固然对crm的须要得到普遍的认同，大家也乐意投入资金供给解决计划，然而企业却越来越发明本人的不足。在多少百万元的巨额投入之后，企业却感到客户还不开端的时候多。在以成败论好汉的大环境之下，胜利者不晓得本人能不能站稳到最后。
　　公司想更好地了解网站客户的成分跟行动方法。是不是爱好上网花费的商店现有的客户在网上购买产品？这将会使销售收入从一个渠道转向另一个渠道，而不会使总收入增长。假如是这样，就应当懂得这些客户在什么前提下抉择网上购买而不是去商场，他们购买的产品有哪些。
　　现有客户参观网站后接下来会在多少天内去商店购买吗？这会表明这些客户在网上筛选产品，但仍取舍亲身购买。
　　对现有客户和新的网上客户来讲，网站上哪些广告对哪些网上购买最有效？新的网上客户偏向于购买哪些特定产品？有什么方式可以依照点击流数据来分辨有盼望购买的新的网上阅读者？对他们来说哪些广告最为有效？
　　下面咱们能够看下电子商务中是如何应用客户关联治理来解决问题的。
　　1.整合
　　将网上得到的数据与公司已有的客户的数据集成，按姓名辨别出网上浏览者。通过集成网上交易纪录和商店交易纪录，可以辨别出既是网上顾客又是商店顾客的花费者。现有的商店客户在网上的购买行为(云服务运用点击流数据)可以与他们在非网上渠道的购买行为比拟较。对客户关系维护网上广告的响应率同样可以与非网上广告相比拟。把基于web的市场一揽子分析软件(购物车分析)运用到点击流数据中，以划分什么产品有可能一起销售，什么产品可能会被客户留在购物车中，废弃购买。
　　2.分析
　　须要剖析的第一个问题，也是最主要的一个，就是网上销售收入到底是新的收入仍是仅仅是从商店渠道到网上渠道的转移。为懂得答这个问题，必需将网上客户的数据细分为现有客户跟新客户(不管任何渠道)。当然所有的新客户都标制着收入的增加，但假商机管理如现有客户在一段售后管理时光内通过任何渠道的购买增添，也象征着收入的增加。
　　要按照销售渠道对网上购买的现有客户的所有购买行为进行分析。这是直接的全方位分析(按照客户级别、渠道、时光和产品几个基础方面)，有助于鉴别现有客户喜欢的购买方法。
　　参观过网站但并未网上购买的现有客户也要分析其商店购买行为。与网站上推举的产品信息有关的点击流是另外一个需要分析的方面。如果推举的网站产品信息和接下来的商店购买有相干性的话，这可能表明网站了其它渠道的销售收入的增长。
　　全方位的深刻的crm分析可以使网上广告、e-mail促销、加盟网络以及搜寻引擎等电子营销运动(e-marketing)获得高功效，也使这些运动与不同档次的客户的特别产品购买行为发生关系。另外，可以把统计回归率分析和数据发掘技巧利用到分析中。
　　猜测模型有助于按网站阅读者的点击风行为来辨别哪些人最有可能购置某种产品。能够将其应用到电子营销打算中最有可能促成客户购置行动的特定内容中。
　　3.举动
　　当能购用名字来分辨网站浏览者时，点击流数据成为更有用的指数。将点击流数据与客户数据整合到一起，可以得到更为全面的客户行为和爱好。这家公司需要开发出一种机制来获取客户的姓名和其余描写数据，以及鼓励浏览者供给这些信息。
　　如果剖析表明多渠道客户的浏览行为、挑选产品和购买模式都按猜测的进行，那么公司可以转变其营销策略，以适当地鼓励这些客户。例如，如果客户爱好上网查看订单管理，但实际上是去商店购买产品，客户可以在网上请求在指定的商店可能得到某一产品。这样就保障了客户去商店时产品会已经在那里。