什么是分析型CRM？
分析型顧客關系管理（Analytical CRM）是顧客關系管理的一個分支，主要是指通過運用數據庫、統計工具、數據挖掘、機器學習、商業智能和數據報告等技術，獲取、分析及應用與顧客相關的各種數據信息以及接近顧客的方法手段。
　　顧客信息包括：
基本的顧客個人數據，如： 顧客姓名、工作單位、業務部門、通訊地址、電子郵件、電話、傳真、性別、國籍，等等。 更具體的顧客信息數據，如 顧客財務狀況（年收入、收益） 顧客交易情況（產品情況、收入情況、利潤情況、支付方式、支付行為） 網絡溝通情況（IP地址、登錄頁面、點擊流、訪問時長） 電話溝通情況（客服呼叫中心數據報告、銷售電話） 其他溝通情況（郵遞郵件、回復反饋） 顧客滿意程度（分別對產品、服務、公司） 　　公司在其經營過程（銷售、服務、財務、市場）中通過其信息渠道（多渠道營銷）獲得以上顧客數據信息。 有些信息還可以通過外部資源獲取，如市場調查數據、地址數據庫等。一個較為明智的做法是對顧客數據信息進行中心化存儲和管理，以避免多版本數據造成的混亂。顧客數據應該做到真實、完整、準確和唯一（各顧客在數據庫中應該是唯一狀態，不能出現重復），并具有易達性，數據的需求者在需要的時候能夠方便地訪問和使用這些數據。 對于那些將顧客關系管理放到戰略高度的公司來說，這一點更是千真萬確毫無疑問的。
分析型CRM的運用
優化營銷效果。 顧客獲取、交叉銷售、向上銷售、顧客保持，等等。 顧客行為分析以促進產品和服務決策（如產品定價、新品開發）。 比較： Quality Function Deployment質量功能展開。 管理決策，如財務預測、顧客收益分析。 顧客流失可能性分析。 分析型CRM的步驟
在顧客數據被收集和存儲之后，數據分析即可展開。 這一分析過程通常包括以下幾個步驟：
　　1. 問題公式化。 我們想知道什么。 此問題是否可答（從技術、財務、組織等角度分析）。 一些典型的顧客關系管理分析型問題：
顧客分類 獲取分析（各數據列表和數據庫的質量要求是什么） 關系分析（期望的顧客保持，交叉銷售、深度銷售及向上銷售的機會） 渠道或手段分析（通過哪些渠道或手段能夠獲得最佳結果） 　　2. 分析準備（隨機樣本調查、相關變量、范例、分布、確定性數據設定）
　　3. 確定性分析，運用：
統計技術（Regression Analysis回歸分析， Dynamic Regression動態回歸， Exploratory Factor Analysis探索性因子分析， Exponential Smoothing指數平滑法， ARIMA自回歸整合移動平均模型） 數據挖掘，以期發現數據中的非明顯性及非線性模式。 機器學習（人工智能）技術，如： 神經網絡、基因算法、關聯規則及范例推理。 　　4. 結果形象化，將分析結果以可理解的形式提供給其他用戶。
分析型CRM的優勢
于龐大的顧客數據庫中發現有用的數據信息。 分類顧客，預測顧客行為，選擇針對性強的市場渠道和手段。 分析型CRM的局限
某些技術方法過于復雜，不易理解。 仍處于早期發展階段。 本條目在以下條目中被提及
RFM模型 客戶知識管理 關鍵字
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