项目小组的任务首先是对企业客户关系管理的需求进行分析。客户关系管理需求分析对于客户关系管理以后的实施工作，以及所实现的功能至关重要。需求分析需要项目小组和企业领导层、企业最终客户关系管理用户来共同完成。
（5）标准确定。
企业应根据自身情况，在实施客户关系管理之前，确定客户关系管理项目成功的标准，这样才能知道客户关系管理项目是否获得成功。
（6）部门共识。
在客户关系管理项目实施之前，应该对“客户”和其他一些关键术语有一个统一的定义，不能再出现不同部门（例如营销部门和呼叫中心）对“客户”有不同的定义。这样企业才可能最终实现统一的客户信息管理。
（7）工作站配置。
对客户关系管理进行客户化时需要一定类型的工作站配置环境。在进行二次开发需要考虑所使用的开发工具的类型。这样才能使当前的工作站开发环境支持客户关系管理产品的客户化。
（8）软件选择。
在客户关系管理软件选型时，企业应预先弄清楚其他企业系统对客户关系管理应用系统的影响，以及数据如何在公司各个系统间有效地传递。因此，企业所选择的客户关系管理软件系统应当确保与企业其他系统间的集成性。
2.明确客户关系管理项目实施流程。
总的来说，客户关系管理项目流程有以下七个步骤。
（1）分析与规范。
确定综合性的需求分析，确定系统规范。
（2）项目计划和管理。
项目管理者应是供应商同企业之间的联络员，这一角色可由专业咨询公司的经验丰富的顾问人员担任。另外，还需任命一名来自企业的系统管理员，作为内部系统专家。除制订项目实施计划外，本阶段还包括组建和培训项目工作组。
（3）系统配置与定制。
重新配置和定制客户关系管理软件系统，以适应企业的具体发展需求。伴随必要的技术培训，使员工能尽量自己解决技术问题。同时，所有新的软硬件都应在本阶段安装好。
（4）原型兼容测试和系统重复运行。
企业员工将在此阶段熟悉安装程序和所安装系统的各方面，同时，对系统进行的所有必要修改也在此阶段完成。数据转换这一关键任务也属于这一阶段。供应商的实施专家和企业的管理人员之间将进行大量的沟通。
（5）主导系统和质量保证测试。
此阶段包括大量的培训。可以说这是一个“培训培训者”的阶段。“培训者”应负责培训所有的终端用户和管理层如何使用新系统。不过，为了让这一方法有效，“培训者”必须接受由软件供应商或咨询顾问进行的培训，成为新系统专家。主导系统应该是一个可重复运行的系统完美原型。开始应同小型的用户全体合作，对新系统进行测试。这些质量保证测试应做成文档，提供给项目工作组管理人。
（6）最后实施和推广。
准备好一份实施指南，简单列出实施前或实施过程中必须完成的每一项任务。本阶段还包括对所有用户的正规培训。确定一系列的预期效果后，通常必须通过正规的培训来达到预期目的。用户必须认识到使用新系统的明显好处，否则这项推广有可能面临诸多反对者。培训必须以计划阶段确定的需要为基础。一个执行良好的培训计划决定着成功。
（7）持续支持。应配备全职的内部系统管理员。为积累专业技能，系统管理员应从计划阶段就开始接触客户关系管理系统。因为客户关系管理软件系统的技术支持是一项艰巨的工作，所以务必让供应商提供综合性的支持计划，以进一步支持内部工作组。
每一个客户关系管理项目的实施都应当准备好一个优化的流程，这样既可以为企业提前计划好项目各阶段的具体任务、资源使用情况以及完成时间，又可以消除项目部署中的盲目性、无序性和无标准性。
客户关系管理与知识管理。
企业实施知识管理和客户关系管理的主要目的是把最恰当的知识在最恰当的时候传递给最恰当的个人，使他们作出最好的决策，获得最佳的实际效益。客户关系管理包括的内容大多也是知识管理所反映的内容，企业在实行客户关系管理的同时，如果以知识管理的思想加以辅助，效果会更好。知识管理的内容包括企业流程再造、学习性组织、重组、企业核心能力、企业信息化、企业资源规范化等。
在实施客户关系管理的企业中，客户的信息就像原材料一样，被专门的组织进行整理、分析并在组织内部共享，从客户信息转化为客户知识，营销决策和资源分配是建立在充分了解客户知识基础之上的。通过客户知识管理就可以有效地获取、发展和维系有利于客户组合的知识与经验，尽可能地求得最大的价值，“客户”、“知识”和“管理”处在一个封闭的循环体系中，企业运用这个循环体系中的客户知识能够从客户关系中获得最大收益。
客户关系管理可以使企业对顾客的需求做出快速响应，作为知识管理的重要应用，快速响应的主要功能在于使企业能够预测和捕捉各种各样的市场机会，及时地把握商机，发现并处理各种商业危机并从中汲取经验。快速响应的应用建立在知识管理的基础设施之上，利用知识管理手段。
企业的竞争力也可以通过客户关系管理实现，竞争的知识管理应用可以通过网络把相关人员组成虚拟团队，不仅可以收集、创造和共享知识，而且在工作流程的环境中开展高效率的协作。客户关系管理中的知识库鼓励员工献计献策，利用多种知识管理解决方案，构建全面的知识管理系统，在整个企业范围内部署知识管理的应用。
通过建立客户关系管理系统，把企业建设成为知识型企业，实现有效的知识管理使企业内部和外部的知识变得更容易、更迅速，提高企业的应变能力和创新能力。
客户关系管理的发展趋势之一是将企业积累的知识融入前端管理的各个环节中，采用规范的方法来增强市场活动的有效性，从而保证销售队伍的战斗力，维持客户对服务的满意度。在这些工作中获得的行之有效的方法和措施，都将以“企业知识”的形式在信息平台上共享，由团队中的各个成员在这一基础上不断完善，并且不会因人员的变动发生知识流失。
客户关系管理相关的技术手段。
客户关系管理相关技术的发展可以用“日新月异”来形容。尤其是分析型客户关系管理相关技术的发展，使得很多客户关系管理理想中的功能成为可能，这些技术有数据仓库、数据挖掘等。还有其他一些客户关系管理相关技术也得到了非常快的发展，例如呼叫中心、基于Web的自助式服务、E-mail营销等。这里主要对数据仓库、数据挖掘、呼叫中心进行分析。
（一）数据仓库。
传统的数据库技术是单一的数据资源，即以数据库为中心，进行事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作。近年来，随着计算机的广泛应用，网络计算开始向两个不同的方向拓展，一是广度计算，一是深度计算。广度计算的含义是把计算机的应用范围尽量扩大，同时实现广泛地数据交流，互联网就是广度计算的特征。深度计算就是人们对以往计算机的简单数据操作提出了更高的要求，希望计算机能够更多地参与数据分析与决策的制订。特别是数据库处理可以大致地划分为两大类：操作型处理和分析型处理（或信息型处理）。这种分离，划清了数据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限，从而由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为一种新环境--体系化环境。
1.数据仓库的构成。
数据仓库的构成包括后置处理、中间处理和前置处理三个方面。
（1）后置处理。
数据仓库系统的后置处理利用了操作系统的数据存储器，以进入数据仓库内占有活动区域。这个处理包括以下两个部分。
①数据采集：在收集到操作数据存储器内的变化后，数据仓库的后置处理必须采集所有同以前收集的事务相关的数据。数据采集过程通常仅仅获取驱动数据采集过程的关键信息。
②数据处理：为数据仓库收集数据的过程是从当前操作系统开始的，该数据仓库的后置处理需要被分成可管理的几个处理模块。操作系统产生必须经处理后输入到数据仓库。在数据仓库系统的结构内必须有一种方法来截取和收集那些在操作系统内已改变的数据，主要用于数据仓库的输入处理。
后置处理把数据制备成事务库，并用它来更新和供给数据仓库系统。这个过程在整个数据仓库系统中是最复杂的，因为用户正处理多种遗留数据源。其中一些数据源较为容易使用，而大部分则不是。
（2）中间处理。
数据仓库系统的中间处理利用了一个登台区域来完成在数据仓库中对用户有用的数据。登台区域有时也称操作数据存储器。
①数据清理：在收集到所有从操作系统存储器得来的相关信息后，数据必须在放入数据仓库之前进行清理，以获得一个适当的统一的格式和定义。
②数据的放置和分发：当完成数据清理后，数据就必须放置到数据仓库中。
③标准报表的编译和索引：在数据放入数据仓库数据存储器之后，对包含于数据仓库系统内的标准报表必须进行编译和索引。在这个过程结束后，报表很像数据仓库内的原始数据，将让用户在线使用，不必用纸张的形式发送。
中间处理更新了数据仓库中登台区域的数据，并使之成为可供最终客户，也就是数据仓库系统的用户使用的信息库。
（3）前置处理。
前置处理过程涉及允许用户对数据仓库所包含的信息进行正确的访问，以及提供用户工具及所需的目录和中间数据信息。大多数数据仓库项目的目标应当是驱使这一过程进入强大的用户领域，并脱离信息系统空间。然而，需要构造几个关键的应用程序以用于经验不足的数据仓库用户。该过程的任务包括用新的信息内容来更新访问数据仓库应用系统，通过适当的用户工具及组内的视图或分类定义来提高访问能力。
2.数据仓库与客户关系管理。
深入了解客户需求，适时将客户意见反馈到产品设计和客户服务中心，为客户提供更加个性化、深入化的服务，将成为企业成功的关键。而客户资料的整合、客户资料的分析和客户互动的个性化，都离不开数据仓库。客户关系管理的兴起推动了数据仓库软件的增长。
数据仓库可以将客户服务中心、计算机电话集成系统、Web、ATM等通过多种渠道得来的客户的数据，整理成全面、完善的客户信息档案。然后通过数据挖掘和数据分析，来发现隐藏在数据后面的真实情况，才能了解客户的需求，从而提高企业的收益率和竞争力。具体来说，数据仓库在客户关系管理系统中的作用主要体现在以下四个方面。
①数据仓库将客户行为数据和其他相关的客户数据集中起来，为市场分析提供依据。
②数据仓库将对客户行为的分析以联机分析处理、报表等形式传递给市场专家。市场专家利用这些分析结果，制订出准确、有效的市场策略。利用数据挖掘技术，发现交叉销售、增量销售、客户保持和潜在客户的方法，并将这些分析结果转化为市场机会。
③通过数据仓库的分析，可以产生不同类型的市场机会。针对这些不同类型的市场机会，企业分别确定“客户关怀”业务流程。依照这些“客户关怀”业务流程，销售或服务部门通过与客户的交流，达到关怀客户和提高利润的目的。
④数据仓库将客户的市场机会的反应行为集中到数据仓库中，作为评价市场策略的依据。
总之，数据仓库技术对数据挖掘在客户关系管理中产生的核心作用提供了巨大的支持。数据仓库是一种面向决策主题、由多数据源集成、拥有当前及历史终结数据的数据库系统。它是一个中央存储系统，可以帮助企业员工回答客户的业务问题。在客户关系管理中，数据仓库将大量复杂的客户行为数据集中起来，建立一个整合的、结构化的数据模型，在此基础上对数据进行标准化、抽象化、规范化分类和分析，为企业管理层提供及时的决策信息，为企业业务部门提供有效的反馈数据。
（二）数据挖掘。
简单地说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的有价值的知识、模型或规则的过程。数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现，即从大量数据中提取出准确、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。
对于企业而言，客户关系管理实施后，运营特性最先显露出来，公司日常所有的营销业务都可以流程化和自动化地管理起来，随着客户信息的日趋复杂，客户数据的大量积累，仅限于营销流程的管理已经难以满足企业进一步的需要，企业期待客户关系管理扮演更重要的角色--分析大量复杂的客户数据，挖掘客户价值。数据挖掘技术在客户关系管理中能够起到的作用主要有以下五点。
1.扩展新客户。
对大多数行业来说，企业经营利润的增长需要不断地获得新的客户。新的客户包括以前没有听说过企业产品的人、以前没有用过产品的人和竞争对手的客户。数据挖掘能够辨别潜在客户群，并提高市场活动的响应速度。具体来说，可以通过数据挖掘来进行客户特征的多角度分析，挖掘客户个性需求。客户属性描述要包括地址、年龄、性别、收入、职业、教育程度等多个方面，可以进行多维的组合分析，并快速给出符合条件的客户名单和数量。
2.个性化营销。
通过数据挖掘，可以进行对客户的行为分析，结合客户信息对某一客户群的消费行为进行分析。针对不同的消费行为及其变化，制订个性化营销策略，并从中筛选出“黄金客户”，细致而切实可行的客户分类对企业的经营有很大益处。数据挖掘还可以通过对客户关注点的分析，帮助企业针对不同类别的客户提供个性化的服务。
3.客户忠诚度分析。
客户忠诚度分析包括对客户持久性、牢固性及稳定性的分析。
4.销售分析与销售预期。
销售分析与销售预期包括按产品、促销效果、销售渠道、销售方式等进行的分析，同时，分析不同客户对企业效益的不同影响，分析客户行为对企业收益的影响，使企业与客户的关系及企业利润得到最优化。
5.参数调整。
调整参数的作用主要是为了提高分析结果的灵活度，扩大其适用范围。例如，价格的变化对企业利润会有什么样的影响？客户的消费点达到什么值时开始成为“正利润”客户？企业需要通过对收集到的各种信息进行整理和分析，利用科学的方法，做出各种决策。
（三）呼叫中心。