参观过网站但并未网上购买的现有客户也要分析其商店购买行为。与网站上推荐的产品信息有关的点击流是另外一个需要分析的方面。如果推荐的网站产品信息和接下来的商店购买有相关性的话，这可能表明网站促进了其它渠道的销售收入的增长。

全方位的深入的CRM分析可以使网上广告、e-mail促销、加盟网络以及搜索引擎等电子营销活动(e-marketing)取得高成效，也使这些活动与不同层次的客户的特殊产品购买行为产生关联。另外，可以把统计回归率分析和数据挖掘技术应用到分析中。

预测模型有助于按网站浏览者的点击流行为来区分哪些人最有可能购买某种产品。可以将其运用到电子营销计划中最有可能促成客户购买行为的特定内容中。

3、行动

当能购用名字来区分网站浏览者时，点击流数据成为更有用的指数。将点击流数据与客户数据整合到一起，能够得到更为全面的客户行为和喜好。这家公司需要开发出一种机制来获取客户的姓名和其他描述数据，以及激励浏览者提供这些信息。

如果分析表明多渠道客户的浏览行为、选择产品和购买模式都按预测的进行，那么公司可以改变其营销策略，以恰当地激励这些客户。例如，如果客户喜欢上网查看，但实际上是去商店购买产品，客户可以在网上要求在指定的商店能够得到某一产品。这样就保证了客户去商店时产品会已经在那里。

广告、激励因素和产品销售地点得以个性化，并按每个客户的喜好来分发与配送。这样的个性化使客户在体验消费时更加方便，有亲切感和满足感。增强的客户关系会带来更高的客户忠诚度、低成本的客户获取，并为公司带来更高的收益。

(c113)