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相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面：一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列。

四、保持客户——客户流失分析

随着企业竞争越来越激烈，企业获取新客户的成本不断上升。对大多数企业而言，获取一个新客户的花费大大超过保持一个已有客户的费用，保持原有客户的工作越来越有价值，这已经成为大多数企业的共识。你保留一个客户的时间越长，收取你在这个客户身上所花的初期投资和获取费用的时间也越长，你从客户身上获得的利润就越多。但由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户为了寻求更低的费用和其他服务商为新客户提供比你更多的额外优惠条件，不断地从你这里转向另一个服务商。我们把客户从一个服务商转向到另一个服务商的行为称之为客户转移。为了分析出是哪些主要因素导致客户转移，并可以有针对性地挽留那些有离开倾向的客户，我们可以通过使用数据挖掘工具为已经流失的客户建模，识别导致他们转移的模式，然后用这些找出当前客户中可能流失的客户，以便企业针对客户的需要，采取相应的措施防止客户的流失，进而达到保持原有客户的目的。

解决客户流失问题，首先需要明确流失的客户是什么样的客户。如果流失的是劣质客户，企业求之不得;如果流失的是优质客户，企业则损失巨大。如果企业优质客户的稳定期越长，企业与其维持关系的成本越低，获得的收益越大。因此，为保持优质客户，需要先辨识优质客户。这通过前面的客户细分就可以完成这项工作，分析出客户盈利能力，辨识和预测客户的优劣。当能够辨识出客户的优劣时，首先，根据已流失客户数据，可以利用决策树，神经网络等进行分析挖掘，发现流失客户特征;然后，对现有客户消费行为进行分析，以确定每类客户流失的可能性，其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户数据挖掘技术及其应用，在这些客户转移到同行业其他服务商那里之前，采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户。我们把这个过程叫做客户保留或客户保持。

在选择数据挖掘工具时，若希望能够对客户进行细分，并且能够对客户流失的原因有比较清晰的了解，那么决策树工具是比较好的选择。尽管其他的一些数据挖掘技术，如神经元网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型做预测分析时，很难对客户的流失原因有深入的了解，更得不到对付客户流失的任何线索。在这种情况下，也可使用细分技术和聚类技术来得到深入的了解，但用这些技术生成预测模型就相对复杂得多。一般来说，在客户保持中，大多使用分类回归决策树来生成预测模型。

综上所述，数据挖掘在CRM中有着广泛的应用，从某个角度可以说它是CRM的灵魂。通过运用数据挖掘的相关技术，发现数据中存在的关系与规则，为管理者提供重要的决策参考，用来制定准确地市场策略。并且，通过销售和服务等部门与客户交流，争取最优化的满足客户的需求，提高客户忠诚度和满意度、提升客户价值、提高企业收益，达到企业与客户的“双赢”局面。正是这一点数据挖掘技术及其应用，使得CRM得到了很大成功。

目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。虽然，不同的CRM应用到的数据挖掘技术很多，也很复杂...