CRM对企业的作用

   CRM中的决策支持系统能够帮助企业利用客户信息数据仓库中的数据，发现相关规律与知识，从而支持企业决策者进行正确的决策。企业客户关系管理中，有的决策信息很少，只要采用专门的公式来处理问题，就能够得到准确的答案，使企业做出正确的决策。当然也有的决策问题涉及的变量很多，有很多正确答案，但是没有精确的计算方式能够计算出哪个解决方案最优，也没有规则和标准能够衡量哪种方案是最佳解决方案。例如，公司在市场活动中刚刚发展的新客户与原有的老客户相比较，哪一类有较大购买力？目前公司中最大的一些客户存在价值是什么,能为公司创造什么？公司的产品主要是什么年龄段的，哪种年龄段购买力强？应该采用何种方式来改变公司的形象？诸如此类的问题，在没有大量系统信息和分析的基础上很难迅速做出正确有效的决策的。

   作为客户关系管理基础的决策支持系统应具有高度的灵活性和良好的交互性，将决策者与决策支持系统密切联系在一起，并通过信息技术为其决策提供特定的支持功能。客户关系管理系统具有高速，大量信息和复杂处理的能力，能够帮助决策者建立决策时的信息模型。而决策者则是有着丰富的经验，实践知识、直觉和判断能力，并且熟悉决策的全过程。客户关系管理系统并不能代理决策者本身，它主要功能是提高决策者的决策能力，帮助企业的决策者强化洞察力，做出正确的决策。企业决策者的知识、技能和IT技术的完美结合，使得决策者能够面对迅速变化的市场做出正确的决断，并且高效快速的利用企业的各种资源。                                              大多数客户关系管理软件中的决策支持系统有3个部件组成：数据管理、模型管理、和用户界面管理。其中，数据管理：DSS中保存了客户和管理的信息，除公司的内部信息外，还包括外部信息，竞争对手信息、行业发展信息；模型管理：DSS必须要用模型对信息进行分析，利用模型产生决策所需的信息，辅助决策者做出产品类别和库存水平的计划；用户界面管理：企业的决策者通过用户界面存取信息并制定决策者所需的分析模型。

   在CRM中引入客户信息数据仓库，结合联机分析处理、数据挖掘技术，使CRM的决策支持功能得以大大增强。联机分析处理通过对客户信息的归纳、分析和处理，把客户信息数据仓库中繁多的数据通过分析转化为有用的信息。主要是对基层的操作数据进行多维化或预综合处理，并以一种直观易懂的形式将查询结果提供给决策人员。数据挖掘对客户原有的数据进行高度自动化的分析、推理，从中挖掘出潜在客户，预测客户的行为。综上所述，该决策系统是以CRM的运作流程为主线，结合了数据仓库、OLAP、数据挖掘、模型库、知识库、方法库、等技术。数据仓库实现对决策 主题的存储和综合，OLAP实现了多维数据分析，数据挖掘用以挖掘数据仓库中的知识、预测客户行为，模型库实现多个广义模型的组合辅助决策，知识库存储用于模拟人类决策过程中的某些智能行为的规则、模式、规律、方法库向系统提供通用的决策方法、优化方法及软件工具等。