①客户标识（identification）

　　又称客户认识（Awareness）。即知道谁是你的客户。如果你的企业没有集成的客户数据，那么它很有可能会遭受客户认识危机（customer-awarechallenged）。

　　集成的客户数据是指面向客户的操作数据存贮（operationaldatastore），它存贮了集成的和经过净化的、当前的客户数据。企业的任何与客户打交道的职员每时每刻会参考这其中的数据，了解客户目前产品和服务的处境，当前的接触信息、接触结果，突发事件等。存贮当前信息的数据库的正确利用，会大大提高企业对客户的评价的准确性和认识能力。

　　②客户分类（segmentation）

　　假设企业已经认识到客户的存在，但如何知道哪些客户对企业是盈利，哪些是不盈利的。仅依据对客户当前信息的分析，很难得出令人满意的答案。企业此时需要与客户有关的历史记录。针对不同的客户分类方式，有时采用分析技术可以实现，而当有时面对较深层次的分类任务时，就需要引入知识发现技术了。

　　一个好的数据仓库环境，可完全满足客户分类对数据的多重需求。数据仓库环境集成了与客户有关的当前和历史的数据，并在此基础上建立起面向不同分析任务的应用（数据集市）。比如，客户利润率分析，销售渠道分析，商业活动分析等。这些分析算法必须与企业的商业模式相一致。

　　③客户满意

　　企业是否能够测量客户满意度？在你的企业中，客户满意分别与企业员工的积极性和企业实施的优惠政策是否有关系？如果你的答案是否定的，那么可以认识你的企业还没有建立以客户为中心的正确的环境。

　　这种正确的环境绝非是仅建设先进的CallCenter等手段所能实现的，它需要一个企业的企业文化、组织结构、管理模式等整体环境的大调整，以适应从以产品为中心到以客户为中心的转变；另一方面，还包括使用知识发现技术对客户知识的正确的发现和使用，了解客户满意需要的是什么，如何改进产品使客户做到更满意。

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