需要分析的第一個問題，也是最重要的一個，就是網上銷售收入到底是新的收入還是僅僅是從商店渠道到網上渠道的轉移。為了解答這個問題，必須將網上客戶的數據細分為現有客戶和新客戶(不論任何渠道)。當然所有的新客戶都標制著收入的增長，但如果現有客戶在一段時間內通過任何渠道的購買增加，也意味著收入的增長。

要按照銷售渠道對網上購買的現有客戶的所有購買行為進行分析。這是直接的全方位分析(按照客戶級別、渠道、時間和產品幾個基本方面)，有助于辨別現有客戶喜歡的購買方式。

參觀過網站但并未網上購買的現有客戶也要分析其商店購買行為。與網站上推薦的產品信息有關的點擊流是另外一個需要分析的方面。如果推薦的網站產品信息和接下來的商店購買有相關性的話，這可能表明網站促進了其它渠道的銷售收入的增長。

全方位的深入的CRM分析可以使網上廣告、e-mail促銷、加盟網絡以及搜索引擎等電子營銷活動(e-marketing)取得高成效，也使這些活動與不同層次的客戶的特殊產品購買行為產生關聯。另外，可以把統計回歸率分析和數據挖掘技術應用到分析中。

預測模型有助于按網站瀏覽者的點擊流行為來區分哪些人最有可能購買某種產品。可以將其運用到電子營銷計劃中最有可能促成客戶購買行為的特定內容中。

3、行動

當能購用名字來區分網站瀏覽者時，點擊流數據成為更有用的指數。將點擊流數據與客戶數據整合到一起，能夠得到更為全面的客戶行為和喜好。這家公司需要開發出一種機制來獲取客戶的姓名和其他描述數據，以及激勵瀏覽者提供這些信息。

如果分析表明多渠道客戶的瀏覽行為、選擇產品和購買模式都按預測的進行，那么公司可以改變其營銷策略，以恰當地激勵這些客戶。例如，如果客戶喜歡上網查看，但實際上是去商店購買產品，客戶可以在網上要求在指定的商店能夠得到某一產品。這樣就保證了客戶去商店時產品會已經在那里。

廣告、激勵因素和產品銷售地點得以個性化，并按每個客戶的喜好來分發與配送。這樣的個性化使客戶在體驗消費時更加方便，有親切感和滿足感。增強的客戶關系會帶來更高的客戶忠誠度、低成本的客戶獲取，并為公司帶來更高的收益。

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