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如果你已經(jīng)建立了客戶信息和市場的數(shù)據(jù)倉庫，現(xiàn)在你該如何使用數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)？CRM幫助企業(yè)提高他們與客戶相互作用的收益；與此同時，企業(yè)通過個性化服務可以使這種相互作用顯得更友好。為了使CRM獲得成功，企業(yè)應該使產(chǎn)品和商業(yè)活動跟期望和客戶相匹配，換句話說，就是要職能化慣例客戶生命周期。
到目前為止，大多數(shù)CRM軟件更多關注客戶信息的組織和管理的簡單化。這些軟件（只能稱為操作性CRM軟件）關注于創(chuàng)建一個客戶數(shù)據(jù)庫，這個DB提供了客戶與企業(yè)關系的一致性描繪并用專門的應用程序來提供這些信息；這些軟件包括SFA，客戶服務程序，在這些軟件中企業(yè)可以“touch”到客戶。
然而，這些客戶信息的絕對容量和日益復雜的與客戶的相互作用將數(shù)據(jù)采集推倒了促使客戶關系更有意義的最前端。數(shù)據(jù)采集是通過使用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模的技術來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的趨勢和關系的過程，它可以用來理解客戶希望獲得什么，還可以預測客戶將要做什么！數(shù)據(jù)采集可以幫助你選擇恰當?shù)目蛻舨⒆⒁饬性谒麄兩砩希员銥樗麄兲峁┣‘數(shù)母郊赢a(chǎn)品；也可以幫助你辨別那些客戶打算與你“分手”。由于可以提高以最好的方法響應個性化需求的能力，并且可以通過恰當?shù)姆峙滟Y源來降低成本，這會導致收入的增加。使用了數(shù)據(jù)采集的CRM應用程序被稱為分析性CRM軟件。下文將進一步描述ACRM的特征，并展示怎樣使用ACRM來更有效的管理客戶生命周期。
數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)采集中最基本、最簡單的分析步驟就是描述數(shù)據(jù)。例如，你能夠概述數(shù)據(jù)的靜態(tài)屬性，使用圖表真實地回顧數(shù)據(jù)并注意你的數(shù)據(jù)中字段的值的分配。但是數(shù)據(jù)描述并不足以提供行動計劃，你必須用從已知結果中確立的模式來建立預測性模型然后用其它的方法對它進行測試。一個好的模型決不該被真實情況所困惑（地圖并不是真實的路的精確完美的反映），但是這個模型能夠用來指導你理解你的業(yè)務。
數(shù)據(jù)采集可以用來對問題進行歸類并逆推問題。在問題歸類方面，你可以預測問題屬于那一類，例如某一個人是否有良好的信用風險或者幾個提議中哪一個最可能被接受。在逆推問題方面，你可以測定一些數(shù)據(jù)，如對某一個提議的響應的最大概率。數(shù)據(jù)采集也常常用來識別客戶的特征，并按照相似性為（如購買特殊的產(chǎn)品）對客戶進行分割歸類。
再一次定義CRM
在對CRM的廣泛理解中，最簡單的含義就是：管理所有的與客戶的相互作用。在實踐中，這需要在客戶關系的各個階段使用與客戶相關的信息來預測與客戶的相互作用。我們將客戶關系的各個階段定義為客戶生命周期。
客戶生命周期包括三個階段：
- 獲得客戶
- 提高客戶的價值
- 保持上等(指效益)客戶
如果你已經(jīng)將它結合在OCRM中或者作為一個獨立的應用程序來實施，數(shù)據(jù)采集可以在每一個階段都提高企業(yè)的收益。
通過數(shù)據(jù)采集獲取新的客戶
在CRM中的第一步是識別潛在客戶然后將他們轉(zhuǎn)變成真正的客戶；下面將舉例說明數(shù)據(jù)采集是如何幫助管理獲取新客戶的成本和改善這些活動的效果。
Big Bank and Credit Card Company(BB&CC)每年進行25次直接郵寄活動，每次活動都想一百萬人提供申請信用卡的機會。“轉(zhuǎn)化率”用來測量那些變成信用卡客戶的比例，這是一個關于BB&CC每一次活動效果的百分比。
使人們填寫信用卡申請僅僅是第一步，BB&CC必須判斷申請是否有很好風險，然后決定接受他們成為自己的客戶還是該拒絕他們的申請。更糟糕的信用風險的人可能比那些有較好信用風險的更容易被接受，對此不必感到驚奇。統(tǒng)計顯示大約6%的人在接到郵寄后會提出申請，但他們中只有16%滿足信用風險要求，結果郵件列表中的人大約有1%稱為了BB&CC的新客戶。
BB&CC的6%的響應率意味著每次活動中的100萬人中僅有60000人對郵寄的請求產(chǎn)生響應。除非BB&CC改變這種建議使用信用卡的“懇求”的種類使用不同的郵件列表，用不同的方式影響客戶，改變“懇求”的術語否則不可能獲得超過60000人的響應。并且在6萬人中只有1萬人滿足信用風險條件而成為客戶。BB&CC面臨的難題是更有效的影響那僅有的1萬人。
BB&CC的每份郵寄成本約1$，也就是說每次郵寄活動的總成本為$1,000,000。在接下來的兩年里，那1萬人將為BB&CC產(chǎn)生大約$1,250,000（每人約$125）的收益，結果從一次郵寄活動獲得凈利潤為$250,000。數(shù)據(jù)采集可以改善這個回報率。盡管數(shù)據(jù)采集也不能精確的識別最后的那1萬信用卡用戶，但它可以幫助使促銷活動的成本更有效。
首先，BB&CC發(fā)送了50,000個郵件做測試并仔細分析結果，使用決策建樹建立預測模型來顯示誰將對郵寄做出響應，用神經(jīng)網(wǎng)絡建立信用評分模型。接著BB&CC結合這兩個模型來發(fā)現(xiàn)那些滿足信用評定而且最可能對“懇求”產(chǎn)生響應的人群。
