利用数据挖掘技术进行客户分析，保有优质老客户CRM客户关系管理的基本理念说明了保持老客户比发展新客户会带给企业更多的效益。保持原有的客户资源，与客户建立一种长期的关系是客户关系管理理论的最终目标之一。
1．利用数据挖掘技术，分析客户实际情况，提升客户忠诚度。
在CRM系统中，建立客户信息档案，可以通过数据挖掘技术对客户的地域情况、消费情况、产品订购情况等进行记录和分析，获得客户的忠诚度。再根据分析结果制定出更合理、更符合用户需求的营销策略，从而全面提升客户的忠诚度。
2．利用数据挖掘技术，细分目标客户，实现客户价值管理，提升客户贡献度。
客户价值管理是CRM的核心，即通过数据挖掘技术对客户的特征、价值取向、购买行为等进行深入分析，区分不同客户对企业的价值大小。根据客户对企业贡献度的大小，可以将客户区分为高价值客户、普通客户和损益客户，针对不同性质客户提供多样的服务，满足不同层次客户的需求，提升客户的贡献度。
3．利用数据挖掘技术，分析客户数据，挖掘、获得客户发展潜力。
客户在初次购买时，不一定就是高利润客户，有的客户虽然目前不是重点客户，但有成为重点客户的潜质，对于这种用户也需要给予足够的关注，所以获得每个客户的发展潜力也是CRM管理的一个重要应用目标。
4．利用数据挖掘数据，进行数据分析，提升客户预警能力，防止客户流失。
随着各项服务成本的不断降低，各个企业对客户资源的争夺力度在不断加大，客户会频繁更换产品服务商。为了最大程度地减少客户流失数量，企业利用CRM数据挖掘技术，对客户数据进行有效分析，能够有效地发现客户流失的前兆，提升CRM系统客户流失预警能力。通过对客户行为的分析，制定面向客户的个性化挽留策略，消除客户的离网倾向，保有老客户。
除了保有老客户，发展新客户也是客户关系管理的最终目标之一。在4C理论的基础上，利用市场调查、CRM的数据挖掘技术和数据分析能力，使企业最大范围地得知潜在客户资源在哪里，然后制定有效的营销政策，有目的地开发相应业务，吸引大量新客户。通过客户认知（Customer Identifying）、客户获取（Customer Acquiring）发现有价值的客户，通过挖掘潜在客户来实现企业盈利率的最大化。