驾驶舱——客户分析系统
随着商业智能技术的成熟，应用于CRM数据分析的技术越来越完善，与原来的CRM相比拥有更多的技术优势，CRM所擅长的客户关系理论已经被BI系统的客户分析主题实现。中央卡券系统通过与Sybase IQ等主流数据仓库系统的无缝衔接，实现了CRM最核心的价值——多维度的客户分析，从而在技术上和应用上远远超越了传统的CRM。
既然已经有了数据库，为什么还要上数据仓库？“更多的技术优势”，体现在哪些方面？我们简要介绍两者的区别：
联机事务处理(OLTP)是传统关系型数据库的主要应用方式，联机分析处理 (OLAP)是数据仓库的主要应用方式。
OLAP是专门为支持复杂的分析操作而设计的，侧重于对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以应分析人员的要求，快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并以直观的形式提供查询结果。
可以很生动地用小轿车和双层大巴来形容数据库与数据仓库二者之间的差异。
过去的数据仓库软件因价格昂贵，是只有银行、证券、保险、电信等贵族企业才用得起的奢侈品。而现在根据来自厂商的资料介绍：数据仓库的售价比传统关系型数据库更低——价格已经不再成为应用的瓶颈。
几种常用的客户分类与分析方法：
1、客户价值矩阵分析：准确定位营销对象
⑴. 高销售／高毛利
这是消费能力很强的群体，他们对价格不敏感，更需要的是情感的回报和“尊重、身份、地位”的体验。务必要把这个群体当作“上帝”来侍候，为他们配备与众不同的卡，比如说射频识别卡，一进商场就能被识别出来；然后拥有专人全程陪同、专用休息场所、服务式结算、协助送货等等无微不至的服务，让他们尊贵得舒服得乐不思蜀。而且客服部门要对每次服务与消费的效果进行记录和即时分析，以使后续的服务更完善。
⑵. 低销售／高毛利
这个群体比较注重品位，对价格也不敏感，很可能是某些特定品牌的粉丝。要通过购物篮分析了解他们的购物行为与购买特点，提供更多可选择的“生活、享受、品味”的购物体验；采用像化妆品柜小姐那样的关系营销法，激发出这个群体更大的消费潜能。
⑶. 高销售／低毛利
来自有些商场的统计数据是，这个群体的规模占会员总数的80%，绝大多数人是价格敏感型。让这么大比重的会员处于“无差别状态”是肯定不行的，如何使人气不流失？如何从人气中源源不断地挖掘出财气？大有文章可做。
⑷. 低销售／低毛利
这是偶然来消费的流动群体。
2、客户金字塔分类：制订相应的营销计划
⑴. 顶级客户( A类客户)：购买金额最多的前1％客户。
⑵. 主要客户(B类客户)：特定时间内，消费金额最多的前5％的客户中，扣除顶级客户后的客户。
⑶. 普通客户(C类客户)：购买金额最多的20％客户中，扣除顶级客户与主要客户之外的客户。
⑷. 小客户(D类客户)：除上述三种客户外，剩下的80％客户。
在实际应用的过程中，各商场对客户层次的划分与划分标准的设定会有所不同。
3、客户细分：获取1对1差异化营销的依据
⑴. 客户特征细分：
包括地理（如居住地、行政区、区域规模等）、社会（如年龄范围、性别 、经济收入、工作行业、职位、受教育程度 、宗教信仰 、家庭成员数量等）、心理（如个性、生活型态等）和消费行为（如置业情况、购买动机类型、品牌忠诚度、对产品的态度等）等要素。
⑵. 客户价值区间细分：
例如大客户、重要客户、普通客户、小客户等；客户价值区间的变量包括：客户响应力、客户销售收入、客户利润贡献、忠诚度、推荐成交量等等。
⑶. 客户共同需求细分：
按不同的客户群体提炼群体的共同需求，以客户需求为导向精确定义企业的营销策略，为每个细分的客户群体提供差异化的营销组合 。
4. 客户分析主题举例
通过对客户的各项主题分析可以迅速了解客户的消费水平及其消费习惯，深入挖掘影响客户消费的潜在因素及其各因素的影响程度，更好地根据商场的定位来调整品类、品牌、品种及陈列，同时进行有效促销：
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