客户智能系统（CISystem）是本文提出的实现客户智能的系统平台。它包括了客户智能体系中的信息系统层面、数据分析层面、知识发现层面，是基于客户智能理论的可操作的系统框架。因此，客户智能体系也可以简单地用客户智能基础理论和基于客户智能理论的客户智能系统两个逻辑层面表示。基于客户智能的CRM系统是本文描述的客户智能系统中的一种。
总之，客户智能的目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。为完成这一目标，客户智能必须具有实现数据分析到知识发现的算法、模型和过程，决策的主题具有广泛的普遍性。
2.客户智能是对客户知识的生成、分发、使用
客户知识，顾名思义，是有关客户的知识。客户知识包括客户的消费偏好、喜欢选用的接触渠道、消费行为特征等等许多描述客户的知识。本文对客户知识进行如下分类：一、对话性客户知识：通过企业与客户之间正式或非正式的对话，以及客户与企业员工、企业员工与供应商等之间的互动交流，来了解客户的需求；二、观察性客户知识：透过观察客户使用产品或服务的状况来获得客户知识，汽车等高档消费品或工业用品的制造商主要通过这个方法得到客户知识；三、预测性客户知识：利用市场营销的专业分析工具和方法预测客户的需求与反应。预测性客户知识是本文构建的信息结构考虑的重点。[3][4][5][下一页]
客户知识是人们通过实践认识到的、与客户有关的规律性，而客户智能是获得客户知识并使用客户知识求解问题的能力。客户智能是对企业战略决策真正有价值的事物和行动。客户智能不仅包括了客户知识的生成，而且更强调了客户知识在企业中的分发、使用，直到产生客户智能。所以，客户智能是对客户知识的生成、分发和使用。
1)客户知识的生成（generation）
使用商业智能提供的OLAP分析工具、知识发现工具或两种工具的组合，发现存在于客户数据中的模式、规则、概念、规律的整个过程，叫客户知识的生成。相比较而言，知识发现工具的使用难度较大，包括确定任务、选择合适的挖掘工具（数据准备、挖掘算法、结果解释等），以及明确哪部分任务必须有营销专家参与，哪部分可以自动执行。
