CRM分析功能会产生大量的网络流量

空空如也

    CRM软件从功能上可以分为分析性的CRM软件与记账型的CRM系统。笔者认为，如果企业采用的是记账型的CRM系统，那么可以跟现在的SaaS模式很好的兼容。因为记账型的工程行业crm系统，只是记入平时跟客户的联系、交易情况，其涉及到的数据库一般都不是很大。但是如果企业采用的是分析型的CRM系统，那么就有可能出现问题了。

    因为分析型的CRM系统，在对历史数据进行分析的时候，会产生大量的数据流。如笔者的一家客户，在根据以前三年的交易数据预测未来一年的订单数量的时候，其需要用到过去三年的交易数据。而且需要对这些数据进行统计、分析。那时，将这个服务器系统与客户端都部署在企业的局域网内(这个网络的性能与吞吐量要比互联网好的多)，也大概需要花费半个小时的时间。而如果采取SaaS模式来部署CRM系统，由于服务器是部署在互联网上的。现在用户需要运行这个预测功能的话，需要从服务器上下载相关的数据然后进行分析统计，由于受到网络速度的限制(国内的网络速度是比较慢的，跟局域网的速度没有可比性)，其需要花费更长的时间，如可能是两个小时，甚至更长的时间。

    有些SaaS服务器上可能已经预见到了这种情况，他们在软件设计的时候对此做了一定程度的改善。如对于这些可能产生大量数据流量的作业，会将其放在服务器上运行。即企业用户将需要完成的需求通过代码的形式反映到服务器。在服务器端直接从数据库中查询数据并进行统计分析以及相关的运算，而不会将这些数据下载到客户端在进行分析。最后将得到的结果再返回给用户。这种设计虽然可以在很大程度上提高由此产生的网络流量，提高应用程序的性能。但是由此也会造成一个新的问题。如在一些CRM软件的分析、统计作业中，有可能用户不仅需要最终的结果，而且还需要中间的运算过程。因为当用户对最终的结果感到怀疑时，他们需要查看中间的数据以进行核对。如现在需要统计客户过去三年的应收帐款情况，以确定最新的折扣政策。这也需要用到大量的基础数据。此时软件设计者是可以将这个运算放在服务上运行，然后将最终的结果返回给用户。此时在网络上传输的数据量不会很多。但是，如果用户对最后产生的结果有怀疑，他们需要产看某一年度的应收帐款统计情况。其实这个在上面的过程中已经统计过，此时服务器没有把相关的中间结果返回给用户。此时用户就不得不重新提交一个请求。显然这又会浪费不少的时间。