一是圍繞客戶智能的作用、內(nèi)容、實質(zhì)的研究。BO公司的Paul Clark在分析客戶智能與CRM的關(guān)系時認為：客戶智能是CRM的智慧所在。
　　二是圍繞客戶智能的實現(xiàn)的研究。Jim Berkowitz提出"商業(yè)智能是CRM的基礎(chǔ)"的觀點，該研究對商業(yè)智能包括的組件進行了分析，將OLAP、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為商業(yè)智能的必備組件。
　　三是與客戶智能密切相關(guān)的研究，比如技術(shù)，客戶數(shù)據(jù)，戰(zhàn)略決策等等。
　　分析型CRM（客戶智能）在國外的發(fā)展已有十余年，從90年代初基于部門級的專用解決方案如銷售隊伍自動化、客戶服務和支持到以客戶為中心的整體解決方案，尤其Internet的迅猛發(fā)展及成熟的電子商務平臺大大推進了應用的廣度和深度。目前，客戶關(guān)系管理相關(guān)技術(shù)的研究與應用依然是學術(shù)界和工業(yè)界研究的熱點。下面主要闡述下分析型CRM體系結(jié)構(gòu)的幾個層次(如下圖):

　　從上面的分析型CRM體系結(jié)構(gòu)圖可以看出，整個架構(gòu)分為數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)存儲層、應用支持層和用戶交互層總共四層。數(shù)據(jù)源層包括了企業(yè)常用信息系統(tǒng)和一些外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，比如涉及到客戶交互的一些交易系統(tǒng)，服務系統(tǒng)，各系統(tǒng)間的客戶數(shù)據(jù)是分散的，而且可能重合，出現(xiàn)不一致的問題；數(shù)據(jù)存儲層是為了整個企業(yè)有集中統(tǒng)一的客戶視圖，通過從各源系統(tǒng)抽取數(shù)據(jù)，進行整合后的數(shù)據(jù)倉庫，而且在客戶數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，可以建立相關(guān)分析之用的客戶主題數(shù)據(jù)集市；應用支持層除了支持復雜，智能化報表查詢外，還支持OLAP分析，提供數(shù)據(jù)挖掘功能；用戶交互層提供分析和挖掘結(jié)果同企業(yè)管理、決策層和企業(yè)其它服務人員和客戶的交互，形成反饋機制，從而有效地利用分析和挖掘得到的有用知識。

eNet硅谷動力(cio.enet.com.cn)