使用SAS公司的客戶關係管理解決方案，艾迪堡優化了其在線客戶的購物經驗，以保證當客戶意識到公司的增長潛力時感到很高興。爲了做到這一點，零售商必須瞭解其客戶，並從客戶的角度觀察購買經驗。

一、一個新觀點

到1998年爲止，艾迪堡擁有的大部分客戶數據都在不同的地方。SAS幫助該公司意識到應該從以往的以銷售渠道爲中心策略轉變爲以客戶爲中心的策略。

1998年，公司開發了一個普通的數據庫，該數據庫提供了一些非常不同的有關方向和決策的策略信息，如比較年度銷售指數確定客戶目前價值和計劃客戶的壽命價值。

問題的關鍵是，需要重新考慮一種方法測量成功與否，並且使用像SAS這樣的軟件來確定公司需要做些什麼。

二、信息決定商業決策

作爲施皮爾格（Spiegel Group) 的一個分公司，艾迪堡於1920 年以一個單一商店的形式成立於西雅圖。從那時起，公司不斷發展壯大，目前已在49個國家有500家商店。艾迪堡每年在美國和加拿大出版大約44種產品目錄。這個有數百萬美元營業額的零售商試圖跟蹤所有的數據。一個普通的客戶在5年內大概有20個左右的訂單每一個訂單有4項記錄，也就是說每個客戶有80項記錄。

現在從1500萬到2000萬項購買歷史記錄中，知道的有關客戶的信息包括姓名、年齡和住址。能從中得到什麼呢？大量的隨機教捉讓人覺得頭疼，怎麼能把所有這些數據轉變成有用的信息來幫助企業做決策呢？

這就是艾迪堡在使用SAS數據倉庫和數據挖掘技術之前的真實狀況。公司有來自不同地方的各種數據，有些員工在使用像SAS這樣的工具進行數據挖掘，並把數據從不同的地方收集到一起，但是卻沒有足夠的人在利用這些數據。

因此管理者決定，到了該執行SAS的數據倉庫計劃來整理這些不同數據，並把這些數據變成人們所需要的、有用的數據的時候了。

三、跟蹤客戶

公司目前可以有效地管理這些數據並且用有效的方法來分析客戶行爲。數據挖掘或是從數據中提取有用的和以前不知道的知識，典型的是艾迪堡對目錄中的和零售部分採用直郵的手段。

艾迪堡可以跟蹤客戶購買方式。SAS提供了公司所需要的一些收集和管理信息的經驗，然後根據這些信息做出決策。

四、正確的信息給了正確的客戶

艾迪堡使用預期建模來決定哪些客戶收到了郵件和產品目錄。例如，艾迪堡每年都有一些有關外衣的產品專刊，通過數據挖掘技術，公司可以獲知哪些客戶會購買此類產品。

數據挖掘技術還可以幫助艾迪堡確定季節性的購買特性。然後公司可以識別那些通常不會購買外衣的，有相近特點的人，對這些客戶進行直郵，引導其來商店購買其他產品。

五、客戶忠誠度

客戶的忠誠度對於艾迪堡這類公司來說顯得非常重要。如果一個公司有100個客戶，其中3/4的客戶有購買能力，那麼公司在第一年可以得到75個訂單，而第二年只有56個訂單。依次類推，這意味着到了第三年，公司只有44個客戶了。

但是艾迪堡採用了數據挖掘技術，其可以跟蹤和保留這些有效客戶。數據挖掘的根本，就是能夠通過一些有用的信息來保留住那些非常能夠產生效益的客戶。

使用SAS的數據挖掘軟件進行預期建模，公司500萬個客戶中有10萬個客戶很可能會購買產品，然後公司對這10萬個客戶進行直郵。如果每一個客戶一次平均消費2美元，那麼將有20萬美元的新收入。如果公司一寄30個郵件，那麼可以產生額外的600萬美元的收入。

SAS軟件被證明是特別易用的軟件產品，只需2~3次演示，該產品就可以爲企業帶來很多效益。與SAS建立業務關係是使用SAS軟件的一個重要益處，SAS的技術服務小組總是在需要的時候儘可能快地解決工作當中的問題。SAS給該公司提供分析和洞察客屍行爲的方法，爲公司提供了戰略性的解決方案。

案例思考：

1. 對艾迪堡來說，客戶關係管理可以幫助解決的問題有哪些？

2. 艾迪堡爲了引導潛在客戶及保留有效客戶主要採用哪些方法？