使用各种分析工具。在数据仓库与元数据管理建立后，就可以利用各种分析工具对数据进行分析以获得实施客户战略所需的信息和知识。现在使用的分析工具主要有联机分析处理和数据挖掘工具等。联机分析处理是对多维数据进行分析的技术，提供从多视角分析途径获取用户所需的辅助决策的分析数据;数据挖掘技术是从信息中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息技术，它能从大量的信息中发现隐藏于其后的规律或信息间的关系。另外，神经元网络、数学编程、高级解释和可视化工具等高级分析技术虽然在其它领域还缺乏根基，但它们在CRM系统数据分析中的应用已经趋于成熟。这些工具通常采用机器自动识别的方式，不需要更多的人工干预，这些工具的使用，使得从数据、信息到知识的飞跃成为可能。
知识的获取和利用。数据仓库生成的各种报表，可以让企业了解CRM系统运营的基本情况。在此基础上，借助元数据管理，运用各种分析工具从数据仓库中分析和提取相关规律、模型和趋势。企业还可以获取更深层次的知识：首先是分析型知识，它聚集于理解客户，分析CRM系统中客户事件发生的原因;然后是预测型知识，侧重于将会发生什么。这些信息和知识转化为企业的战略规划、科学决策和各业务流程的辅助支持，主要体现在以下几个方面：将有价值的分析信息(如深度销售预测和趋势、集道信息、呼叫解决和最新的市场活动数据)及时地发布到桌面上，同时大大降低了实现成本;提供先进的预测跟踪和趋势分析，进行细节追溯(简单的向下钻取操作);提供关于整个CRM系统的动态分析等等。应用了这些知识的CRM系统可以提高在所有渠道上同客户交互的有效性和针对性，从而把适合的产品和服务，通过适合的渠道，在适当的时候，提供给合适的客户，从而实现企业利润的最大化。
商务智能在知识的获取和利用上还有一个很大的优势就是提供了多姿多彩的用户界面，特别是可视化技术的应用，使得分析生成的知识可以转化为专门化的视图、报告和图表提供给决策者，尽快从营销现场的数据变化中形成栩栩如生的动态趋势图表乃至音像报警信号，从而使技术和非技术人员都能够看出公司数据的分组、关系和趋势，从而更快地做出决策。CRM系统与商务智能的结合，能够使企业CRM系统战略中“从数据、信息到知识”的信息资源组织的流程趋于完整，从而弥补许多现行CRM系统方案中“从信息到知识”这缺失或不足的一环。对实施了CRM系统的企业来说，CRM系统分析使“发生了什么”、“你希望将来发生什么”和“如果作一个敏感的变动将会发生什么”之间的循环趋于完整，这种知识使公司的CRM系统系统能够取得预期效果。 |
