本文将对这些问题进行讨论，希望对企业CRM系统选型有所帮助。

　　行业特点及CRM支撑重点分析

　　我们知道CRM管理的主要是市场、销售和服务的相关业务，而在这三个业务领域中，不同行业的业务特点和管理要求差别很大。就CRM来说，我们可以从产品和客户的复杂性，市场、销售和服务过程的复杂性等方面来进行行业特点的分析。在这里，我主要选取了以快速消费品、大型装备和咨询服务三个行业为例，就其行业特点和市场、销售和服务管理重点进行简单的分析。

　　表1行业特点与其对应的市场、销售和服务管理重点分析

　　从以上简单的分析过程我们可以看出由于企业所处行业特点的不同，导致在市场、销售和服务方面对CRM主要功能需求差别非常大。企业在实际选型过程中，还需要对行业再进行细分分析，比如在快速消费品中，洗涤用品行业和牛奶乳业行业在客户服务的主要需求等方面就有比较大的差别，这些都需要细致的分析。

　　本质上，以上分析可以归结为产品和客户的复杂性和市场、销售和服务过程的复杂性。这些复杂性的不同，需要CRM系统中对这些管理对象进行不同信息颗粒度的描述和业务逻辑来支撑。

　　[根据行业特点确定大的选型方向是非常重要的，否则要么难以满足需求，要么功能过剩。]　　

　　CRM产品类型与特点分析

　　CRM应用对于企业而言越来越重要，因此在商业软件系统中，很多软件都号称有CRM的管理功能，有的是独立的CRM产品，有的是与其他软件，比如OA、ERP集成的产品。这些CRM系统都有各自的特色，能满足特定行业的需要，根据行业特点确定大的选型方向是非常重要的，否则要么难以满足需求，要么功能过剩，而且应用起来非常不方便。

　　从技术层面，用管理对象的“信息颗粒度”来进行不同CRM系统的区分是一个最重要的标准。所谓信息颗粒度是指对管理对象描述的细分程度，总体而言OA管理对象的颗粒度是文档级，而ERP是字段级，也就是我们通常所说的非结构化和结构化。一般来说，管理对象量化的描述越容易，结构化就越强，比如订单，所有信息都可以进行字段级的描述，而对于合同，就很难进行字段级去描述。

　　从“信息颗粒度”角度来看，CRM是一个介于OA和ERP之间的结构化和非结构化的产品，而不同的商业化CRM系统在这方面差别很大，总体上可分为：

　　◆文档级的CRM

　　◆字段级的CRM

　　◆介于两者之间的CRM

　　一般OA类产品中的CRM都是文档级的;一些大型的CRM系统，尤其是与ERP紧密集成的CRM系统，比如Oracle、SAP是字段级;而一些中型的CRM系统，比如Saleslogix、MicrosoftCRM、Kingdee、TurboCRM等刚好介于二者之间。

　　以下以合同为例，来说明不同的CRM系统是如何管理一个合同的?如果是文档级的CRM，合同就是一个附件，就是一张纸，无非是电子的，最多我们能抽出里面最基本的属性来进行描述，比如签约双方，签约日期，有效期等等，但是合同的条款呢?它对文档级的CRM系统而言只是“一张纸”而已，是一个黑洞，计算机无法理解合同意味着什么。但是像Oracle和SAP这样的CRM系统，它是如何管理合同的?完全像订单一样，它通过非常多的字段，以及规则来描述这份合同，把合同的条款变成可执行的规则和指令，这样合同就变成了可执行的“订单”，就像订单要发货，要收款一样，是有相应的规则和流程来处理的，比如如果合同上有一个条款是：客户收货后3日内，厂家上门安装。那在系统中就会根据客户收货的日期派出一个安装服务的任务给相应的人员，而不再是纸上的一句话而已了。

　　那有这个必要吗?如果公司每天处理100个合同没必要，如果是1000个合同，只有10个人负责合同跟进这件事情，就有必要了;如果不是这样的合同，而是一个咨询服务的合同，可能也没必要了。这就是说首先要考虑业务的特点和管理本身是否需要这样的管理精细程度，然后再考虑IT系统的颗粒度是否需要与之匹配。

　　回到信息颗粒度的概念上来，OA中的合同颗粒度本质上就是文档，而像Oracle这样的系统，合同不是文档，而是对象，通过无数字段信息和规则描述的对象，颗粒度是字段级的。有了字段的描述，意味着后面有一堆的业务逻辑来支撑这个合同的自动化运行，这是二者最本质的区别。

　　即使同样对管理对象进行字段级的描述，由于其颗粒度的不同，差别也非常大。比如对客户行业的描述，在一般中小型的CRM系统中，用一个字段进行描述，这意味着从多个维度进行客户类型的划分系统无法支持，因为我们无法把一个多棵树型的复合结构(每个维度对行业的划分可以看成一棵树)简化为一个字段来记录。而在一些大型的CRM的系统中，客户行业的划分本身是一张表，从界面上表现为用户可以增加任意多的行来进行客户行业的划分。所以在这样的系统中，行业本身是一个管理对象，而不是一个字段。更为重要的是，这样的处理不单是对客户不同行业的记录，而这种描述可在相关的业务逻辑中进行应用，比如在市场活动中根据多个维度筛选参加活动的客户、根据多个维度来进行不同行业客户解决方案模版的定义等。