Randy Erdahl是公司的商务智能主管，他表示Fingerhut在理解客户需求方面做的非常好。但是介入电子商务以后，公司就必须重新证明自己的实力。Erdahl说尽管Fingerhut从1995就开始建立自己的数据仓库，但公司并没准备好从Web站点获得数据。Fingerhut需要建立一种新目录，这种目录应包括以下标准，如客户花在一页上的时间有多长以及哪一页能引导客户进行购买。

因此，Erdahl就使用自己的析取、转化和装载（ETL）工具从数据库和Web流量日志中获得数据。数据存储在一个可操作的数据仓库中，公司的30名分析员能够对数据仓库进行质疑。Fingerhut还细分了其分析工具以支持电子商务。

"在电子商务中我们的行动必须比使用目录进行销售要快的多，" Erdahl表示。"所以我们已经引进了能够帮助非统计人员制订市场决策的工具。" *智能分析除SAS和SPSS提供的统计软件之外，Fingerhut还使用了Quadstone的CRM统计软件- Quadstone System。此软件包括内置的智能，能够创建基于客户年龄的子类别。它也能创建易于理解的图形记分卡，显示每个Web页的价值。

Erdahl还通过扩充数据仓库为建立CRM打好基础。连接多重渠道数据的优势在于公司能够进行更加详细的分析，这通过使用ETL工具没有预想到或没有包含在内的种类和细分市场实现。Erdahl说Fingerhut将尽力在今年完成其数据仓库项目。

*规模不是问题CRM分析软件的一个重点在于关键是公司的类型而并非其规模，公司类型决定了最合适的CRM分析项目种类。甚至大型企业也可能仅仅需要一个有限的CRM项目。

位于Minneapolis的Pillsbury公司仅在一种类型的客户互动中使用CRM分析软件：即只对从其收费注释行收到的呼叫使用CRM分析软件。Pillsbury每年收到成千上万呼叫。现在它正开发一套能让整个公司的经理分析从呼叫中收集的数据的工具。

Pillsbury从没有扔掉这些注释，生成基于数据的报告非常缓慢。每月或每个季度经理们会收到打印的注释分析。这种缓慢的传送牵制了公司的进程。例如，当大量客户打电话说他们希望看到巧克力味的Toaster Strudel时，公司往往在几个月之后才开始考虑要开发这种新产品。

"我们想要更快满足客户的需求，" Pillsbury的高级研究科学家Fred Hulting说。因此，Hulting和公司的其他员工使用Insightful公司的S-Plus分析工具和其StatServer产品建立了一套新系统，Web用户可以实现对S-Plus数据的分析。

Hulting表示开发非常耗时。他和其员工必须确定业务经理想要使用哪种类型的分析，然后为每个分析创建完整的说明书，包括需要用来定义呼入呼出的S-Plus密码和不同的参数，以及怎样将分析方法和结果显示给用户。

*外包选择一些公司选择外包其分析项目。例如，British Airways的高级电子商务运营和企化经理John Mornement表示，当公司想决定外包业务以提高其Web站点的效力。

Airline雇用了WhiteCross Systems公司分析其系统收集的20亿字节的Web流量数据，并提供相关的报告。其中一些分析直接针对确定的项目。例如，每天都要从网站清除几个月都没人访问的链接和页面。利用第一份报告，airline封存了数百过时的页面。

计划部署CRM分析软件的公司的选择范围较大，可从配备齐全的数据仓库到特定的部署和外包。当外包业务不断扩大时，多数公司将采取目标更为明确的方式，即每次只部署一部分CRM分析软件。