經歷過.com的狂熱后，人們開始冷靜地思考一些東西，考慮信息技術為這個社會能帶來的真實價值在哪里？CRM的出現，從一個方面讓許多企業看到IT技術與傳統企業經營相配合所產生的巨大效益。然而，各種不同規模、不同功能的CRM產品讓企業用戶感到難以選擇。筆者認為，目前市場上存在的CRM產品主要分為以下幾種，企業可根據自身情況做出選擇。
傳統ERP型

由于看好CRM的發展潛力，許多主要的傳統后端ERP廠商，如Oracle、SAP、PeopleSoft等，都進入了CRM市場。其中，Oracle正致力于將自己轉型為一家提供全面電子商務解決方案的軟件公司，力推其第三代的CRM解決方案——Oracle CRM3i。
該類產品的最大特點是采用了客戶智能、融會貫通的交流渠道和基于Internet技術的應用體系結構三個關鍵戰略。Oracle CRM為企業改進客戶滿意度、擴展新的市場和商業渠道、縮減銷售周期和銷售成本提供了全方位的支持，同時還能為企業進軍電子商務開辟道路。Oracle CRM能做到這些應該歸功于其三個關鍵戰略的運用以及強大的Oracle ERP集成支持。
亞馬遜書店采用了Oracle的數據庫、Internet技術平臺及大量Oracle電子商務應用程序，充分利用了CRM的客戶智能。當你在亞馬遜購買圖書以后，其銷售系統會記錄下你購買和瀏覽過的書目。當你再次進入該書店時，系統識別出你的身份后就會根據你的喜好推薦有關書目。你去該書店的次數越多，系統對你的了解就越多，也就能更好地為你服務。CRM在亞馬遜書店的成功實施不僅給它帶來了65％的回頭客，也極大地提高了該書店的聲譽和影響力，使其成為網上交易及電子商務的代表。

傳統ERP型的CRM由于其前期對ERP開發與實施的經驗而具有功能強大、行業覆蓋面廣、模塊數量多以及較強靈活性等特點，但同時也面臨企業投入金額大、實施周期長、上線培訓慢、管理理念容易發生沖突等困難，對企業從規模和管理上都有較高的要求。
　　數據分析型　

數據倉庫是CRM進行客戶分析的基礎，目前很多擁有數據倉庫技術的廠商紛紛提倡CRM，其中包括NCR、Sybase等。
數據倉庫所建立的客戶數據庫使企業能收集到更詳細的客戶信息檔案，以便對現有客戶提供更好的服務，也可以建立一個預測模型，盡可能準確地預報客戶流失的概率和可能性，以便及早采取相應的措施。利用數據挖掘工具和統計模型對數據倉庫的數據進行研究，可以分析顧客的購買習慣、廣告成功率和其他戰略性的信息。對零售商而言，可以利用數據倉庫對商品品種和庫存趨勢進行分析，選定需要補充的商品，研究顧客購買趨勢，分析季節性購買模式，確定降價商品，并對其數量和運作做出反應。
Wal-Mart的數據倉庫始建于20世紀80年代。自1980年以來，NCR一直在幫助Wal-Mart經營世界上最大的數據倉庫系統。1988年Wal-Mart數據倉庫容量為12GB，1989年升級為24GB，以后逐年增長，1996年其數據量已達7.5TB。1997年為了圣誕節的市場預測和分析，Wal-Mart將數據倉庫容量擴展到24TB。利用數據倉庫，Wal-Mart對商品進行購物籃分析（Marketing Basket Analysis），即分析哪些商品顧客最有希望一起購買。Wal-Mart數據倉庫里集中了各個商店的原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，Wal-Mart利用自動數據挖掘工具（模式識別軟件）對這些數據進行分析和挖掘。數據倉庫改變了Wal-Mart，而Wal-Mart改變了零售業。在它的影響下，世界頂尖零售企業，如Sears、Kmart、JC Penney、No.1 German Retailer、日本西武、三越等先后建立了數據倉庫系統。1996年，Wal-Mart和NCR聯合獲得數據倉庫研究所VLDB技術領域的“最佳實踐獎”。
數據倉庫的出現使企業能夠準確地分析和把握消費心理，但因為數據倉庫是一個復雜的應用系統，如果沒有豐富的實踐經驗，很容易出現失敗。《財富》雜志在其最近的一篇報告中指出，許多數據倉庫系統根本沒有實用價值。某公司投資3000多萬美元用于建造信用卡方面的數據倉庫，其應用效果近乎零。