CRM中的决策支持系统与商业智能

客户关系管理的过程，说到底就是对客户信息进行分析处理并做出决策的过程。客户关系管理软件并非普通的企业管理软件,纵观客户关系管理软件产品，可以明显的看到决策支持系统和商业智能系统是构成企业决策智囊团与加速器的重要基础。在市场瞬息万变、企业竞争越来越烈的状况下，缺少了决策支持系统与商业智能的支持，企业的决策是无法迅速反应和有效作出的，这已经成为不争的事实。

CRM中的决策支持系统

一般来讲，企业客户关系管理中的决策基本上可以分为两种：即结构化决策和非结构化决策。
结构化决策涉及到的变量较少，只要采用专门的公式来处理相关信息，就能够得到准确的答案。通过计算机语言来编制相应的程序，就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。日本的有关统计数据表明，在企业管理中有44%的工作是属于常规的工作，在这些工作中有许多是具有规律性的，完全可以由计算机来代替以往的人工处理。另外56%需要思考的工作，其中也还有一半为规律性的工作，同样也可以由计算机来完成。
在非结构化决策中，可能提供出很多正确的解决方案，但是没有精确的计算公式能够计算出哪个解决方案是最优。也没有规则和标准能够衡量那种方案是最佳解决方案。例如：公司在市场活动中刚刚发展的新客户与原有的老客户相比较，那一类客户更能给公司带来大的利润？目前公司中最大的一些客户存在的价值是什么？35岁以下年龄段的客户对公司是有利可图吗？应该采用何种方式来改变公司的形象？诸如此类的问题，在没有决策支持系统作基础的情况下是难以迅速而有效地进行决策的。
作为客户关系管理基础的决策支持系统（decision support system，DSS）具有高度的灵活性和良好的交互性。适用于非结构化决策的客户关系管理系统,将决策者与决策支持系统密切联系在一起，并通过信息技术为其决策提供特定的支持功能。客户关系管理系统具有高速、大量信息和复杂处理的能力，能够帮助决策者建立决策时的信息模型，而决策者则是有这丰富的经验、实践知识、直觉和判断能力，并且熟悉决策的全过程。客户关系管理中的决策支持系统并不能够替代决策者本身，它的主要功能是提高决策者的决策效率，帮助企业的决策者的强化洞察力。企业决策者的知识、技能和IT技术的完美结合，使得决策者能够面对迅速变化的市场做出及时的响应，并有效地配置企业的各项资源。
大多数客户关系管理软件中的决策支持系统由三个部件组成：数据管理、模型管理和用户界面管理。数据管理：DSS中保存了客户和管理的信息。促公司的内部信息外，还包括外部信息，竞争对手信息、行业发展信息、模型管理：DSS必须要用模型，以对信息进行分析。利用模型产生决策所需的信息，辅助决策者做出产平类便和库存岁平的计划。用户界面管理：企业的决策者通过用户界面存取信息并制定决策者所需的分析模型。

CRM中的商业智能

在CRM的解决方案中，用计算机来模仿人的思考和行为来进行商业活动即商业智能的应用（business intelligence，BI）非常普遍。据统计，全球企业的信息量平均每1.5年翻一番，而目前仅仅利用了全部信息数据的7％。随着知识经济时代的来临，记录客户与市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业成败的关键因素，越来越多的国内外企业已经根据信息流和数据分析技术进行企业重整，传统的数据记录方式无疑被更先进的商业智能技术所代替。据预测，到2001年，全球商业智能市场将达到700亿美元。在商业智能解决方案的帮助下，企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者作出更好的商业决策。
最近，IBM公司推出了帮助企业规划、执行、修正并跟踪企业市场营销活动的全新商业智能软件——Decision Edge for Campaign Management（简称DECM）。DECM软件是端到端客户关系管理解决方案（CRM）中的重要部分。它不但能够对来自事务处理系统、呼叫中心、网站的顾客信息进行处理，使公司的的所有部门共享这些信息，而且可以通过顾客选择的渠道发送信息。这样，市场经理就可以更加全面地了解顾客关系状况，并有效地评价市场营销活动的结果。DECM软件可以调节DB2通用数据库的对应性和可伸缩性，使市场营销人员更好地管理不断扩大的顾客数据库。与IBM公司 DB2 Intelligent Miner软件系列一起使用，它还可以帮助企业发现更多的销售机会。今年5月12日，台湾安泰保险宣布采用IBM的商业智能解决方案分析、管理客户信息。该解决方案将增强安泰保险对其竞争对手业务的了解，提高公司业务发展预测和新业务的开发能力。
在IBM的帮助下，台湾安泰人身保险公司已经建立了分析、引导客户需求，为客户及其代理商实时提供最新信息，赢得竞争优势的机制。同时，这个解决方案还为安泰保险公司提供了灵活的因特网连接功能，为今后完善客户关系管理功能奠定了基础
商业智能BI包括专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理等几个方面。《DM Review》是美国排名第一的商业智能和数据仓库杂志，每年都要进行100强软件厂商的排名。SAS公司在2000年度排名中名列第一。它的产品可以帮助客户识别最有力的客户群，并揭示其中的特性；分析用户访问路径的规律，改善电子商务的策略；通过准确的形用评分提高客户的利润贡献度；进行欺诈检测、客户流失管理、非法侵入检测以及其他需要预测和贵测发现的应用等等。在SAS Enterprise Miner中提供：聚类分析、SOM/KOHONEN神经网络分类算法
专家系统对于诊断性问题和指令性问题非常适用。诊断性问题是指需要回答“发生了什么事”的问题，相当于决策的情报阶段。指令性问题是只需要回答“我该做什么”的问题，相当于决策的选择阶段。客户关系管理软件中的市场百科全书就是这种专家系统。用户只需向专家系统提出需要解答的问题的是适合表象就能够得到圆满的答复。Broadbase(纳斯达克股票市场代号:BBSW)在消费者分析和营销自动化市场上领先的公司。最近，通过收购在个性化实时营销流程方面最佳的Servicesoft公司，Broadbase可以提供智能型、不间断和自动化的产品。已有230多家蓝筹股公司安装了Broadbase公司的软件，其中包括有：柯达、AMD、本田、佳能、ADP、中国惠普等等。
神经网络被称为有学习能力的商业智能系统。它具有和人类大脑相似的功能.经过对神经网络系统进行一段时间的训练以后,该系统可以在没有人干预的情况下进行模拟识别,以解决特定领域中的问题。当神经网络被训练好以后,如果给它制定领域内新的模式识别问题,它就能给你有关这种模式的相关信息。原因就是在于神经网络是按照人脑的模式来制造出来的。它的任务就是响应、自我组织、学习、抽象和遗忘，而不是执行。屡获智能商务业界大奖SAS公司提供的 Enterprise Miner产品中就有：SOM/KOHONEN神经网络分类算法；神经网络模型（MLP，RBF）。很多公司都将销售信息保存在大型的数据仓库中，然后应用神经网络软件分析并找出最好的销售模式。
遗传算法模拟进化/适者生存的过程,逐渐产生出优化的问题解决方案.它通过选择、交叉和变异等进化概念,产生出解决问题的新方法和策略.选择是指挑选出好的解决方案,交叉是将各个好的方案中的部分进行组合连接,而变异则是随机的改变解决方案的某些部分,这样当提供了一系列可能的解决方案后,遗传算法就可以得出许多解决方案。
智能代理是将计算机和网络中许多重复的工作独立出来,自动的适应人们的爱好和习惯,按照人们的要求完成工作.融合了许多现代的软件技术.它的典型应用是在Web 上为消费商品进行筛选或监测 拍卖，在竞价时提醒用户。另外一种有名的采用代理技术的电子商务应用是合作筛选，即将用户采购同其他消费者的购买习惯相比较进行推荐,它被Amazon.com 所采用。