處於快速多變的環境中，人們除了喜歡高科技、高效率的產品之外，對於服務的品質也越趨要求，因此各大產業開始重視顧客關係，進而發展出顧客關係管理，尤其對服務業更形重要，本研究將由AL化妝品公司的顧客關係管理系統中擷取資料，試圖利用資料建立起專屬的客戶分析，以期讓行銷和營業人員能在大量的會員資料庫中找出有用的資訊，掌握會員的消費、靠櫃行為模式、實現個人化之服務、有效區隔市場，瞭解不同客戶特性等。進而制定適當之行銷策略以達成業績提升之目標。而資料採礦的技術能在資料量龐大的銷售明細資料庫中，利用客戶的基本資料與交易資料衍生對公司有幫助的評估項目，得以評估客戶的特質、需求、消費行為、建立不同的市場行銷策略等，行銷人員藉由該資料分析，採用不同的宣傳方式與促銷策略，以達最佳的獲利目標。 本研究以AL化妝品公司之客戶銷售明細及靠櫃紀錄作為資料分析的基礎。利用資料採礦的技術，找出客戶與商品之間的11種不同組合，以供未來進行個人化促銷之用途，並發掘客戶在靠櫃行為的關聯規則。本研究利用關聯規則演算法，提供不同的關聯規則分析角度，以考量客戶進行靠櫃行為組合的關聯規則，進而支援經營者制定相關靠櫃行銷活動的策略，以提高銷售量。最後利用銷售明細，找出最佳商品組合，以供未來母親節、週年慶等節慶檔期進行促銷活動。