1）是否真的理解了什么是CRM？

这里的“理解”二字并不是非要逼着你写出一个字面上的CRM定义，而是理解CRM的思想。这个貌似“务虚”的问题，往往会成为日后纠结的根源。CRM，包括后来出现的经营分析、精准营销、决策支持等很多理念或概念也都变换，这里想谈的是融合了上述理念的广义的CRM。并且，CRM并不仅仅是一个平台或系统，而是以客户为中心的现代营销管理理念和信息技术的完美融合，它是一整套企业经营策略，往往会涉及到企业的多个部门资源的协作，往往需要从公司高层自下而上开展。另外，现阶段，还是有相当多的电商企业把CRM理解为一套软件，以为开发或者购买一套CRM软件，就解决了企业的会员营销、精准营销的问题，归根到底是没有真正理解CRM。

（2）企业当前的首要战略是什么？现阶段是否真的迫切需要CRM？

就国内的电商行业环境而言，有的刚刚度过粗放经营阶段，有的还处在强调粗放扩张的阶段，有的更多是走品牌线路，有的在做宽品类，有的在强调招商，等等。并不是每个企业都适合马上实施CRM思想，马上花大投入去打造CRM相关的基础能力。因此，不妨静下心来问自己，是企业发展到精细化阶段了，主动求变而上马CRM；还是为了未来做一些探索和人才、技术储备；抑或是禁不住咨询公司、工具厂商的“忽悠”，去“赶个时髦”……　　

（3）公司高层对CRM是否足够的、正确的理解和支持？

做CRM不是“一个人在战斗”，更需要营销、技术、产品、客服等多个部门之间的配合，这种情况更适合一个自顶向下的推进过程。如果高层对于这个事情是观望、半推半就、要做但又没有真正授权，诸如此类的态度，那CRM的推进过程比如艰险重重。所以，相关部门如果认为必要，那赶紧去做高层的工作吧。

（4）是否想清楚了未来CRM的实施策略？

不同电商所处的背景环境是不一样的，因此CRM实施的策略也会有所不同。可能对于天猫而言，信息技术侧天生就不是大问题，这个方面的储备已经足够多，但对于从传统行业刚刚跨入电商道路的公司，公司整体的营销理念的变革可能更加紧迫。此外，战略上明确信号的发出、收入以外的新的考核、业务侧理念与组织的调整、产品技术侧的人员储备等等这些事情的组合策略怎么制定，阶段性的里程碑是什么，不同公司需要提前有些思考。而不是仅仅盯着这竞争对手的策略，丧失主观能动性。

（5）对传统经营思想的阻力和变革代价是否有足够准备？

传统粗放的经营管理理念里是没有“精细化”、“以客户为中心”的理念的，后来，慢慢的人们口头上陆续出现了这些名词，但运营人员内心的思考单元还是“收入”——通过收入考核，通过活动刺激收入，数据分析更接近收入统计报表。这些实际做事、想事的方式是根深蒂固的，如何扭转现状，几次外部培训，一套CRM工具是远远不够的。　　这个变革过程往往会涉及到比较敏感的问题——业绩衡量标准、跨部门沟通、公司管理文化、高层决策优先级等都是需要有所准备的问题。

（6）是否真正接纳“数据的价值”和“数据驱动的理念”？

数据（尤其是海量数据）以及数据技术，作为信息技术里最核心的部分，在CRM整个体系当中具有举足轻重的意义。要充分发挥他们的价值，仅仅是拉拢几个大数据专家、BI专家是不够的，同样需要公司上下在理念上真正认同数据的价值，理解通过挖掘数据的价值去提升决策质量的意义。遗憾的是，这个问题好像很难阐述清楚，绝大多数主流互联网公司都会说自己重视数据，但由于各公司的传统基因不尽相同，在发挥数据价值的路上呈现出来的状况也不尽相同。

（7）是否了解业务驱动CRM产品的理念和开展方法？

至于为什么需要业务驱动CRM，不想多讲，可以简单理解为结果（即价值）导向。有人可能会问：如果不是业务驱动，还能是什么驱动？很多，比如技术团队驱动、工程团队驱动、高层决策、数据中心团队驱动等等，这些都不能更高效的切中做CRM所要产生的价值。

明确了业务驱动的道理，就需要去想，业务人员如何正确的提出业务（或管理）需求，而产品侧人员则需要考虑如何挖掘真实的业务应用需求？需不需要能够更好地实现业务驱动理念的方案或者产品甚至是面向普通用户的方案？一个朋友的公司，一开始由技术团队驱动开发了一套CRM，应用的时候就严重脱节于业务需求了；后来后来改用一个连不懂技术的普通人都可以根据自己业务需求搭建信息系统的软件平台-魔方网表，就不存在这个问题了，随时可以满足业务需求的变化。当然，不同的阶段，业务所关注的问题重心是不一样的，初期可能更关注KPI监控、运营流程IT化（标准化），后期则可能会关注深度的用户数据分析，深入的用户需求/行为洞察，以及决策流程中每个子流程的智能化、高效化，说通俗点就是如何用更少的钱、更少的资源，带来更大的价值（收入或用户体验）。

（8）如何定制合理的CRM考核评估方法和策略？

虽然CRM实施的最终目标一定要体现在企业收入上，但事前去制定一个预期的目标却是很难的，你很难分辨最终的收入提升中哪一部分是CRM带来的效果，哪些是其它变革带来的效果，哪些是自然增长的结果，虽然一些干扰因素是可以通过科学的设计实验进行剔除的，但实验的设计成本（人员、时间投入）在当前国内的环境里是不太行得通的；另外，对于数据相关的信息技术的实施，你很难预先衡量其目标，这就比如一个用户标签库中的标签，我们自然会想到通过“标签的准确率”来衡量其效果，但目标阈值设在多少合适，很多情况下事前是不能知道的，这取决于私有数据所含的信息的特质。

如果通过同行竞争对手的情况为标杆来衡量，也同样存在类似问题，不同公司的用户定位不同、行为不同，在数据上的表现也有不同，因此对于一些数据的一些指标的预测值也会不同。如何取舍上述问题是有难度的，但依然按传统的思维仅仅对收入指标尽快考核，是万万不能的。

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