在企業管理中，客戶的生命周期的每一個階段都會用到數據挖掘技術，數據挖掘技術能夠幫助企業確定客戶的特點，從而可以為客戶提供有針對性的服務。
數據挖掘是一個利用各種分析工具在海量數據中發現模型和數據間關系的過程，這些模型和關系可以用來做出預測。
在實施數據挖掘之前，先制定每一步的計劃，達到什么樣的目標是必需的。有了好的計劃才能保證數據挖掘有條不紊地實施并取得成功。很多軟件供應商和數據挖掘顧問公司都提供了一些數據挖掘過程模型，來指導用戶進行數據挖掘工作。比如SPSS的5A：評估(Assess)、訪問(Access)、分析(Analyze)、行動(Act)、自動化(Automate)以及SAS的SEMMA：采樣(Sample)、探索(Explore)、修正(Modify)、建模(Model)、評估(Assess)。
基本的數據挖掘流程一般包括以下幾部分：商業問題的理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型的證實和評價以及擴展應用。
CRM中的數據挖掘指通過高等統計工具等的使用，利用分類、關聯性、序列分析、群集分析、機器自我學習及其他統計方法，從數據庫中龐大的數據中，收集與顧客相關的數據，對這些數據進行篩選、推演與模型建造等程序，找出隱藏的、未知的、但卻對企業經營十分有用的信息，或者說是在數據與模式中的可把原始數據轉換成商機并成為決策依據的新知識。從CRM的整體結構來說，數據挖掘是整個CRM的核心，也是構成商業智能的基礎。
數據挖掘技術要想得到長足的發展，必須要和實際應用結合起來才能體現其強大的生命力。完整的數據挖掘不單可以做到準確的目標市場行銷，當分析的工具和技術成熟時，加上數據倉庫提供大量的儲存顧客數據的能力，可讓數據挖掘做到大量針對個人的數據定制，從而準確地對顧客作一對一的行銷。企業對顧客有充分的了解，才能有效地和顧客建立關系，進而有效地進行行銷，創造商機。
數據挖掘是CRM中的基礎和核心，通過數據挖掘，能有效地提供營銷、銷售、服務的決策支持，讓工作人員可以得到充分的信息來行動，并預測在適當的時間、地點，提供給顧客合適的產品和服務。
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