在当前以“客户为中心”的营销时代，客户已经成为企业的核心资源，基于客户信息管理的网络营销方式亦成为市场营销的主流模式。本文通过分析网络营销模式下客户信息管理所存在的问题，提出了完善网络营销客户信息管理的解决方案，帮助企业认识、理解、运用网络营销中的客户信息管理。
一、客户信息在网络营销中的作用
1、客户信息是企业资源的组成部分。在网络营销中，客户不仅是普通的消费者，而且成为信息的载体，能有效为企业提供包括有形物品、服务、人员、地点、组织和构思等大量信息。在互联网上，客户的地位和作用正在发生着变化。对企业而言，有效客户信息的获得成为他们开拓市场、取得成功的第一步。
2、客户信息是企业创新的合作伙伴。创新是企业生存的灵魂。企业创新的过程就是不断研发新产品、开拓新市场的过程，而客户信息提供了关于未来产品的价格和性能的变化趋势，及时反映最新的市场动向，便于加强客户和企业的联系。客户信息成为企业和市场的一座桥梁，熟练地运用客户信息可以加快企业的创新步伐。
3、客户信息用于客户沟通。让企业了解客户“是谁”，通常是一些基本信息，这些基本信息一定要达到让企业看到这些基本信息就能够对客户有一个相对明晰的描述的要求。
4、客户信息用于客户分析与分类。让企业了解客户“是怎样的”，帮助企业制定沟通策略。在此需要特别指出的是，对于这部分信息一定要明确哪些客户信息对于客户分析与分类是有帮助的，且这些信息以及客户分析与分类是否可以指导客户经理制定沟通策略。否则，再多的信息，都是没有效率的。
5、客户信息用于客户关系的管理。帮助企业管理者了解客户经理的工作现状以及帮助客户经理进行客户维护。其中的信息记录着客户经理的沟通计划、沟通过程、沟通结果。
6、客户信息用于客户关系管理的分析。帮助管理者分析客户管理的效率与瓶颈，以便指导客户经理的工作。比如客户线索的增加数量可以看到客户经理的开拓能力，赢得客户的比率可以看到客户经理的销售能力，客户的生命周期以及所实现的交叉销售可以看到客户经理维护客户的能力，客户的流失率可以看到客户经理的服务能力或公司存在的问题等。
7、客户信息是企业利润的部分来源。首先企业可以利用互联网更容易地找到客户，减少搜寻费用，而且还可以获得关于这类产品的潜在客户的信息。另外，在交易中企业的信息由客户跨时空地传递，使得企业在全球范围内拥有更多的客户。在这个过程中，客户信息间接地为企业创造了利润。
二、客户信息管理的内容
网络营销中的客户信息管理系统是对客户信息进行收集、选择、转换、迁移、存储、集成、分析和实现的全过程，其结构图如下所示：
1、客户信息的收集是客户信息管理的出发点和落脚点。客户信息的收集可以广泛地利用各种渠道和手段，最为有效的是网络营销所提供的大量信息。数据源层包括了客户信息数据，市场销售数据，渠道管理数据，业务数据及 其它企业相关的数据源，比如涉及到客户交互的一些交易系统，服务系统等，各系统间的客户数据比较分散，且可能重合。
2、客户信息的抽取和迁移。客户信息的抽取和迁移也是在进行客户信息的收集，但其不是直接面对客户，而是利用已有的信息进行一定的加工。因为各种行业所需的客户信息千差万别，所以各个企业都占有大量的为本企业所用的客户信息。为了实现信息使用的高效率，有必要在各个行业之间推行一套使用标准，保证数据信息的标准化。信息的抽取机制是建立在不同行业的客户信息基础之上的。它使用信息过滤和信息模糊检索技术，在其他企业的客户信息数据库中取得所需的客户信息。它强调两个企业之间客户信息数据的相似性，从共性出发，实现信息的抽取。信息的迁移机制是从客户信息的整体角度考虑，在不同企业之间实现客户信息的共享。信息在迁移过程中忽视细微的差别，重视整体的一致性，花费较少的精力取得较大的效果。
3、客户信息的存储和集成。客户信息的存储和处理技术是客户信息管理的核心技术，数据仓库技术在其中占有重要地位。因为客户信息是十分巨大的数据，为了能够实现数据使用的便捷高效，需要对使用的数据库进行慎重选择。建议采用大型的关系型数据库管理系统，并带有对并行处理、决策查询优化的组件。客户信息在存储过程中应考虑冗余问题，避免浪费大量有效的空间。客户信息的集成是指客户信息数据按照时间或空间的序列保存，并进行一定层次的划分后存储在数据库中。用户在查询、统计中都使用集成后的数据，可以提高运行效率。
4、客户信息数据库的设计。客户信息数据库是以家庭或个人为单位的计算机信息处理数据库。针对不同的行业有不同的数据单元，而且客户信息数据库的更新频率较高，数据处理量逐步增大。在这一过程中要注意索引的使用原则、数据的一致性和完整性、数据库性能的调整及数据类型的选择等问题。
5、客户信息的分析和实现。客户信息的分析是客户信息数据库的落脚点，是直接为企业开展其他一系列工作服务的。其分析过程主要包括基本信息分析、统计分析、趋势分析、关联分析等。基本信息分析是利用客户的基本情况信息，分析本企业或产品的主要客户的特点，包括年龄、性别、职业、工资状况、学历、地理位置等等。统计分析是利用所有的信息进行统计，分析企业或产品的销售额、利润额、成本量等经济指标，也包括大客户分析和业务流量分析。趋势分析是利用本企业的信息和同行业其他企业的信息，结合国民经济的整体运行状况，对长期和短期的业务状况进行预测。关联分析是利用客户信息对产品信息、市场信息、企业信息进行分析，综合评价企业的运行状况和产品的供需比例。
三、客户信息管理的实施
作为管理客户资源这一企业核心资源的信息系统，它必须具备强大的数据分析和挖掘功能，为管理者作出正确的决策提供及时而准确的依据。开发并使用数据仓库(Data Warehousing)技术，是网络营销中客户资源管理的重要前提。
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理活动中的决策制定过程。面向主题是指数据仓库内的信息按照企业重点关心的数据(即主题)进行组织，为按主题进行决策的信息过程提供信息；集成是指数据仓库内的信息不是从各个业务系统简单抽取得来，而是经过系统加工、汇总和整理，保证数据仓库内的信息是整个企业的全面信息。随时间变化，数据仓库内的信息并不是关于企业当时或某一时刻的信息，而是系统记录了企业从过去某个时刻到目前各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势作出定量分析和预测；稳定是指一旦某个数据进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，也就是说数据仓库中一般有大量的插入和查询操作，但修改和删除操作比较少。
数据仓库的特点可以描述为主题突出的集成性的信息管理系统。它由源数据、仓库管理和分析工具组成。网络营销中源数据主要从开展网络营销的实践中获得，包括企业所关注的关于客户的各类信息。仓库管理是根据信息需求的要求进行数据建模，从数据源到数据仓库的数据抽取、处理和转换，确定数据存储的物理结构等。分析工具指完成决策所需的各种信息检索方法、联机分析方法和数据挖掘方法。数据仓库型客户信息系统凭借其强大的数据检索和分析功能，可以为企业提供综合性的及时信息服务手段。
理解业务：最初的阶段，着眼于了解业务特点，并把它还原成为数据分析的条件和参数。例如，在零售行业中，我们的第一个步骤是了解客户购买的频率，购买频率和每次消费金额之间是否有明显的相关关系等。数据分析：这个阶段着眼于对现有的数据进行规整。我们发现在不少行业中，可分析的数据和前面提出的分析目标是不匹配的。例如：消费者的月收入水平可能与许多购买行为相关，但是，原始的数据积累中却不一定具备这些数据。对这一问题的解决方法是从其它的相关数据中进行推理、运算。例如，通过抽样调查，我们发现大量购买折扣商品的消费者，其月收入水平相对集中在当地收入水平的中下游。如果这一结论基本成立，我们可以从消费习惯中推理出现有客户有多大的百分比是月收入水平在这个档次中的；另外，可以根据抽样调查的方法，在问卷调查的基础上推理整个样本人群的收入水平曲线。
数据准备：这个阶段的着眼点是转换、清理和导入数据，可能从多个数据源抽取并加以组合，以形成data cube。对于缺失的少量数据，是用均值补齐，还是忽略，还是按照现有样本分配，这是在这个阶段需要处理的问题之一。数据建模：现在已经有各种各样的模型方法可以利用。让最好的一种应用于我们要着眼的主要问题中，是这个阶段的主要任务。例如，对于收益的预测是否应当采用线性回归方式预测，预测的基础是什么？这些问题需要行业专家和数据分析专家协商并达成共识。模型评估：已经建成的模型是否可以有效地完成工作？一个好的评估方法是利用不同的时间段，让系统对已经发生的消费情况进行预测，然后比较预测结果和实际状况，这样模型的评估就容易进行了。评估应用：完成了上述的步骤之后，多数的分析工具都支持保存并重复应用已经建立起来的模型。更为重要的是，在这个过程中，对数据分析的方法和知识应当已经为客户方的市场分析人员或决策者所了解，我们提供的，不仅仅是最终结果，而且是获得这一结果的方法。
客户信息管理在各个方面的运用，已经显示出了其强大的生命力。特别是在当今企业以网络营销为支撑来开展业务的情况下，由于网络信息的复杂性和多样性，开展信息管理迫在眉睫。虽然客户信息管理在中国刚起步，很多新兴的公司已经开始使用，但是中国公司在实时客户信息分析和最优动态决策还有待改善。由于中国营销人员对中国客户有更深的了解，我们相信中国公司在中国市场的客户信息管理会有很快的提升。