CRM数据统计与分析的典型应用是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
通过CRM客户关系管理系统，企业能搜集、分析以及跟踪客户信息，从而获取精准客户。CRM系统进行数据分析的典型应用，可以归结以下几种：
· 客户获取
客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告等方式吸引新客户，这种方式涉及面过广不能做到有的放矢，增加不少成本。通过CRM的数据统计与分析功能，可以从以往的市场活动中收集到的有用数据，建立起数据模型。企业因此能够了解真正的潜在客户的特征分类，从而在以后的市场活动中做到有的放矢而不是传统的凭经验的猜想。
· 客户细分
客户细分可以从比较高的层次上来观察数据，客户细分可以用不同的方法对待处于不同的客户群。数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按年龄、职业、地区、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础，也是建立客户一对一营销的基础。
· 客户赢利能力分析
就企业的客户而言，企业的绝大部分利润是来自于小部分的客户，而对于企业来说很难确定哪些客户是高利润回报，哪些客户是低利润回报甚至是负利润回报的。数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户。从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上以产生更大的利润，同时减少低或负利润回报客户的投入。为此，在数据挖掘之前，企业应该建立一套计算利润回报的优化目标方法。可以是简单的计算，如某客户身上产生的收入减去所有相应的支出，也可以是较复杂的公式。然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。
· 客户的保持
随着市场竞争越来越激烈，企业获得一个新客户的开支远高于老客户的维持成本。所以如何保持原来老的客户，不让他们流失就成为CRM系统的一个重要课题。在实际应用中，可以利用建立好的数据模型进行客户预测，判断将来可能流失的客户。这样，企业就能研究这些客户的需求，并采取相应的措施防止其流失，从而达到保持客户的目的。
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