在现有的多种管理软件中，“知识管理”正在成为日益重要的组成部分。CRM软件中的合同管理、价格政策、销售政策、标书管理、服务问答知识库等模块就属于“知识管理”范畴的应用。专家预测：知识管理在CRM中还将发挥更加重要的作用。其中，一些关键的“知识发现”的技术手段，如自然语言处理、推理引擎和案例自动生成系统等将融合在现有的前端管理软件中，并极大地推动知识管理的应用。
在我们接触到的企业中，我们发现，多数中国企业对“知识价值”的认识还处在较为初期的原始的状态上，对企业内部知识的发掘、汇总、查询、应用和创新还没有形成完整的体系。其中，经历过管理质量认证，例如ISO9000系列的企业对知识的管理的水准要明显高于未经过任何管理认证的企业。但是，即使在这些管理水平较高的企业中，对知识的管理也仅仅实现了文档的分类存放和统一的单据格式。TurboCRM的研究人员发现，CRM的发展趋势之一是将企业积累的知识融入到前端管理的各个环节中，采用规范的方法来增强市场活动的有效性，保证销售队伍的战斗力，维持客户对服务的满意度。在这些工作中获得的行之有效的方法和措施，都将以“企业知识”的形式在信息平台上共享，由团队中的各个成员在这一基础上不断完善，并且不会随着人员的变动发生知识流失。
什么是知识管理？
知识管理是在应用操作的基础上发展起来的，它经历了数据收集、信息挖掘和知识发现的三个历程。
最初，对信息的管理是基于操作的角度，应用初衷并不是从信息或企业知识的收集这一角度进行的。例如：在应用订单管理模块的时候，不少企业的初衷仅仅是从操作的层面考虑，把每一笔交易的金额记录下来。一月份企业A的订单金额是10万元，这反映在系统中仅仅是数据（data）的收集；当这些数据积累到一定规模之后，比如说两年之后，管理者可能想到利用这些数据的汇总，从中挖掘有价值的信息（information），例如：企业A的购买频率、平均交易额、产品偏好等。一旦确定分析的角度和所需的变量，多数的现有软件都可以完成这一步。TurboCRM的第一代产品就可以提供上百张的报表和分析。
随后，随着公司业务中数据不断积累，我们通过对数据的分析、挖掘便有能发现有用的知识（knowledge）。例如：购买频率和平均交易额之间存在明显的负相关性，或者某个行业的客户群体对产品的偏好相当一致，或者发生大笔交易的订单往往是突发性的。这些知识的挖掘必须在信息积累的基础上进行，而且，随着数据的不断增加，数据融合可以自动调整发现了的知识，例如，如果我们改变了销售方法，连续出现了N笔的大宗可预测的交易，那么，系统将告诉使用者，这些交易不宜再用“突发性”来形容，它是由销售方法的改变带来的。

知识不仅仅是被动地收集数据，或者将信息按某种既定的方式排列以便于搜索，而且包含了企业在实践中总结出来的行之有效的工作方法和步骤。通常情况下，这些知识往往存在于雇员的头脑中，还不一定转化成为文件或数据。例如：有经验的银行个人贷款职员可以通过几个关键问题判断出借贷人的信誉；有经验的销售人员可以通过对方询问的问题、商务谈判的对象等细节判断出成交的几率；有经验的客户服务人员可以通过客户对问题的描述判断出可能的故障和解决的方法；上述案例中提到的“经验”就是“知识”的具体表现。许多企业的销售人员和客户服务人员是依据工作年限和积累的业务经验来划分等级的，销售人员可以分为普通客户经理和高级客户经理，服务人员可以分为初级客服代表和资深客服代表等等，不同的等级的待遇和工作职责有所区别，这说明，在一个企业中，知识是有价的，同时，储存在员工的头脑中的经验需要通过时间来积累。
如何进行知识管理？
能否让这种积累更快，更有效，同时也更容易在企业的内部被保留？TurboCRM相信：通过全公司上下在同一个信息平台上共享的手段可以有效地达到员工之间的经验分享和自我学习。举例而言，今天许多新闻媒体的从业人员已经离不开互联网，我们可以把互联网看作是一个巨大的信息平台，任何人可以在其中进行搜索，寻找到感兴趣的话题并进行追踪，也可以发表自己的评论，这些信息又同时被更多的有相同兴趣的人员共享。网络上的新闻就是这样完成的增长循环。对于一个企业来说，内部知识网的建设将比互联网上的更加有序和有效，因为企业可以利用管理规范防止垃圾信息的输入，可以界定范围，保证信息的专业性，可以设定商业规则（rule of engagement）将业务规范和企业知识融为一体。