随着信息技术的发展和网络化经济的快速进步，传统的商业模式发生了根本性的变化。在很多行业，特别是零售业，由于产品和服务的商品化以及同质化，企业之间的竞争更加激烈；而且客户期望也在快速变化，对产品和服务的质量、个性化和价值要求更高。在这种环境下，客户的忠诚度是取得成功的重要因素，建立和维持客户关系成为企业取得竞争优势的最重要的基础。以数据仓库技术和数据挖掘技术为基础的客户关系管理CRM系统的出现，成为解决这一问题的有效途径。 本文首先阐述了客户关系管理的概念及其发展历史，并描述了零售业实施CRM的困难和可能性系以及零售业CRM的体系结构。并进一步说明数据仓库技术和数据挖掘技术在CRM中的地位。 然后，分析了数据仓库技术在CRM系统中的重要性。根据CRM系统中，客户信息数据仓库关键性的作用，讨论了数据仓库的构建模型和面向OALP的数据模型构建过程，以及从操作型环境抽取数据并导入数据仓库方法。 最后，分析了CRM中客户细分的作用、方式。并讨论了利用数据挖掘的聚类算法进行客户细分的过程。并对几种细分方法做出比较，给出了总结和展望。