（3）Swift提出的基于客户流程循环模式挖掘的客户知识管理模型。swift根据企业客户流程的循环模式，提出了基于客户流程循环模式的客户知识管理模型，如图3所示。该模型主要通过知识发现、营销计划、客户互动、分析与区别四个子任务动态循环来挖掘、积累客户知识，通过提升客户知识管理来提高客户关系管理的效率和效果。

    图3 Swift 提出的给予客户流程循环模式挖掘的客户知识管理模型

    （4）孟丽君、张大亮和胡旭初提出的客户知识管理模型。孟丽君、张大亮和胡旭初提出的客户知识管理模型，如图4所示，侧重于研究客户知识管理实施所依赖的组织条件，其目的是为企业有效实施和开展客户知识管理提供指导和参考借鉴。该模型以有助于开发客户知识的组织条件作为企业实践的指导，强调企业在获取客户知识的同时，需要对获取的知识进行整合、分析、反馈和优化，从而保证客户知识的准确性和全面性。

    图4 孟丽君、张大亮和胡旭初提出的客户知识管理模型

    这些主流的客户知识管理模型都强调客户知识管理的重要性，揭示了客户知识的深度获取与有效管理是提高企业竞争优势和抗风险能力的根本保障。但这些模型存在的问题主要在于其客户知识管理和知识获取的方法主要依靠人工方法进行浅层面的知识归纳、汇总，难以挖掘深层客户知识和适应当前海量客户数据的急速增长与动态客户知识的获取与管理的需要。缺乏知识获取与管理的动态化、自动化和智能化。

    二、基于数据挖掘的客户知识管理模型

    基于数据挖掘的客户知识管理模型是数据挖掘技术和知识管理方法在客户管理领域的结合，是未来客户知识管理的发展方向。它将当前主流的智能信息处理技术——数据挖掘技术作为客户知识管理的核心，通过自动化、智能化地挖掘客户知识，实现企业与客户之间的互动学习和协作创新。从而增强客户价值，提高客户满意度和忠诚度，适应当前知识经济时代客户对企业产品和服务的多样化、差异化需求，逐步提升企业的竞争优势。基于此，本文构建了基于数据挖掘的客户知识管理模型，如图5所示。该模型利用数据挖掘技术从海量的动态客户数据中有效地挖掘出特定的客户知识，并对获取的知识进行高效的深层次管理，从而为企业决策提供智力支持。

    图5 基于数据挖掘的客户知识管理模型