1）是否真的理解了什么是CRM？

這里的“理解”二字并不是非要逼著你寫出一個字面上的CRM定義，而是理解CRM的思想。這個貌似“務虛”的問題，往往會成為日后糾結的根源。CRM，包括后來出現的經營分析、精準營銷、決策支持等很多理念或概念也都變換，這里想談的是融合了上述理念的廣義的CRM。并且，CRM并不僅僅是一個平臺或系統，而是以客戶為中心的現代營銷管理理念和信息技術的完美融合，它是一整套企業經營策略，往往會涉及到企業的多個部門資源的協作，往往需要從公司高層自下而上開展。另外，現階段，還是有相當多的電商企業把CRM理解為一套軟件，以為開發或者購買一套CRM軟件，就解決了企業的會員營銷、精準營銷的問題，歸根到底是沒有真正理解CRM。

（2）企業當前的首要戰略是什么？現階段是否真的迫切需要CRM？

就國內的電商行業環境而言，有的剛剛度過粗放經營階段，有的還處在強調粗放擴張的階段，有的更多是走品牌線路，有的在做寬品類，有的在強調招商，等等。并不是每個企業都適合馬上實施CRM思想，馬上花大投入去打造CRM相關的基礎能力。因此，不妨靜下心來問自己，是企業發展到精細化階段了，主動求變而上馬CRM；還是為了未來做一些探索和人才、技術儲備；抑或是禁不住咨詢公司、工具廠商的“忽悠”，去“趕個時髦”……　　

（3）公司高層對CRM是否足夠的、正確的理解和支持？

做CRM不是“一個人在戰斗”，更需要營銷、技術、產品、客服等多個部門之間的配合，這種情況更適合一個自頂向下的推進過程。如果高層對于這個事情是觀望、半推半就、要做但又沒有真正授權，諸如此類的態度，那CRM的推進過程比如艱險重重。所以，相關部門如果認為必要，那趕緊去做高層的工作吧。

（4）是否想清楚了未來CRM的實施策略？

不同電商所處的背景環境是不一樣的，因此CRM實施的策略也會有所不同。可能對于天貓而言，信息技術側天生就不是大問題，這個方面的儲備已經足夠多，但對于從傳統行業剛剛跨入電商道路的公司，公司整體的營銷理念的變革可能更加緊迫。此外，戰略上明確信號的發出、收入以外的新的考核、業務側理念與組織的調整、產品技術側的人員儲備等等這些事情的組合策略怎么制定，階段性的里程碑是什么，不同公司需要提前有些思考。而不是僅僅盯著這競爭對手的策略，喪失主觀能動性。

（5）對傳統經營思想的阻力和變革代價是否有足夠準備？

傳統粗放的經營管理理念里是沒有“精細化”、“以客戶為中心”的理念的，后來，慢慢的人們口頭上陸續出現了這些名詞，但運營人員內心的思考單元還是“收入”——通過收入考核，通過活動刺激收入，數據分析更接近收入統計報表。這些實際做事、想事的方式是根深蒂固的，如何扭轉現狀，幾次外部培訓，一套CRM工具是遠遠不夠的。　　這個變革過程往往會涉及到比較敏感的問題——業績衡量標準、跨部門溝通、公司管理文化、高層決策優先級等都是需要有所準備的問題。

（6）是否真正接納“數據的價值”和“數據驅動的理念”？

數據（尤其是海量數據）以及數據技術，作為信息技術里最核心的部分，在CRM整個體系當中具有舉足輕重的意義。要充分發揮他們的價值，僅僅是拉攏幾個大數據專家、BI專家是不夠的，同樣需要公司上下在理念上真正認同數據的價值，理解通過挖掘數據的價值去提升決策質量的意義。遺憾的是，這個問題好像很難闡述清楚，絕大多數主流互聯網公司都會說自己重視數據，但由于各公司的傳統基因不盡相同，在發揮數據價值的路上呈現出來的狀況也不盡相同。

（7）是否了解業務驅動CRM產品的理念和開展方法？

至于為什么需要業務驅動CRM，不想多講，可以簡單理解為結果（即價值）導向。有人可能會問：如果不是業務驅動，還能是什么驅動？很多，比如技術團隊驅動、工程團隊驅動、高層決策、數據中心團隊驅動等等，這些都不能更高效的切中做CRM所要產生的價值。

明確了業務驅動的道理，就需要去想，業務人員如何正確的提出業務（或管理）需求，而產品側人員則需要考慮如何挖掘真實的業務應用需求？需不需要能夠更好地實現業務驅動理念的方案或者產品甚至是面向普通用戶的方案？一個朋友的公司，一開始由技術團隊驅動開發了一套CRM，應用的時候就嚴重脫節于業務需求了；后來后來改用一個連不懂技術的普通人都可以根據自己業務需求搭建信息系統的軟件平臺-魔方網表，就不存在這個問題了，隨時可以滿足業務需求的變化。當然，不同的階段，業務所關注的問題重心是不一樣的，初期可能更關注KPI監控、運營流程IT化（標準化），后期則可能會關注深度的用戶數據分析，深入的用戶需求/行為洞察，以及決策流程中每個子流程的智能化、高效化，說通俗點就是如何用更少的錢、更少的資源，帶來更大的價值（收入或用戶體驗）。

（8）如何定制合理的CRM考核評估方法和策略？

雖然CRM實施的最終目標一定要體現在企業收入上，但事前去制定一個預期的目標卻是很難的，你很難分辨最終的收入提升中哪一部分是CRM帶來的效果，哪些是其它變革帶來的效果，哪些是自然增長的結果，雖然一些干擾因素是可以通過科學的設計實驗進行剔除的，但實驗的設計成本（人員、時間投入）在當前國內的環境里是不太行得通的；另外，對于數據相關的信息技術的實施，你很難預先衡量其目標，這就比如一個用戶標簽庫中的標簽，我們自然會想到通過“標簽的準確率”來衡量其效果，但目標閾值設在多少合適，很多情況下事前是不能知道的，這取決于私有數據所含的信息的特質。

如果通過同行競爭對手的情況為標桿來衡量，也同樣存在類似問題，不同公司的用戶定位不同、行為不同，在數據上的表現也有不同，因此對于一些數據的一些指標的預測值也會不同。如何取舍上述問題是有難度的，但依然按傳統的思維僅僅對收入指標盡快考核，是萬萬不能的。

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