CRM（Customer Relationship Management）即客戶關系管理，指企業用CRM來管理與客戶之間的關系。在不同場合下，CRM可能是一個管理學術語，可能是一個軟件系統。
CRM的目的是使銷售的成本降低，銷售的周期縮短從而使得收入增加；尋找到新的銷售渠道和新興市場目標；同時在相同甚至更少的營銷經費下，能夠以更加個性化的服務來面對客戶群中的每一個個體，提高客戶的滿意性和忠誠度，達到營銷目的，獲取銷售盈利。
CRM是選擇和管理有價值客戶及其關系的一種商業策略，CRM要求以客戶為中心的企業文化來支持有效的市場營銷、銷售與服務流程。BI（Business Intelligence）即商務智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報表并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。
1 商務智能概況
商務智能的概念最早在1996年提出。當時將商務智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。目前，商務智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。
BI的一個典型功能就是可以按照某種設定自動進行知識發現：企業通過對銷售數據等企業掌握的信息進行分析，從看似無序，關聯性也不高的數據中找到人工方法無法發現的內在聯系。BI應用初期，沃爾瑪集團發現把啤酒與紙尿布就近擺放時可以提高銷量的著名案例就是這樣產生的。
BI本質上是一個企業決策運營工具，是一個在不同層次，不同方面分別從概念和方法角度對企業決策以過程、軟件的形式對運營提供幫助的集合體，其功能就是將企業經營時產生的各類數據通過BI工具的挖掘，獲得有價值的信息并轉化為企業的競爭優勢，提高企業運營的能力、效率以及準確性。
2 實現BI的技術
當前實現BI的成熟技術包括以下三個方面：數據倉庫（Data Warehouse）、OLAP (聯機分析處理)與數據挖掘（Data Mining）。
數據倉庫與OLAP的應用脫胎于用于事務處理的傳統數據庫，通過對海量數據庫數據添加時間軸后再進行清理、抽取和轉換操作，在此基礎上按決策需要進行組織分析，提供決策支持。這種高度集中的數據源使數據倉庫和OLAP需要在大量結構化數據的基礎上，才能進行高效處理查詢。為了保證決策結果具有較高的準確度，需要涉及的決策樹也越來越多，因此需要設計可行的分析系統方案來盡量減少因精確分析大量數據所花費的時間。隨著網絡應用的發展，大量的數據源表現為網頁交互方式，這也使適于在非結構化數據環境下進行知識發現的挖掘技術逐漸成為BI應用的主要技術。
在CRM解決方案中，以計算機為工具，通過技術手段抽象出商務活動中該采取的方式方法，進而取得收益——全面引入BI已經非常具有現實意義。
3 BI技術在CRM中的應用分析
3.1 通過BI開拓新業務
企業在開拓經營新的業務時，首先一點就是要選擇和識別確認出適合的客戶群，這是是否建立了一個準確有效地客戶關系的前提和基礎。
傳統方式下，新業務開展時遵循“廣種薄收”的方式，即通過媒體廣告、宣傳單和郵寄等方式向大量用戶進行新業務推介。據統計，這種方式下一般僅有5%左右會對需求產生響應，而最后大約1%的用戶具有響應的意愿并滿足條件成為客戶。
在這個過程中，通過BI中數據挖掘技術的幫助，可以減少獲取新客戶花費的成本并縮短相關活動的時間。
采用數據挖掘手段一般按照如下步驟進行：先在客戶群體中按一定比例（如5%）隨機發送新業務推介方案，然后將產生響應的特定群體作為樣本分析其構成信息，根據分析結果，在剩下的客戶群中選擇最有可能的人群發送新業務的推介方案。這種方式在保證新業務展開的同時，不但在拓展業務直接支出上減少預算，還通過快速定位消費群體，縮短活動時間等間接減少了項目成本。
3.2 通過BI進行關聯銷售，挖掘現有客戶價值
傳統方式下，僅依賴客戶服務代表的個人業務水平向客戶進行搭配銷售，成功率很低，而且由于推薦的產品不符合客戶需求和消費習慣，會使客戶產生被輕視的感覺，甚至引起一些客戶的抱怨。
通過數據挖掘技術，利用客戶咨詢記錄和銷售記錄等信息，分析處理每個客戶的個人偏好及消費習慣，在此基礎上，客戶服務代表就可以依靠這些數據挖掘出來的有效信息，在主動訪問客戶或處理客戶咨詢的同時，可以向客戶推薦他可能感興趣，可能會購買的產品。這不但比以前推薦產品成功率大大提高，成功對客戶進行關聯銷售，更重要的是沒有得到客戶的抱怨，使客戶有被關心的感覺。
3.3 通過BI提供個性化服務個性化銷售
在前面關聯銷售的條目中已經涉及到個性化服務觀念，此處進一步進行系統地分析。個性化服務就是針對客戶個體的不同，按照其喜好推薦其最容易消費的服務或產品，即以“量體裁衣”的方式進行一對一的服務。這是建立個性化服務的基礎，而其本身就是CRM追求的核心價值和目的。個性化服務所帶來的盈利，來自于它在對客戶的再購買次數的提高上面，即對某客戶銷量的增加和某產品銷售范圍的提高兩個方面。
但問題是如何在紛繁蕪雜的客戶群中找出合適的個性化銷售模式，數據挖掘技術改變了傳統方式下無處著手進行分析的窘境，通過分析工具對客戶個體需求和行為特征展開分析，進而根據分析結果開展個性化的營銷服務。
3.4 通過BI 工具保留有價值老客戶
根據80/20原則，公司的利潤80%是由20%的客戶創造的，企業重點要做的就是采取措施維護好這20%重點客戶，在此基礎上開展有效營銷活動，保持并提高重點客戶數量，但是有一點必須說明，20%重點客戶只是一個概念，客戶構成本身就是動態的，通過統計，對企業來說，這種動態分布的具體表現是，一個企業的客戶每年以20%～50%比例變動著，企業如果只著眼在爭取新客戶，那么老客戶的流失問題就很嚴重了，尤其是帶來80%收益的那20%重點客戶的流失，更是企業無法忍受的損失。
所以企業必須要想辦法找出，這20%的重點客戶具有哪些特點，失去的那一部分客戶具有哪些特點，企業爭取到的新客戶又具有哪些特點。只有這樣，企業才能保持長盛不衰的發展。
盡管營銷成本在不同行業可能不盡相同，但根據統計并最終取得業界共識的是，開發新客源的花費是企業保持相同數目原有客戶的6-8倍！
同時隨著行業競爭的激烈程度加劇，企業開發新客戶的成本也不斷地上升，在這種情況下，保持老客戶顯得越發重要。而相對于開發新客戶的巨大成本，挽留一個老客戶的成本可能僅僅是客戶代表通一個電話這樣簡單。
CRM理論把客戶按照不同標準做出不同的分類，其中有一類是所謂“忠心”型客戶，即只要其當前正在使用的產品或服務不發生大的改變，這樣的客戶基本上不會另投別家，按照投入產出比，這一類客戶是不需要采取專門的營銷措施的；另一類則屬于“易失”型客戶，這類客戶由于各種原因非常容易另投別家，而相對于開發新客戶的投入，留下這類客戶所發費的投入也要低得多，現在問題的關鍵是如何在當前的客戶群中把這類客戶“挖掘”出來。
使用數據挖掘技術可以幫助企業發現這一部分最需要的維護群體，通過挖掘找到當前最有可能離開的客戶，就可以有的放矢的采取舉措對這一群體展開營銷，針對其當前貢獻和潛在消費價值，適當滿足客戶的一些需求，給予某些優惠，在客戶有可能離開前把他拉回來。
4 BI在CRM上的應用流程分析
4.1 原始數據的采集工作
CRM所使用的信息既包含如客戶資料、產品交易、銷售單據如客戶購買產品的品名、類別、購買時間、購買數量和購買金額等使用數據庫系統存貯并管理的結構化信息；也包含了大量如客戶交流、服務反饋、商品質量評價、客戶偏好信息等以文本記錄等形式存在的非結構化信息。這些信息的采集本質上是一個累積的過程，是經過一定時間，企業與客戶交互后逐漸積存起來的有用數據的一個集合。
這些數據采集系統的主要工作就是把企業數據庫保存的數據、營銷過程中形成的其它數據等，按照采集時定義好的方式進行匯總，這既為接下來的工作做好前期數據上的準備，也構成了數據挖掘時的數據基礎。
4.2 數據加工及信息集成工作
CRM的信息集成是一項承上啟下的工作，是能否具備一個合理有效的分析系統的關鍵；也是一項系統工程。信息集成階段的任務是在數據采集所匯總數據的基礎上，經過對數據進行加工，從而把分散、異構的數據項整理為內容明確、格式統一的數據，使之能夠作為預測信息以服務于分析系統。同時也保證了為分析模型和各類查詢操作提供的是潔凈的、無疑義的數據源。
執行信息集成操作，還要盡可能使進行數據查詢和分析等操作的數據具有足夠強的實時性，這樣才能保證查詢和分析時使用OLAP或數據挖掘方法時效率足夠高，也只有做到挖掘操作和數據具有在線挖掘的實時性時，才能使分析系統挖掘到的信息具有更高的價值。
4.3 信息分析操
BI的目的就是通過對數據的分析得到有用的營銷信息，輔助決策層制定出合理有效的營銷策略。通常使用OLAP方式尋找到實時的，能夠快速響應的數據，以實現和用戶的實時交流；使用數據挖掘方式來挖掘出隱藏在數據里面的有用模式和信息。當然，隨著數據挖掘技術的提高，實時性的在線挖掘成為越來越成為可行的方案。
4.4 組織協調操作
CRM的主要任務在于分析客戶信息、發掘客戶需求、把握營銷機會。組織協調操作的任務是將信息應用到組織決策制定、計劃實施和客戶的任務支持中去。同時組織協調也為企業內信息共享提供了渠道。
5 結束語
CRM的基本思路源于從以產品為中心向以客戶為中心的商業理念的轉化，是在當今信息化水平極大提高階段的一種新型管理機制，通過BI技術在CRM上的大規模使用，可以改善企業和客戶的關系，保持企業營銷規模平穩有序的增長，使企業在競爭中立于不敗之地。
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本文標題：商務智能技術在CRM/ERP上的應用
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