1. 定义商业问题
每一个CRM应用程序都有一个或多个商业目标，为此你需要建立完全不同的模型。
2. 建立行销数据库
数据准备和模型建立之间可能反复进行，因为你从模型中学到新的东西，而这又要你修改数据。如果你想获得良好的模型，在你建立行销数据库的时候，你好需要对它进行净化。你需要的数据可能在不同的数据库中，如客户数据库，产品数据库以及事务处理数据库。这意味你需要集成巩固数据到单一的行销数据库中并且去除来之多个数据源的数据在值商的差异。没有恰当进行数据值差异的数据是质量问题的主要来源。在多个数据源中出现的较大差异主要在数据定义和使用的方法上。数据值的一些矛盾是很容易发现的，如同样的客户有几个不同的(不同的系统正在使用)的地址;但还有一些如同一个客户有不同的名字，更糟的是有不同的客户识别编码。
3. 研究数据
在建立良好的预测模型之前，你必须理解你使用的数据的含义。通过聚集各种数据摘要(如平均值、标准偏离)和关注数据描述开始进行研究数据。你可能为多维数据建立交叉表格。图像化和可视化工具是数据准备中的所必需的，但它们对数据分析的重要性却不能过分强调。数据可视化常产生导致新的洞察力和成功的内容。一些非常有用的普偏的数据显示是柱状图，它显示了数据值得分布情况。你也可以看到不同参数的二维获三维的散点图。这种增加第三变量的能力极大地提高了一些图形的可用性。
4. 为建模准备数据
这是建立模型之前的数据准备的最后一步。这一步中主要有四个主要的部分：
首先，你要为建立模型选择变量。理想情况是：将你拥有的所有变量加入到数据采集工具中，找到那些最好的预测。但在实际中，这是非常棘手的。其中一个原因是建立模型的时间随着变量得增加而增加。另一个原因就是盲目性，包括无关紧要的数据列被加入，却很少甚至不能提高预测能力。
下一步是从原始数据中构件新的预测依据。例如预测信用风险使用使用债务收入的比率而不是单独使用债务和收入作为预测依据的变量可以产生更准确的结果并且更容易理解。
接着，你需要从数据中选取一个子集或标本来建立模型。即使你有许多数据;然而使用所有的数据会花费太长的时间或者需要买更好的硬件，但你并不愿意如此。使用恰当的随机挑选的子集并不会产生CRM问题的信息的不足。建立模型的两种选择为：使用所有得数据建立一个模型或者建立多个以数据标本为基础的模型;后者常常能帮助你建立更准确有力的模型。
最后，你需要转换变量，使之和你选定用来建立模型的运算法则一致。
5. 数据采集模型的建立
关于模型建立的需要记住的最重要的就是模型建立是一个迭代的过程。你需要研究可供选择的模型，从中找到过解决你的商业问题最有用的。在你探究一个好的模型过程中获悉的知识或许要求你回头修改你正在使用的数据甚至修改你的问题的陈述。
大多数CRM应用程序都给予一种叫做被监督学习的协议。你开始使用客户信息，而且要求产生的结果是已知的。例如，你有来自以前的邮件列表的历史数据，它与你现在使用的数据非常相似。或者，你可能不得不进行邮寄测试来确定人们对一个提议的响应如何。你将数据分为两组，使用第一组来培养建立或评估你的模型，接着使用第二组数据来测试模型。当培养和测试周期完成之后，模型也就建立起来了。
6. 评价模型
评价模型结果的方法中，最可能产生评价过高的基准就是精确性。假设你有一个提议仅仅有1%的人响应。模型预测“没有人会响应”，这个预测99%是正确的，但那确实100%的无效。另一个常使用的基准“提高多少”，这用来衡量使用模型后完成的改进有多大，但是它并没有考虑成本和收入。
7. 将数据采集运用到CRM方案中
在建立CRM应用中，数据采集常常是整个产品中很小的但意义重大的一部分。例如：以数据采集为基础预测模式可能将各个领域专家的知识结合在一个很大的被许多类型的人使用的应用程序中。
数据采集被实际建立在应用程序中的方式由你的客户交互作用的本质所决定。你与客户的交互作用的两种方式：客户主动联系你(inbound)或者你主动联系他们(outbound)。这时数据采集展开的需求是完全不同的。
后一种方式的特征有你的公司所决定;因为联系活动是由你的公司发起，例如直接邮寄活动。结果，通过运用模型到你的客户数据库，你选择客户进行联系。Outbound商业活动的另一种类型是广告活动。这用情形下，你对由模型显示的具有良好前景的特征和你的广告可以影响的人的特征进行匹配。
在inbound事务中，如电话定购，Internet订购，客户服务呼叫等，应用程序必须实时响应;因此数据采集是内含在这种应用程序中的并且积极地做出推荐动作。
无论哪一种情形，在运用模型到新数据中你必须处理的一个关键问题是你在建立模型中的使用数据转换。如果在无论来自事务处理还是数据库的输入数据中包含了年龄、收入、性别字段，但是模型需要的年龄收入比率和性别已经改变为二元变量，因此你必须转换输入数据。当你想快速展开大量模型时，不费力的插入这些转换数据就变成了最重要的生产力因素。
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