前回、CRMとは「なじみ客」を作っていくことだという事を述べましたが、それでは実際のビジネスの中で「なじみ客」を作るにはどうすればよいのでしょうか？
前回のお寿司屋さんの例をとってみてみましょう。
お寿司屋さんは、田中さんからのこれまでの注文を通して得た名前、住所、注文内容といった情報を収集しています。そして、それらの情報をもとに田中さんの家族構成や好みなどを分析し、田中さんの満足感を高めるサービスの提供に結び付けています。田中さんは、このお寿司屋さんなら自分の納得のいくサービスを受けられるという信頼感から、お寿司は必ずこの店で注文をするようになります。度重なる取引きを「お客様情報」として繰り返し活用することで、お寿司屋さんにとっては田中さんを「個」として認識する事が可能になり、さらに満足度を向上させるサービスの提供につなげていくことができるのです。
これがCRMのサイクルです。
それでは、この「お寿司屋さんとなじみ客の関係」を実際のビジネスの中で築き上げていくためには、どのような情報技術を活用していけばいいのか、CRMのサイクルの各ステップ毎に触れてみたいと思います。
今回は、Step1である「データの収集」についてです。
Step1：データ収集
顧客に関するデータを集める・・・これは、CRMにおける最初の、そして最も重要なステップです。
多くの店舗で導入されているPOSシステムは、その時点でどのような取引きがあったかという情報を在庫という観点で把握することができますが、「誰」が「いつ」、そして「どのような取引きをしたのか」などの個々の相手との取引き情報を時系列で把握することはできません。
（但し、ポイントカードなどのように個人を特定する仕組みと組み合わせる方法はあります）
Step1で重要なのは、個々の顧客を特定するための属性（名前、住所、性別、年齢・・・）に加え、どのような取引きをおこなったかといった取引データを履歴として収集することです。お客様との接点としては、電話/FAX、インターネットあるいはFace
to Face（対面）などが考えられますが、System i ではこれらの各接点においてお客様に関する情報を集めるためのソリューションが数多く用意されています。
最近では、インターネットを通じたビジネスが増えてきており、今後主流となることは間違いないでしょう。これは、単に効率化という理由だけではなく、先に述べた顧客の属性や取引き履歴などの、お客様へのサービスを高めるために必要な情報が収集しやすく、またDB上に取り込みやすいといったメリットがあるからです。
このようにして収集した情報を、CRMの2つ目のステップである「データ分析」に結び付けるには、これらのデータをCRMデータベース上に蓄積していかなくてはなりません。
System i が提供するDB2 UDBは、日々蓄積されていく膨大な量のデータを無駄なくDB上に配置します。そして、蓄積した情報の分析を高速に実行することができるという意味でCRMには最も適した構造をもつデータベースと言えます。
必要なデータを収集するためのインターネットとそれらを蓄積していくアプリケーション・プログラムを同一機械のうえで共存させることができるのは、System i の大きな優位点の一つです。
次回は、CRMのサイクルの次のステップにあたる「データ分析」について触れてみたいと思います。