从而给企业带来长久利益。企业期望通过CKM建立一个客户需求导向的销售、营销、服务和支持应用的自动化价值链，以便加强企业与客户的关系，提高客户的满意度和忠诚度，增强企业的竞争优势。

目前，CKM主要的应用领域集中在制造业、公共事业、电信业、零售业和金融服务业等行业，许多新兴的企业如Amazon、Cisco等已率先成为CKM的使用者和受益者。

CKM的核心是潜在客户知识的发现，包括与客户有关的各种概念、规则、模式、规律和约束，通常都是隐含在客户数据中的深层信息内容。尽管客户数据是形成潜在客户知识的源泉，但从数据中提取知识并不容易。

这主要在于，首先，企业所积累的客户数据往往数量非常庞大，且在企业的发展过程中客户数据会不断地增加与更新；

其次，客户数据的结构复杂，可以是结构化的，如存储在关系数据库中的数据，也可以是半结构化的。如文本、图形和图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据；

再次，许多客户数据是零散的、断续的、冗杂的和动态的。从某种意义上说。潜在客户知识的发现是一种高级的人类智力活动。但是人脑对于处理如此大量繁复的数据并不擅长。

因此，人的经验和技巧必须与自动化知识处理工具结合起来才能达到从海量数据中获取知识的目的。

显然，潜在客户知识发现需要的不是常规的数据录入、查询和统计工具，而是能够归纳数据特征、分析数据内部关联、推断数据发展趋势的高效、智能化工具。

因此，潜在客户知识发现与管理是一项以智能信息处理技术为支撑的多学科交叉融合的前沿研究领域。

数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含的、未知的且潜在有用的知识和模式的过程。它综合运用计算机科学、人工智能、统计学、信息管理、认知科学等领域的先进理论与技术，研究如何从海量信息资源中快速准确地获取潜在的知识，是一种信息资源深层开发的新型信息处理技术，不仅具有很高的理论研究价值。

而且对于企业和国家信息化的跨越发展乃至整个社会经济建设与发展都具有极为重要的意义。当前，众多发达国家企业纷纷开展以数据挖掘技术为基础的知识资源管理和工商企业的智能化管理，具有代表性的应用领域有科学研究、Web智能、商务智能、风险投资、制造业、银行、国土安全、气象、医学、通讯等，将数据挖掘合理地融入CKM过程之中，能够有助于实现从“客户数据矿山”中挖掘“客户知识金矿”的目的。

众所周知，中小企业人员流失率高，和客户管理关系密切的营销人员流失居高不下，问题是当一个营销人员离开时，他所负责的客户维护工作就被迫倒退甚至不再继续。虽然有人员个体原因，但更多是和企业自身管理体系不完善有密切关系。

这让人想起一则猴子摘桃的寓言：一只猴子每遇到新的桃子时，因为腾不出手来摘取，而不断放弃原已摘得的桃子去追逐新的桃子。这个寓言对中小企业的客户关系管理有启示作用。

显然，解决企业在不断变化的环境中保持稳定的经营管理和客户关系对中小企业尤其重要，在这方面，crm能帮助中小企业解决这些困境起重大作用。但具体怎样的crm才能真正帮助他们摆脱困境？

但crm系统只是满足销售和客户管理的功能显然是不够的，在快鱼吃慢鱼的现代商业竞争中，对功能要求的日益全面和不断升级是未来中小企业考虑购买crm的重要诱因，那么哪些功能会成为crm的必配呢？

在crm系统里包括工作台、客户、营销、产品、库存、销售、采购、售后、财务、报表、控制面板等等功能,采取模化化设计帮助实现不同部门间的有效协作，这些功能模块基本能满足业务模式比较复杂的中小企业的需要。

此外，批量处理功能对中小企业也有吸引力：把客户、联系人和产品等信息通过导入功能来批量更新处理、可以批量导入和修改产品价格，在自定义共享规则里增加供应商模块，并优化每个模块的列表功能。

在方便实用方面，另外易客crm里面的最新联系记录可设置成按联系时间查找、可以通过弹出产品信息窗口选择供应商、合同订单报表可根据客户做汇总，包括象未完成日程安排的颜色标红已完成日程安排颜色标绿色从而方便区分各人负责日程等等小细节都是中小企业所需的crm的组成部分。