客户智能包括哪些

客户智能（Customer Intelligence, CI）是一个多维度的概念，综合了理论基础、技术工具、数据分析和战略应用等多个层面。根据权威资料，客户智能主要包括以下五个层面：

一、理论基础层面

这是客户智能的决策指导层，涉及客户分析理论、价值评估方法（如客户分类、行为预测）以及市场趋势分析等。通过构建科学的决策模型，帮助企业从客户和企业两个维度实现价值最大化。

二、信息系统层面

包括客户智能系统（CI system）等软件工具和CRM平台，提供数据存储、查询、分析等基础功能。这些系统是客户智能的物理基础，支持后续的数据处理与知识挖掘。

三、数据分析层面

通过算法、工具或模型对海量客户数据进行自动化处理，包括数据清洗、特征提取、关联分析等。例如，利用聚类算法对客户进行细分，或通过时间序列分析预测购买行为。

四、知识发现层面

在数据分析基础上，通过模式识别、关联规则挖掘等技术，将数据转化为可理解的信息和知识。例如，从交易数据中发现隐藏的消费规律，或通过情感分析理解客户偏好。

五、战略层面

将分析结果应用于企业战略规划，包括市场定位、产品优化、营销策略制定等。通过跨部门知识共享，提升整体运营效率和决策科学性。

补充说明

在CRM系统中，客户智能的具体应用还包括客户细分（如按年龄、消费习惯分组）、行为预测（如购买频次预测）、客户生命周期管理（如流失预警）等。这些功能共同构成企业优化客户关系的能力体系。

以上五个层面相互关联、层层递进，共同支撑企业实现从数据驱动到战略决策的完整闭环。