一开始，CRM管理系统是面向过程的，我们可以称之为面向过程的CRM。所谓流程化CRM，是指对市场、销售、服务等各个方面的业务流程进行重新规划和调整，这也是企业的前端管理，以最佳的工作方法获得最佳的效果。无论是销售自动化还是呼叫中心的交互式客服，都更加注重流程管理，比如销售流程管理、坐席管理、员工管理、服务请求回复管理等等。在CRM从无到有的过程中，面向过程的软件产品在整个行业中起到了非常重要的作用。
就像我们在60%的实施项目中重点解决的问题，通过系统应用，主要解决围绕客户信息的各部门协同工作，其中最重要的是解决以下问题:
如何收集客户信息？
谁来收集客户信息？
收集什么样的客户信息？
与客户相关的所有信息都是集成的吗？
每个和客户打交道的人都知道公司其他人和客户的联系吗？
公司前端管理的每个部门都确立了“以客户为中心”的理念了吗？
你能为不同的顾客提供不同的服务吗？
对于大多数已经应用了CRM管理系统并正在考虑的企业来说，这是必不可少的一步。通过流程型CRM的应用，从无到有建立了CRM的概念和基础数据的收集。但是，很快，在积累了大量的客户数据之后，数据的分析就会成为一个沉重的负担。因此，作为CRM的专业软件提供商，TurboCRM正在研究并已经为一些行业的数据分析提供了不同于OLAP的专用工具。
具有强大分析功能的CRM管理系统的主要应用方式如下:
1.能够统计大量客户信息，支持客户多维特征分析；
在一些行业，如金融、保险、电信、媒体、零售等，客户数据量巨大。为了分析这些客户数据，要求分析工具必须能够处理大量的客户信息。TurboCRM和亚信最近联合开发了提供给中国电信某省数据局的CRM解决方案，客户数据量达到了百万。而且每个客户的属性描述包括地址、年龄、性别、身份证号、收入、职业、受教育程度等字段。系统必须能够支持这样的多维度组合分析，能够快速给出符合分析条件的客户名单和数量。在分析型CRM中，速度成为一个重要的衡量标准。在分析海量数据时，对速度的要求几乎是第一位的。
2.能够处理复杂数据，支持客户行为分析；
在上面提到的行业中，业务系统通常已经存在，现有客户的原始信息源也是现有的业务系统。所以更有意义的分析是结合客户信息分析某一类客户群体的消费行为。这就要求CRM中的分析工具能够从多个数据库中捕获并形成复杂的数据立方体。在此基础上，可以分析某类客户的消费行为，比如电信行业可以分析经常打漫游电话的人的客户特征；30岁左右、月收入5000元以上的女性是否是长途电话的消费主力，从什么时间到什么时间是她们的通话习惯；周末长途漫游消费是否与周日有明显差异等。行为分析比特征分析更复杂，因为它涉及到行业知识和分析模型的结合。
3.具有用户自定义建模方法和参数调整功能；
除了特征分析和行为分析，预测正日益成为强大的分析功能必须提供的应用。在详细了解了消费行为之后，自然会想到对数据的参数做一些调整，比如物价的变化。如果调整周末消费率，对整体收入有什么影响？如果专注于吸引能带来高价值的客户，那么前期投入应该在什么范围？什么时候值得开始成为“正利润”客户？它的生命周期需要多长时间才有潜力成为“忠实客户”？现有的模型分析很大程度上是提供给企业的市场研究者和分析师，帮助他们更合理地制定市场细分策略。
4.能够用人工智能进行数据挖掘。
数据是客户信息的输入和存储方式。但是对于决策者来说，独立的单一数据意义并不大，更重要的是信息和知识。现有的数据挖掘方法已经能够根据内置的逻辑语言支持归纳和演绎。例如，根据模型数据，系统建议以利润最大化为目标的价格优化策略。通过输入抽样调查渠道的测试数据，根据外拨电话、直邮、电视广告、巡展等数据的反馈率，确定最佳的营销活动模式，以最低的成本获得最佳的营销活动效果。
总而言之，对分析数据库的需求可以归纳在下表中:
分析型CRM管理系统的应用是基于成熟的分析工具，结合各个行业的特点。具体流程如下图所示:
理解业务:在初始阶段，我们侧重于理解业务特征，并将其简化为数据分析的条件和参数。比如零售行业，我们第一步就是要搞清楚顾客的购买频率，购买频率和每次消费金额之间是否有明显的相关性。
分析数据:这一阶段主要关注现有数据的标准化。我们发现，在很多行业中，可以分析的数据与上面提到的分析目标并不匹配。比如消费者的月收入水平可能与很多购买行为有关，但这些数据在原始数据积累中并不一定具备。解决这个问题的方法是从其他相关数据中推理。比如，通过抽样调查，我们发现一次性购买大量卫生纸的顾客月收入水平集中在1000-3000人民币这个阶层。如果这个结论基本成立，我们可以从消费习惯推断出这个阶层有百分之几的客户有月收入水平；另外，根据抽样调查的方法，可以在问卷调查的基础上推断出整个样本人群的收入水平曲线。
数据准备:这一阶段的重点是转换、清理和导入数据，这些数据可能是从多个数据源中提取出来的，然后组合起来形成一个数据立方体。对于少量缺失数据，是用均值填充，还是忽略，还是根据已有样本进行分布，是现阶段需要处理的问题之一。
建模:现在有各种建模方法可用。把最好的一个应用到我们要重点解决的主要问题上，是这个阶段的主要任务。比如盈利预测是否应该用回归的方法来做，预测的依据是什么？这些问题需要行业专家和数据分析专家协商一致。
评价:完成的模型能否有效完成工作？好的评估方法是利用不同的时间段，让系统预测已经发生的消耗，然后将预测结果与实际情况进行比较，这样对模型的评估就容易了。
应用:完成以上步骤后，大部分分析工具都支持保存和重用已建立的模型。更重要的是，在这个过程中，数据分析的方法和知识应该已经被客户的市场分析师或决策者所了解。我们提供的不仅仅是最终的结果，还有获得这个结果的方法。“与人为善”是TurboCRM咨询服务与纯软件提供商的区别。
最后，在软件架构方面，我们认为分析数据库应该与操作数据库分离，避免影响操作数据库的实时响应速度。
对于CRM管理系统，推荐scrm系统，这是一个基于企业微信官方端口的营销管理系统。可以帮助企业充分利用企业微信的营销功能，控制员工在微信上的工作轨迹，彻底杜绝员工飞单、私自收钱、私自删除对话、私自删除客户、离职带走客户等潜在违法行为。，从而保护其客户的资金，提高其营销能力。
