Randy Erdahl是公司的商務智能主管，他表示Fingerhut在理解客戶需求方面做的非常好。但是介入電子商務以后，公司就必須重新證明自己的實力。Erdahl說盡管Fingerhut從1995就開始建立自己的數據倉庫，但公司并沒準備好從Web站點獲得數據。Fingerhut需要建立一種新目錄，這種目錄應包括以下標準，如客戶花在一頁上的時間有多長以及哪一頁能引導客戶進行購買。

因此，Erdahl就使用自己的析取、轉化和裝載（ETL）工具從數據庫和Web流量日志中獲得數據。數據存儲在一個可操作的數據倉庫中，公司的30名分析員能夠對數據倉庫進行質疑。Fingerhut還細分了其分析工具以支持電子商務。

"在電子商務中我們的行動必須比使用目錄進行銷售要快的多，" Erdahl表示。"所以我們已經引進了能夠幫助非統計人員制訂市場決策的工具。" *智能分析除SAS和SPSS提供的統計軟件之外，Fingerhut還使用了Quadstone的CRM統計軟件- Quadstone System。此軟件包括內置的智能，能夠創建基于客戶年齡的子類別。它也能創建易于理解的圖形記分卡，顯示每個Web頁的價值。

Erdahl還通過擴充數據倉庫為建立CRM打好基礎。連接多重渠道數據的優勢在于公司能夠進行更加詳細的分析，這通過使用ETL工具沒有預想到或沒有包含在內的種類和細分市場實現。Erdahl說Fingerhut將盡力在今年完成其數據倉庫項目。

*規模不是問題CRM分析軟件的一個重點在于關鍵是公司的類型而并非其規模，公司類型決定了最合適的CRM分析項目種類。甚至大型企業也可能僅僅需要一個有限的CRM項目。

位于Minneapolis的Pillsbury公司僅在一種類型的客戶互動中使用CRM分析軟件：即只對從其收費注釋行收到的呼叫使用CRM分析軟件。Pillsbury每年收到成千上萬呼叫。現在它正開發一套能讓整個公司的經理分析從呼叫中收集的數據的工具。

Pillsbury從沒有扔掉這些注釋，生成基于數據的報告非常緩慢。每月或每個季度經理們會收到打印的注釋分析。這種緩慢的傳送牽制了公司的進程。例如，當大量客戶打電話說他們希望看到巧克力味的Toaster Strudel時，公司往往在幾個月之后才開始考慮要開發這種新產品。

"我們想要更快滿足客戶的需求，" Pillsbury的高級研究科學家Fred Hulting說。因此，Hulting和公司的其他員工使用Insightful公司的S-Plus分析工具和其StatServer產品建立了一套新系統，Web用戶可以實現對S-Plus數據的分析。

Hulting表示開發非常耗時。他和其員工必須確定業務經理想要使用哪種類型的分析，然后為每個分析創建完整的說明書，包括需要用來定義呼入呼出的S-Plus密碼和不同的參數，以及怎樣將分析方法和結果顯示給用戶。

*外包選擇一些公司選擇外包其分析項目。例如，British Airways的高級電子商務運營和企化經理John Mornement表示，當公司想決定外包業務以提高其Web站點的效力。

Airline雇用了WhiteCross Systems公司分析其系統收集的20億字節的Web流量數據，并提供相關的報告。其中一些分析直接針對確定的項目。例如，每天都要從網站清除幾個月都沒人訪問的鏈接和頁面。利用第一份報告，airline封存了數百過時的頁面。

計劃部署CRM分析軟件的公司的選擇范圍較大，可從配備齊全的數據倉庫到特定的部署和外包。當外包業務不斷擴大時，多數公司將采取目標更為明確的方式，即每次只部署一部分CRM分析軟件。