进入21世纪以来，在产品和管理高度同质化的背景下，客户资源成为企业最重要的资源。很多企业希望通过客户关系管理，在整个公司实行以客户为中心的经营模式，以提高企业的核心竞争力。但是，在CRM实施中，却有70%左右的企业并没有取得预期效果。企业实施客户关系管理战略效果不理想的原因很多，但是从信息组织的角度进行分析，就会发现在大多数现行CRM解决方案中，信息组织流程缺失了非常关键的一环：知识的挖掘与利用。而把现在日趋流行的商务智能的理念引入企业的CRM战略，正可以弥补大多数现行CRM中的这一缺陷。

1完整的CRM信息组织流程：从数据、信息到知识

CRM战略的基础是捕捉和利用正确的信息以加强客户关系。CRM试图从大量的数据中整理和提取出信息，进而将这些信息转化为可支持决策的知识。促使数据到信息，再到知识的转化，就是在促使CRM战略发展和相关的商务智能的实施。很多企业耗费巨资投资于CRM却没有得到他们所需要的或想要得到的东西，就是因为他们不能够确切地知道，在数据、信息、知识中间，他们到底需要什么，也不清楚数据、信息、知识到底能做什么或不能做什么。这样，弄清楚在一个综合的CRM战略中各种信息资源的根本区别就非常重要了。

1.1数据

CRM的数据涉及企业运作过程中的各种内外部信息以及企业与客户之间的沟通信息，其中，客户数据是CRM数据的核心?？突菔嵌愿髦窒附凇⑹率岛涂突ё柿系募锹迹核?、干什么、什么时间和在什么地方。比如直接的销售资料、客户与客服中心的联系情况以及网络服务互动时的情况等等。

如果把CRM比作一座高楼大厦的话，那么基本数据就是这座大厦的地基，能不能及时、准确、完整地获得这些基本数据，对CRM战略能否成功起着决定性的作用。但是，数据仅描述了所发生事件的部分事实，数据本身是不能告诉企业CRM执行情况的好坏.也不能告诉企业应该去做什么。在这种情况下，对基本数据进行初步的统计分析，就成为我们在获取基本数据后的第二步工作。

1.2从数据到信息

CRM中信息的形成过程就是对数据进行整理组织、统计分析的过程。对数据进行统计分析可以获取组织CRM当前的运作状况，使用户能够监测CRM运行情况，或提供CRM业绩报告等。统计数据(信息)使得企业能够跟踪客户行为，因而它在评估商务运营及营销运动的效果方面显得很有用处，并且对企业观察客户一段时间内的行为趋势和客户分类也有帮助。统计数据通过对以往情况提供全面的视角来强化对基本数据的认识。

仅仅获得信息的CRM仍然存在缺陷：一方面，其计算机可以将数据转换为信息，但不能使数据上下相关联，分类、计算、压缩通常也必须借助人的帮助；另一方面，统计分析所总结的是旧的数据，得出结论、找出趋势和做出预测的整个负担都落在了人的肩膀上。对这两个缺陷的解决方法的探索，推动着信息到知识的转化。

1.3从信息到知识

CRM中的知识是通过对数据和信息的深入综合分析与挖掘而得到的，它需要利用先进的信息技术，通过查询、比较、推理及联想等知识发现的手段，找出存在于客户数据和信息中的模式、规则、概念和规律，比如对客户的自动识别、分类等。信息只表示发生了什么，而知识能告诉企业事情发生的原因及发展趋势，这样，企业就能及时、迅速、准确地制定与客户的互动行为，以提升客户的忠诚度、销售量和利润率，最终实现“以客户为中心”的经营模式。

从数据、信息到知识是CRM信息组织的完整流程，任何一环的缺失或不足，都会影响到信息资源的合理利用。因此，拥有一个完整的信息组织流程，就成为客户战略成功的必要条件之一。

2大多数现行CRM战略中信息组织流程的主要缺陷

CRM信息组织流程中“从信息到知识”这一关键环节的缺失或不足。是许多企业实施CRM效果不理想的主要原因。

现行大多数CRM解决方案一般将重点放在对客户的联系信息和交易细节等数据的记录上，对这些数据的利用主要是做一些简单的查询和统计。这样，在这些CRM信息组织中，信息资源实际只完成了“从数据到信息”的转化，它还必须经过大量的人工实时处理才能被提供为决策参考。在当今数据量极度增长的背景下，这样的CRM系统实际上是无法在适当的时候向适当的人提供适当的决策参考的。“从信息到知识”这一信息组织流程的缺失或不足，直接影响了企业客户战略的实施。

软件供应商提供的CRM软件中，一般都有数据挖掘等知识发现工具，问题是，很多数据挖掘工具其实不过是数理统计的应用，它们并不是真正寻找出数据的规律，而是验证尽可能多的假设，其中包括许多毫无意义的组合，最后由人来判断其合理性。这是许多安装了所谓的数据挖掘工具的CRM却很难挖掘出“知识”的主要原因。这类CRM实施方案对数据的利用实际上仍停留在“信息”上，“从信息到知识”这一关键环节的缺失与不足，仍然是这类CRM实施效果不理想的主要原因。

3用商务智能(BI)弥补客户关系管理的缺陷

3.1商务有能的内涵

一般我们可以认为商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化、半结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改普商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力闭。
商业智能逐步形成了其完整的技术体系，主要由数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DM)三部分组成。商务智能中信息组织的过程是这样的：从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的正确性，经提取、转换后将数据加载人数据仓库(这时数据变为信息)，然后通过联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的行业知识，对信息进行处理(这时信息变为辅助决策的知识)，最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。

商务智能帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断。也就是说，怎样把各种数据及时地转化为企业管理者感兴趣的信息(或者知识)，然后根据这些信息来采用明智的行动。

3.2在CRM中与引入商务智能的必要性

如何利用数据增进对客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)情况的了解，实施以客户为中心的战略，从而创造出能使企业收入、利润和客户满意度都达到最优的理想结果的商务战略，这是CRM的核心，也是CRM实施中的难点。而商务智能正可以利用恰当的工具，如数据挖掘、决策支持和分析工具等去收集和分析与客户行为有关的信息，并进行客户相关数据分析以及营销、销售和服务的部门级辅助决策支持，并能为高层领导提供企业全局的辅助决策支持，实现了运营与分析的闭环互动。所以，在CRM战略中引入商务智能的概念，并在实施中加以正确应用，就成为CRM战略取得成功的不可或缺的一环。

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