来源:北京软件开发公司

可以划分为三种类型：操作型CRM、协作型CRM和分析型CRM。其中操作型CRM主要包括销售自动化、营销自动化和服务自动化等，是CRM的基础功能模块；协作型CRM主要提供了企业与用户之间的沟通渠道，包括呼叫中心等模块；而分析型CRM对客户信息进行统计和分析，发现潜在的规律从而辅助决策，而数据仓库技术是分析型CRM的重要支撑点。

分析型CRM目前使用领域

分析型CRM是一种处理大容量的客户数据的方法，使企业营销决策人员获得可靠的信息支持策略和作战商业决策。虽然分析型软件免费版能够提高企业的核心竞争力，但是并不是每一个企业都能具备实施分析进销存软件免费版的实力和必要性。目前，国内外分析型进销存软件免费版的成功案例主要集中在保险、银行、证券、电信以及大型零售业等领域。

分析型进销存软件免费版的技术支持

名易和认为—个分析型进销存软件免费版的研制和实施应该强调以下几点：一是以客户为中心；二是建立企业的前台与后台的应用集成；三是实现营销自动化、销售人员管理自动化、客户服务与支持自动化；四是实现市场、销售、客户方面的统计分析和决策支持功能。高性能的决策支持技术是分析型CRM必要的组成部分，分析型CRM所需要的核心技术应该包括数据仓库、数据挖掘、OLAP、先进的决策支持技术。其中数据仓库、数据挖掘、联机分析处理都是进行科学决策实施的手段和基础。

分析型进销存软件免费版内容

数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。

从CRM软件所搜集的数据是最能帮助企业了解客户的，所谓的“一对一”营销也是注重在了解客户的需求，以便投其所好促成甲乙。如果能运用一些数字或统计模式，发现数据中存在的关系和规则，根据现有的数据预测未来的发展趋势，那么久可以为管理者提供决策支持。

1.客户特征分析

分析型CRM能够统计大量的客户信息，并支持对客户进行多维的特征分析。在银行、保险、电信、传媒、零售等行业，客户的数据量是庞大的。要对这些客户数据进行分析，就要求分析工具能够处理大量的客户信息。每个客户的属性描述包括地址、年龄、性别、证件号码、收入、职业和教育程度等多个字段。分析型CRM必须能够支持对多维特征的组合性分析，快速给出符合分析条件的客户名单和数量。

2.客户行为分析

分析型CRM能够处理复杂的数据，并支持对客户行为进行分析。现有客户的基础信患来源于企业的现有业务系统，因此，结合客户信息对某一类客户群的消费行为进行分析是很有意义的，这要求CRM中的分析工具可以从多个数据库中抓取信息，并形成复杂的数据簇。在此基础上，可以分析某类客户的消费行为。行为分析是比特征分析更为复杂的分析，因为它涉及到行业知识和分析模型的结合。

3.建模和参数调整

特征分析和行为分析形成以客户为中心的数据库，除了特征分析和行为分析，预测正在日益成为强大的分析功能。在详细了解消费行为之后，很自然地要对数据的参数进行某些调整。

4.数据挖掘

客户信息的录入和储存方式是数据，但是，对于决策者来讲，独立的单个的数据的意义并不大，更重要的是信息和知识。现有的数据挖掘方已经能够按照内置逻辑语言进行归纳和演绎。例如，根据模型数据，系统以达成最高利润为目标，提供建议进行的价格优化政策。通过输入抽样调查的测试数据，系统可以根据呼出电话的反馈率、直接邮件的反馈率、电视广告反馈率、巡展的反馈率等数据，确定最佳的市场活动模式，以最低的成本获得最好的市场活动效果。