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我们刊发过 《客户智能的基本知识》一文，通过对客户智能的定义和作用的描述来看，客户智能是客户知识的生成、分发和使用协同作用的结果。通过有效地使用这些客户知识，企业将获得竞争优势。但详细的实现过程又是怎样的呢？本文将向读者展示客户智能的实现过程。

　　 目前大多CRM应用的重点放在了客户交互、客户数据的收集与分析上，其结果是缺乏对面向客户的决策提供有效客户知识的能力。反过来讲，仅有客户知识是不够的，还必须有效地管理、使用客户知识，才能为企业带来价值。以一个客户的超市消费为例，某客户常年在一个超市消费，却发现该超市对他的消费偏好几乎是一无所知。这主要因为超市管理者仅注意收集了该客户的消费信息，顶多能分析他一段时间来的总消费额，而不会利用该客户多次消费的信息挖掘其消费偏好方面的知识。例子中的消费偏好就是客户知识。

客户智能源自客户知识管理

　　 客户知识包括客户的消费偏好、喜欢选用的接触渠道、消费行为特征等，用来描述客户行为的信息。而利用知识发现技术，从客户数据仓库中发现有价值的客户知识的类型是有限的，不可能包括所有类型的客户知识。G. Nararajan通过相关研究认为，一个知识型公司，一般通过两条技术途径来实现知识管理：一条是通过“信息—知识转换模型”，即利用现有的信息，从中发现有价值的知识；另一条是通过“独立的知识模型”，它强调了利用网络技术（比如，通过工作流技术、网上会议、BBS等技术手段）实现知识的共享。两种实现模型的侧重点各异，第一种模型侧重知识的生成，第二种模型强调知识的共享、使用。该研究对客户知识的应用具有借鉴意义。

　　 客户知识管理是以创造、提升客户价值为目的，协调客户知识从产生、共享到表示与存取的整个过程，从而产生客户智能的组织活动。所以，客户知识管理不但包括了客户知识的生成，而且涉及客户知识的共享、使用，以及产生客户智能的整个流程。而客户智能正是客户知识在生产、分发和使用过程中所产生的能力，整个过程几乎涉及到知识管理的所有核心环节（图1）。所以，客户智能是对客户知识进行有效管理的结果。

客户知识获取

　　 客户知识获取主要是在现有客户知识的辨识基础上，获取企业外部的客户知识。除了采用信息系统外，企业还可以借助外力，组建知识联盟来获取外部的客户知识。这样可以减少知识获取成本，并提高知识获取的速度。譬如生产厂商与零售商通过Extranet、Internet共享客户知识，并可以对客户知识的变化做出快速的反应。企业与信息调查、信息咨询等信息服务企业（或机构）建立伙伴关系和设置业务代理，也有助于企业快速获取所需的客户知识。

客户知识的开发与创新

　　 客户知识的开发与创新侧重于产生新的客户知识，出发点是企业面向客户的决策的需要，其结果是将开发与创新出来的客户知识应用于企业决策，从而产生客户智能。它综合考虑了企业面向客户的决策，以及如何开发、创新和采用先进的技术实现手段。

　　 与客户知识获取不同，客户知识生产是企业自身或借助知识联盟对客户知识的创新过程，而客户知识获取则侧重于直接获取企业外部的客户知识或客户知识生产所需的原材料（客户数据、客户信息）。

    客户知识的共享与传播

　　 客户知识的共享与传播受企业文化、组织结构、企业员工和信息技术等多方面的影响。Jim Berkowitz提到的合理的组织结构就是以客户为中心的商业哲理、文化和战略。基于这样的一种组织结构，企业可以作为一个整体来预测客户需求、管理客户价值，从而可以简化企业运作流程。

　　 客户知识必须到达组织内每一个需要客户知识的部分。将客户知识存贮于动态知识库，借助CRM的系统平台，可以将客户知识分发到有相关需求的终端。在客户发展战略的指导下，企业完全成为以客户知识为驱动力的互动体（图2），客户知识是企业运作的核心。

　　 客户智能系统为更好地制订与客户有关的战略和决策，提供了良好的应用环境，为实现客户智能提供了一个合理的信息结构。客户智能系统（CIS）根据客户发展战略的决策问题，将客户知识分发给需要的职能部门或人员，达到以客户为中心的协同工作的目的。比如针对某个客户的个性化需要，制造部门会接收到CIS分发的客户知识，以此为依据开展制造加工，并将制造流程信息反馈后客户服务部门；客户服务人员会结合客户知识，通知该客户详细的供货细节。

客户知识的应用

　　 知识工程学认为，知识是人们通过实践认识到的客观事物所具有的规律性，知识本身是相对静止的东西，不会再生新知识。如果不经使用，它自己并不会产生任何经济效益或社会效益；而智能是获得知识，并使用知识求解问题的能力。有关知识的这些特性，同样适用于客户知识。所以，客户智能不仅包括客户知识生成的过程，而且更强调客户知识在企业中的分发、使用，直至产生客户智能。

　　 使用客户知识是实现客户智能的最后一个环节。许多分析型CRM系统和知识发现没有取得预计的成效，很大程度上在于产生的与客户有关的信息和知识不能投入使用。CRM系统通过营销、销售、客户服务和支持促进企业与客户进行交互，客户知识可以通过对CRM系统的使用与集成作用于客户。

　　 将客户知识应用于面向客户的决策就是客户知识的使用。客户智能是客户知识使用的效果，它强调了信息技术在客户知识从产生到使用的整个过程中的作用，而这个过程的突出特点是具有一定的智能性。客户智能要求企业能快速吸收、消化和利用内外部的客户知识，从而以最快的速度产生科学的、面向客户的决策建议。

　　 John是Smart超市的一名老客户，Smart超市管理者通过客户智能系统对John的历年消费记录进行知识发现（KDD）分析，发现John存在这样一个消费规律（或偏好）：当他来超市买鲜菜时，他往往一并购买Sallen牌的香槟酒和Alex牌的香烟。这样，Smart超市管理者就可以决定采取什么样的营销策略来引导John更多地消费。该过程如图3所示。

客户知识的保存

　　 客户知识保存是将企业的客户知识以适当的形式保存在信息系统中。企业知识保存方式主要有：企业知识地图、规则库、案例库、工作流库、模型库、知识库和文档数据库等。客户知识的保存形式可参照企业知识的保存形式。

客户智能实现流程

　　 图4描述了完整的客户智能实现流程，这是一个互动的、闭合的过程。客户智能实现流程始于与客户的交互，最后又终于与客户的交互。相应地，该阶段具有以下两个职能：1）将客户知识分发到对应的系统并加以利用，产生客户智能；2）产生新的客户知识。客户智能还能够启发企业发现下一步的商业需求，明确未来要做的工作，即发挥其战略导向作用。

    客户数据是客户智能的基石，进行客户OLAP分析和客户知识发现，均需要高质量的客户数据。

　　 客户智能强调了企业与客户交互的自动化、智能化。自动化体现在知识发现技术在客户知识发现过程中的运用。知识发现方法有别于其他统计分析方法的主要原因在于，知识发现是面向最终商业用户而不是统计学家的。知识发现能有效地自动执行大多数操作过程，减轻最终用户的负担。智能化体现在客户智能运用客户知识辅助面向客户的决策的能力上。

　　 客户智能不仅围绕企业操作层面的整个过程发挥作用，同时还对战略层面具有指导意义。以客户为中心的发展战略需要企业各方面的战略与之呼应。客户知识将引导企业制订正确的战略。

　　 为了更好地描述客户智能实现流程，这里我们引入了“客户智能生命周期（CI lifetime）”的概念。客户智能实现是一个闭合的过程，但同时是不间断闭合过程的往复循环。图4中的客户智能实现流程仅描述了单一的闭合过程。CI生命周期可被分为四个生命阶段：获取、分析、计划和交互。

获取

　　 是指获取客户数据。这个阶段的任务是将从业务系统送来的客户数据整合到客户数据库或客户数据仓库中去，并创造统一的客户数据视图和客户数据分析的环境。

分析

　　 使用各种分析方法对客户数据进行分析和展示。分析方法大体上分为三类：第一类是将客户数据以业务报表的形式展示给业务人员。第二类是使用统计方法、在线分析方法将存在于客户数据中的、原有的规律性展示出来，用于辅助决策，此类分析方法属于验证驱动型发现（validate-driven），即让用户首先提出自己的假设，然后利用分析工具检索查询以验证或否定假设，属于由用户制导（user-driven）的被动方式。第三类分析方法—知识发现，属于发现驱动型发现（discovery-driven），用于发掘隐含于客户数据之中的、事先未知的、潜在有用的信息。

计划

　　 是指战略管理过程中的战略计划阶段。战略是制定有关一个组织未来方向的决策，并将这些决策付诸实施。上阶段产生的客户知识在这个阶段被转化为优化客户交互活动的规则。这些规则指导企业将正确的决策、在正确的时间、通过正确的渠道、作用于正确的客户。计划阶段的成果体现了客户智能的战术决策能力。

交互

　　 交互阶段将以上产生的规则作用于不同的“接触”（touch point）系统，比如Web或Call Center。由于多个“接触”系统共同作用于客户，所以存在一个“接触”系统优化的问题。其目的在于利用不同客户的特点，减少企业与客户的“接触”成本，并且使客户高效地了解企业的产品和服务。交互阶段还有一个重要的作用：收集交互信息（客户数据的一部分），以此促进下一个循环的良性发展。

　　 CI生命周期的每一阶段都有不同的系统结构和应用框架。客户反馈的信息被送到分析和计划阶段。从这个阶段产生的客户知识被用来有效地与客户交互，从而产生有针对性的营销、销售、服务、支持等商业活动。整个CI生命周期是一个不断学习的过程，CI使企业更好地理解客户，快速、准确、高效地响应客户。计划与交互既是上一个生命周期的结果，又是下一个生命周期的开始，而且这种开始是改进了的、更加优化和科学的计划和交互。

案例分析

　　 Kao公司是日本的一家化妆品制造商，开发了一个名为Echo of Customers' Helpful Opinion的客户知识管理系统，用来处理所有的客户咨询和投诉，并将答案存贮在一个被称为增值网络（Value Added Network）的系统中。该系统对不同的客户知识运用不同标准进行分类，并被送达有关的部门，如客户投诉可能被送到研发、生产或营销部门。Kao公司成为一个以客户知识为驱动的企业，以客户知识为基础，使得面向客户的决策更加科学、更具有前瞻性，从而使该公司更好地把握市场，获得了更高的市场占有率。