统计、分析、多维度分析、查询以及图表生成，实现数据可视化展示。CRM系统的数据挖掘库的建立流程包括：数据收集、数据提取、数据清理、合并、整合。
数据准备
这是建立数据挖掘模型的一个准备阶段，基本步骤是：选择数据变量;构建数据依据;选择模型标本;转换变量。这样才能保证数据和CRM系统中模型的运算法则的一致性。
建立数据挖掘模型
在建模过程中，需要重复修改数据、定义，提升模型数据挖掘的精确度和健全性，可以在CRM系统中先用一部分数据建立模型，用其余的数据测试、验证的方法来建模。
数据挖掘模型评价
即由领域内的专业人士对模型进行精确性与**性的评价。
应用
将新建立的数据模型，详细部署到CRM系统中，并投入到日常应用中，是销售、市场人员能够通过数据采集在CRM系统中得到更多的潜在信息和更多的销售机会。
CRM系统的数据挖掘功能在企业的客户关系管理中的作用越来越大。企业通过CRM系统实现更多数据的掌握，为企业决策提供依据，挖掘更大的市场价值，提升企业的市场竞争力。
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