电商快速发展的一个特点是创造了大量的存量数据，为商家的整体数据化运营提供了支撑，而电商面临的挑战则是电商的销售波动性。大多数品牌的电商运营主要依靠促销活动，而在促销活动过程中，会形成一次次的数据大爆炸，特别是在双十一这样短期内产生大量订单的时候，更需要CRM系统对数据检索、分析和分组数据处理做到快速响应和实时更新。
电商CRM系统业务主要聚焦在会员管理、个性化体验服务与数字化营销上，而这三方面都会涉及到数据检索、分析和客户分层功能。常规电商CRM系统的数据流程主要由数据收订、客户标签建立、客户标签应用3个步骤组成。
在过去几年，各个平台以及服务商通过大量的投入，CRM系统将数据收订的效率大大提高，解决了原始数据的实时性诉求。而客户标签的建立和客户标签的应用效率，成为了实时场景的主要瓶颈。核心原因在于当前商家数据体量越来越大，某些大型品牌，一个天猫旗舰店的客户总量就可以达到2000万，其背后的交易和行为数据更是以数亿计，这对CRM系统采用的结构化存储、进行标签的实时建立和标签的逻辑组合检索等功能颇具挑战。在“双十一”这样分秒必争的大促中，商家需要实时对检索和分组数据进行更新，并在CRM系统等支撑系统中做出营销、催付等指令。
当前企业应用CRM系统数据分析优势：
1、CRM系统都会提供报表分析，不仅能提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据，还能提供具有预测性的、潜在的客户分析和销售分析。
2、CRM系统能够提供领导想要的数据，能从多个角度多种方式了解关键业务指标和客户信息的变化，能确定应该从什么角度来分析客户和业务信息。
3、经过CRM系统实施应用，企业相关数据采集得以有效的进行，领先的CRM系统正努力在数据统计和分析上做得更加出色，让使用者更加简便和直观的使用系统中数据。
