在現有的多種管理軟件中，“知識管理”正在成為日益重要的組成部分。CRM軟件中的合同管理、價格政策、銷售政策、標書管理、服務問答知識庫等模塊就屬于“知識管理”范疇的應用。專家預測：知識管理在CRM中還將發揮更加重要的作用。其中，一些關鍵的“知識發現”的技術手段，如自然語言處理、推理引擎和案例自動生成系統等將融合在現有的前端管理軟件中，并極大地推動知識管理的應用。
在我們接觸到的企業中，我們發現，多數中國企業對“知識價值”的認識還處在較為初期的原始的狀態上，對企業內部知識的發掘、匯總、查詢、應用和創新還沒有形成完整的體系。其中，經歷過管理質量認證，例如ISO9000系列的企業對知識的管理的水準要明顯高于未經過任何管理認證的企業。但是，即使在這些管理水平較高的企業中，對知識的管理也僅僅實現了文檔的分類存放和統一的單據格式。TurboCRM的研究人員發現，CRM的發展趨勢之一是將企業積累的知識融入到前端管理的各個環節中，采用規范的方法來增強市場活動的有效性，保證銷售隊伍的戰斗力，維持客戶對服務的滿意度。在這些工作中獲得的行之有效的方法和措施，都將以“企業知識”的形式在信息平臺上共享，由團隊中的各個成員在這一基礎上不斷完善，并且不會隨著人員的變動發生知識流失。
什么是知識管理？
知識管理是在應用操作的基礎上發展起來的，它經歷了數據收集、信息挖掘和知識發現的三個歷程。
最初，對信息的管理是基于操作的角度，應用初衷并不是從信息或企業知識的收集這一角度進行的。例如：在應用訂單管理模塊的時候，不少企業的初衷僅僅是從操作的層面考慮，把每一筆交易的金額記錄下來。一月份企業A的訂單金額是10萬元，這反映在系統中僅僅是數據（data）的收集；當這些數據積累到一定規模之后，比如說兩年之后，管理者可能想到利用這些數據的匯總，從中挖掘有價值的信息（information），例如：企業A的購買頻率、平均交易額、產品偏好等。一旦確定分析的角度和所需的變量，多數的現有軟件都可以完成這一步。TurboCRM的第一代產品就可以提供上百張的報表和分析。
隨后，隨著公司業務中數據不斷積累，我們通過對數據的分析、挖掘便有能發現有用的知識（knowledge）。例如：購買頻率和平均交易額之間存在明顯的負相關性，或者某個行業的客戶群體對產品的偏好相當一致，或者發生大筆交易的訂單往往是突發性的。這些知識的挖掘必須在信息積累的基礎上進行，而且，隨著數據的不斷增加，數據融合可以自動調整發現了的知識，例如，如果我們改變了銷售方法，連續出現了N筆的大宗可預測的交易，那么，系統將告訴使用者，這些交易不宜再用“突發性”來形容，它是由銷售方法的改變帶來的。

知識不僅僅是被動地收集數據，或者將信息按某種既定的方式排列以便于搜索，而且包含了企業在實踐中總結出來的行之有效的工作方法和步驟。通常情況下，這些知識往往存在于雇員的頭腦中，還不一定轉化成為文件或數據。例如：有經驗的銀行個人貸款職員可以通過幾個關鍵問題判斷出借貸人的信譽；有經驗的銷售人員可以通過對方詢問的問題、商務談判的對象等細節判斷出成交的幾率；有經驗的客戶服務人員可以通過客戶對問題的描述判斷出可能的故障和解決的方法；上述案例中提到的“經驗”就是“知識”的具體表現。許多企業的銷售人員和客戶服務人員是依據工作年限和積累的業務經驗來劃分等級的，銷售人員可以分為普通客戶經理和高級客戶經理，服務人員可以分為初級客服代表和資深客服代表等等，不同的等級的待遇和工作職責有所區別，這說明，在一個企業中，知識是有價的，同時，儲存在員工的頭腦中的經驗需要通過時間來積累。
如何進行知識管理？
能否讓這種積累更快，更有效，同時也更容易在企業的內部被保留？TurboCRM相信：通過全公司上下在同一個信息平臺上共享的手段可以有效地達到員工之間的經驗分享和自我學習。舉例而言，今天許多新聞媒體的從業人員已經離不開互聯網，我們可以把互聯網看作是一個巨大的信息平臺，任何人可以在其中進行搜索，尋找到感興趣的話題并進行追蹤，也可以發表自己的評論，這些信息又同時被更多的有相同興趣的人員共享。網絡上的新聞就是這樣完成的增長循環。對于一個企業來說，內部知識網的建設將比互聯網上的更加有序和有效，因為企業可以利用管理規范防止垃圾信息的輸入，可以界定范圍，保證信息的專業性，可以設定商業規則（rule of engagement）將業務規范和企業知識融為一體。