使用SAS公司的客户关系管理解决方案，艾迪堡优化了其在线客户的购物经验，以保证当客户意识到公司的增长潜力时感到很高兴。为了做到这一点，零售商必须了解其客户，并从客户的角度观察购买经验。
一、一个新观点
到1998年为止，艾迪堡拥有的大部分客户数据都在不同的地方。SAS帮助该公司意识到应该从以往的以销售渠道为中心策略转变为以客户为中心的策略。
1998年，公司开发了一个普通的数据库，该数据库提供了一些非常不同的有关方向和决策的策略信息，如比较年度销售指数确定客户目前价值和计划客户的寿命价值。
问题的关键是，需要重新考虑一种方法测量成功与否，并且使用像SAS这样的软件来确定公司需要做些什么。
二、信息决定商业决策
作为施皮尔格（Spiegel Group) 的一个分公司，艾迪堡于1920 年以一个单一商店的形式成立于西雅图。从那时起，公司不断发展壮大，目前已在49个国家有500家商店。艾迪堡每年在美国和加拿大出版大约44种产品目录。这个有数百万美元营业额的零售商试图跟踪所有的数据。一个普通的客户在5年内大概有20个左右的订单每一个订单有4项记录，也就是说每个客户有80项记录。
现在从1500万到2000万项购买历史记录中，知道的有关客户的信息包括姓名、年龄和住址。能从中得到什么呢？大量的随机教捉让人觉得头疼，怎么能把所有这些数据转变成有用的信息来帮助企业做决策呢？
这就是艾迪堡在使用SAS数据仓库和数据挖掘技术之前的真实状况。公司有来自不同地方的各种数据，有些员工在使用像SAS这样的工具进行数据挖掘，并把数据从不同的地方收集到一起，但是却没有足够的人在利用这些数据。
因此管理者决定，到了该执行SAS的数据仓库计划来整理这些不同数据，并把这些数据变成人们所需要的、有用的数据的时候了。
三、跟踪客户
公司目前可以有效地管理这些数据并且用有效的方法来分析客户行为。数据挖掘或是从数据中提取有用的和以前不知道的知识，典型的是艾迪堡对目录中的和零售部分采用直邮的手段。
艾迪堡可以跟踪客户购买方式。SAS提供了公司所需要的一些收集和管理信息的经验，然后根据这些信息做出决策。
四、正确的信息给了正确的客户
艾迪堡使用预期建模来决定哪些客户收到了邮件和产品目录。例如，艾迪堡每年都有一些有关外衣的产品专刊，通过数据挖掘技术，公司可以获知哪些客户会购买此类产品。
数据挖掘技术还可以帮助艾迪堡确定季节性的购买特性。然后公司可以识别那些通常不会购买外衣的，有相近特点的人，对这些客户进行直邮，引导其来商店购买其他产品。
五、客户忠诚度
客户的忠诚度对于艾迪堡这类公司来说显得非常重要。如果一个公司有100个客户，其中3/4的客户有购买能力，那么公司在第一年可以得到75个订单，而第二年只有56个订单。依次类推，这意味着到了第三年，公司只有44个客户了。
但是艾迪堡采用了数据挖掘技术，其可以跟踪和保留这些有效客户。数据挖掘的根本，就是能够通过一些有用的信息来保留住那些非常能够产生效益的客户。
使用SAS的数据挖掘软件进行预期建模，公司500万个客户中有10万个客户很可能会购买产品，然后公司对这10万个客户进行直邮。如果每一个客户一次平均消费2美元，那么将有20万美元的新收入。如果公司一寄30个邮件，那么可以产生额外的600万美元的收入。
SAS软件被证明是特别易用的软件产品，只需2~3次演示，该产品就可以为企业带来很多效益。与SAS建立业务关系是使用SAS软件的一个重要益处，SAS的技术服务小组总是在需要的时候尽可能快地解决工作当中的问题。SAS给该公司提供分析和洞察客尸行为的方法，为公司提供了战略性的解决方案。
案例思考:
1. 对艾迪堡来说，客户关系管理可以帮助解决的问题有哪些？
2. 艾迪堡为了引导潜在客户及保留有效客户主要采用哪些方法？