商务智能能够帮助客户关系管理实现一个完整的信息组织流程。对于已经确立了“以客户为中心”的企业来说，在客户关系管理的实施中引入商务智能的战略理念并正确实施，才能真正地实现自己的客户关系管理战略。
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，在客户关系管理实施中，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客户关系管理中，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客户关系管理战略，正可以弥补大多数现行客户关系管理中的这一缺陷。
1 完整的客户关系管理信息组织流程：从数据、信息到知识
客户关系管理战略的基础是捕捉和利用正确的信息以加强客户关系。客户关系管理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，就是在促使客户关系管理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客户关系管理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客户关系管理战略中各种信息资源的根本区别就非常重要了。
1.1 数据
客户关系管理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，客户数据是客户关系管理数据的核心。客户数据是对各种细节、事实和客户资料的记录：谁、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。
如果把客户关系管理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，对客户关系管理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客户关系管理执行情况的好坏.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
客户关系管理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客户关系管理当前的运作状况，使用户能够监测客户关系管理运行情况，或提供客户关系管理业绩报告等。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。
仅仅获得信息的客户关系管理仍然存在缺陷：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
客户关系管理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、信息到知识是客户关系管理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 大多数现行客户关系管理战略中信息组织流程的主要缺陷
客户关系管理信息组织流程中“从信息到知识”这一关键环节的缺失或不足。是许多企业实施客户关系管理效果不理想的主要原因。
现行大多数客户关系管理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，在这些客户关系管理信息组织中，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，这样的客户关系管理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。
软件供应商提供的客户关系管理软件中，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客户关系管理却很难挖掘出“知识”的主要原因。这类客户关系管理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，仍然是这类客户关系管理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 在客户关系管理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，这是客户关系管理的核心，也是客户关系管理实施中的难点。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，在客户关系管理战略中引入商务智能的概念，并在实施中加以正确应用，就成为客户关系管理战略取得成功的不可或缺的一环。
3.3 在客户关系管理中引入商务智能后的信息组织流租
3.3.1 数据的收集。客户关系管理的基本数据按其来源可以分为三类：客户数据、外部数据和内部数据。其中，客户数据是客户关系管理的核心，这些数据可以通过客户关系管理运营系统来收集，客户关系管理运营系统通过多种渠道与客户互动，通过市场营销、销售和服务等业务流程的管理，能够将客户的各种背景信息、偏好、行为习惯、交易数据、信用状况等信息收集并整合在一起;内部数据是指企业内部产生的数据，包括产品、财务及订单等多方面数据，这就要求客户关系管理还要与ERP、SCM及财务等系统间实现信息共享，以获取全面的内部数据;外部数据则主要指在企业以外产生但与企业业务相关的各种数据，如反映市场、竞争企业情况的数据，它是经营决策时评估企业环境的依据。数据是分析的基础，对数据的收集一定要做到全面、及时、准确。
3.3.2 数据的存储、组织与管理(数据仓库与元数据管理)。由于收集来的数据来自于不同部门、不同时期，各种数据又被存放在分散的异构环境中，不易于查询访间，而且还有大量的历史数据处于脱机状态，形同虚设，使用传统的数据库技术对数据进行存储、组织和管理，已远远不能满足客户关系管理分析的需要。而在客户关系管理中引入商务智能，建立数据仓库，就可以整理和归并各种形式的数据，建立一个专门为分析统计、数据挖掘和决策支持应用服务的数据中心。客户关系管理数据仓库通过商务智能提供的ET以Extract Transform Load，数据析取、转换和载入)平台，完成对数据的抽取、清洗、整合和装载工作(这同时也是数据向信息转变的过程)。在这个过程中，收集来的各种面向应用的数据重新按照面向分析的方式进行组织，从而建立了一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。通过元数据管理，使数据仓库中的信息形成完整、一致、层次分明的语义体系，为面向语用的、实时的知识发现莫定基础。数据仓库与元数据管理是客户关系管理分析的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的信息源。
3.3.3 使用各种分析工具。在数据仓库与元数据管理建立后，就可以利用各种分析工具对数据进行分析以获得实施客户战略所需的信息和知识。现在使用的分析工具主要有联机分析处理和数据挖掘工具等。联机分析处理是对多维数据进行分析的技术，提供从多视角分析途径获取用户所需的辅助决策的分析数据;数据挖掘技术是从信息中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息技术，它能从大量的信息中发现隐藏于其后的规律或信息间的关系。另外，神经元网络、数学编程、高级解释和可视化工具等高级分析技术虽然在其它领域还缺乏根基，但它们在客户关系管理数据分析中的应用已经趋于成熟。这些工具通常采用机器自动识别的方式，不需要更多的人工干预，这些工具的使用，使得从数据、信息到知识的飞跃成为可能。
3.3.4 知识的获取和利用。数据仓库生成的各种报表，可以让企业了解客户关系管理运营的基本情况。在此基础上，借助元数据管理，运用各种分析工具从数据仓库中分析和提取相关规律、模型和趋势。企业还可以获取更深层次的知识：首先是分析型知识，它聚集于理解客户，分析客户关系管理中客户事件发生的原因;然后是预测型知识，侧重于将会发生什么。这些信息和知识转化为企业的战略规划、科学决策和各业务流程的辅助支持，主要体现在以下几个方面：将有价值的分析信息(如深度销售预测和趋势、集道信息、呼叫解决和最新的市场活动数据)及时地发布到桌面上，同时大大降低了实现成本;提供先进的预测跟踪和趋势分析，进行细节追溯(简单的向下钻取操作);提供关于整个客户关系管理的动态分析等等。应用了这些知识的客户关系管理可以提高在所有渠道上同客户交互的有效性和针对性，从而把适合的产品和服务，通过适合的渠道，在适当的时候，提供给合适的客户，从而实现企业利润的最大化。
商务智能在知识的获取和利用上还有一个很大的优势就是提供了多姿多彩的用户界面，特别是可视化技术的应用，使得分析生成的知识可以转化为专门化的视图、报告和图表提供给决策者，尽快从营销现场的数据变化中形成栩栩如生的动态趋势图表乃至音像报警信号，从而使技术和非技术人员都能够看出公司数据的分组、关系和趋势，从而更快地做出决策。客户关系管理与商务智能的结合，能够使企业客户关系管理战略中“从数据、信息到知识”的信息资源组织的流程趋于完整，从而弥补许多现行客户关系管理方案中“从信息到知识”这缺失或不足的一环。对实施了客户关系管理的企业来说，客户关系管理分析使“发生了什么”、“你希望将来发生什么”和“如果作一个敏感的变动将会发生什么”之间的循环趋于完整，这种知识使公司的客户关系管理系统能够取得预期效果。
3.4 客户关系管理中实施商务智能战略时要注意的一个问题
在客户关系管理实施中，有一点值得注意：一些公司认为他们一旦安装了分析软件或商务智能软件，他们就已经实施了商务智能。但是，这些公司要了解，软件是能够帮助执行一个战略的工具，但它们本身不是战略。任何技术和软件只是一种工具，而任何工具都无法自动地去定义管理流程或者制定商业策略，更无法替代人的思考和行动。任何企业一定先有人力、流程、策略和思考，才会有客户关系管理，所以，即使在安装BI软件后，花费大最的时间以确定知识怎样为客户战略服务，这一点仍然十分重要。
实现“从数据、信息到知识”这样一个完整的信息组织流程，是成功实施客户关系管理的必要条件之一，商务智能能够帮助客户关系管理实现这样一个完整的信息组织流程。对于那些已经确立了“以客户为中心”经营战略的企业来说，在客户关系管理的实施中引入商务智能的战略理念，并正确加以实施，才能真正地实现自己的客户战略。