所謂顧客關係，指的是企業跟顧客建立長期、滿意互信，對彼此有高度承諾的合夥關係。良好的關係可由顧客滿意度，顧客維繫率、流失率、忠誠度等方面表現出來。
CRM 是企業從各種不同角度，來瞭解顧客、區別顧客，並發展出適合顧客需要的產品服務，的一種企業程序與資訊科技的組合，目的在於管理企業與顧客的關係，使得顧客滿意度、忠誠度、維繫度提升，進而吸收更多新顧客。
CRM 的基本架構
口訣：使用 IT 來蒐集顧客資訊，描繪輪廓，進行區隔、客製化以提升顧客滿意度，提高顧客保留率。
1. 顧客輪廓CRM 架構下的 4R 角度
蒐集顧客整合性資料，像是年紀、職業，然後瞭解顧客的消費行為，之後能進行分析
2. 顧客知識
與「顧客關係」有關的經驗法則，利用 DSS / Data Mining 而得到。
像是：顧客何時會流失，價格提高10%
3. 顧客區隔
瞭解顧客需求，區分不同客群；可以用貢獻度來進行化分
4. 顧客滿意度
顧客對於產品的預期目標與真實感受，感到失望或喜悅的程度。
5. 顧客保留率
如何留住老顧客，創造愉快物體驗，提升滿意度
1. Right time：在顧客最需要產品時，或最有機會採買的時候與顧客互動CRM 架構下的 4C 精神 (從原本的 4P 改變而來)
2. Right channel：使用顧客編好的通路與其互動，像是 email、手機、電話
3. Right customer：找出有潛力、有信用、貢獻度高者
4. Right offer：提供符合需求或客製化產品
1. Product → Customer一對一訂製(IDIC) 的 CRM 設計
原本倡導，具有良好功能、設計的產品來吸引顧客；現在則是以客戶「需求」為重點
產品的價值要合乎使用者需求，否則再好的產品也無法吸引顧客，
2. Price → Cost
希望使用較低價格，來吸引顧客；在 CRM 中的訴求，則是希望讓顧客在整個採買過程
能更加省時、省錢，降低時間成本、勞力成本。提供快速搜尋、交易取貨。
3. Place → Convenience
原本希望使用最有效率的通路來接觸顧客；
現在讓顧客自己決定最方便、最喜歡的互動方式。
4. Promotion → Communication
原本採用廣告、公關來促銷產品；現在則是強調與客互維持良好互動
1. 辨識顧客CRM 的科技架構
蒐集顧客資訊：包括消費習慣、偏好，並且找出中間通路顧客，
鎖住顧客：不斷累積顧客資訊與顧客知識
2. 區隔顧客(顧客分群)
以需求區隔決定不同的顧客略、以價值區隔來決定資源配置。依照顧客屬性、偏好與貢獻度來區隔。
3. 雙向互動
企業要瞭解各種媒體的使用時機，在達到辨識與區隔顧客後，企業能用 IT 協助，提供良好的互動模式，掌握顧客反應。互動要有效，要能利用即時有效的資訊，來瞭解顧客需求。
4. 客製化
這是最理想目標，針對每位顧客給予不同的待遇、服務。企業要能有效利用蒐集到的顧客資訊，調適自己並迎合顧客需求，提供個人化服務。
1. 操作型 CRM
企業用來增進與顧客接觸的作業效率，使得行銷、銷售，售後服務作業達到自動化。
2. 協同型 CRM
企業使用語音技術、視訊、email 與顧客進行互動協調。
3. 分析型 CRM
** 資料蒐集、儲存、分析 **
企業蒐集顧客的資料，然後分析消費者行為、模式，以用來支援決策。
使用到的技術有 Data Warehouse, Data Mining, OLAP 等
後台 CRM 前台 CRM 前台 CRM
+----------+ +----------+ +----------+
| 分析型 CRM| ----> |操作型 CRM| ----> |協同型 CRM| ----> 顧客
+----------+ +----------+ +----------+
OLAP, Mining 行銷管理 客服中心
Warehouse 客服流程 電話 電郵
分析型 CRM 架構 (就是所謂的後台 CRM)
1. 蒐集
資料來源主要是企業的 TPS 系統，客服人員、行銷人員、虛擬社群
2. 儲存
因為資料是散布在訂單、銷售系統、客服系統，各自的 DB 上面，
資料分散、重複不一致。所以 CRM 要使用「資料倉儲」整合各方資料
(資料倉儲特性：整合內外交易資訊，主題導向，具有一致性，快速回應，能支援決策)
3. 分析
管理性報表：主要提供例行性、結構性報表；例如：季營業額。
分析性報表：偶發事件產生時，使用 OLAP 快速分析，可以 Drill Down 深入細節
預測性分析：使用 Data Mining 技術，進行分類分析、群聚分析、關聯性分析
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