随着汽车行业的发展和居民消费水平的提高,我国的汽车销售行业迅速崛起,客户已经成为至关重要的成功因素和潜在的利润来源。随着社会的发展和科技的进步,特别是网络技术的发展,汽车销售企业引入了客户关系管理(Customer Relation Management,简称CRM)系统来协助管理客户信息。CRM系统的实施,可以帮助企业更好地了解客户的需求,改善企业与客户的关系,提高客户满意度,从而提升企业的竞争力。在我国汽车销售领域的CRM中,由于技术和观念的局限性,很多客户数据背后隐藏的客户信息和客户资源无法被快速有效地挖掘出来。将数据挖掘技术用于汽车销售CRM是挖掘隐藏客户信息和资源的有效方法,在数据挖掘算法中,K-Means(硬聚类算法)是一种最经典也是使用最广泛的聚类方法。在常规的K-means算法中,初始聚类中心的随机选取可能会陷入局部最优解,而难以获得全局最优解。针对于以上问题,本文研究汽车行业CRM的特点和存在的问题,制定出一种数据挖掘在汽车销售领域CRM中的应用方案。基于汽车销售行业数据挖掘的特点,构建并实现了一种汽车销售行业的数据仓库。通过分析数据挖掘在汽车销售领域的应用特点,对k-means数据挖掘算法进行改进,并将改进后的K-means算法通过数据挖掘软件WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis,简称WEKA)应用于汽车销售领域。通过对数据挖掘实验结果进行深入分析,得到汽车销售过程中存在的规律及潜在客户信息,揭示出该改进数据挖掘算法能够有助于在汽车销售领域CRM系统中为企业管理层提供正确的决策支持,提升其竞争力和盈利能力。