客户关系管理(CRM)是当前的研究热点。由于国内企业发展的特殊轨迹,在此方面的研究和应用明显落后于国外。虽然目前国内对“到底什么是CRM”、“CRM能为企业做什么”、“CRM应该包含哪些功能、覆盖哪些业务过程”等问题进行了探讨,且取得了一定的成效。他们也意识到如果不涉及分析型CRM研究的努力其价值并不大,但是目前国内对分析型CRM中各种分析模型的研究却还很少。本文首先对CRM的产生和发展、CRM的定义与本质及CRM的分类作了一个简单的描述,并指出了我国CRM研究的紧迫性和重要性。接着着重介绍了CRM中的分析型CRM,并突出了数据挖掘技术在分析型CRM中的重要作用。后来又在文中对粗糙集理论、预测方法、层次分析法、MUSA(Multicriteria Satisfaction Analysis)、聚类分析方法等在分析型CRM建模中会用到的理论和方法进行说明。并且以电信行业为基础用上面的理论进行了分析型CRM的模型和方法研究。分别提出了基于粗糙集的组合预测模型,应用MUSA方法进行客户满意度分析,应用层次分析法进行客户信用度分析,应用粗集和模糊聚类分析方法对客户进行聚类分析。最后,结合作者在拓维信息系统有限公司拓维电信CRM(TW-TCRM)系统的应用实践,对上述的模型和方法进行了实例分析。