Mittels eines CRM lassen sich Informationen über den Kunden zusammentragen. Das Ziel der Informationsgewinnung ist es, mit einer Reihe von Komponenten, die dem Forschungsansatz des CRM zugrunde liegen, eine  langfristige Bindung des Kunden und eine Erhöhung des Kundenwertes als Teil der kundenorientierten Unternehmensführung zu erreichen. Hippner & Wilde (2003) definieren wie folgt:
 
CRM ist eine kundenorientierte Unternehmensphilosophie, die mit Hilfe moderner Informations- und Kommunikationstechnologien versucht, auf lange Sicht profitable Kundenbeziehungen durch ganzheitliche und differenzierte Marketing- , Vertriebs- und Servicekonzepte aufzubauen und zu festigen.
 
Wie in der Definition ausgeführt, bedarf es für die Realisierung von CRM-Systemen der Integration von Informationssystemen, die eine Zusammenführung von kundenbezogenen Informationen und die Synchronisation aller Kommunikationskanäle gewährleisten. Dennoch beschränkt sich das CRM, wie oftmals in der Literatur nachzulesen und von Hippner (2004), oder Homburg & Sieben (2003) kritisiert, nicht nur auf die technologische Komponente – welche durchaus eine sehr bedeutsame Rolle einnimmt – sondern erfordert zudem eine Neuausrichtung der Unternehmensstrategie sowie der Geschäftsprozesse, die hier eine Orientierung am Kunden voraussetzen (Hippner, 2003).  

Der Definition zur folge von Hippner & Wilde wird für eine erfolgreiche Realisierung von CRM-Systemen vor allem die technologische
Komponente, also „[...] die Integration von  Informationssystemen" vorausgesetzt.

Das analytische CRM dient der Vorbereitung, Unterstützung und Optimierung von kundenorientierten Entscheidungsprozessen (Buck-Emden & Saddel, 2003). Die verschiedenen Informationen, wie bspw. die Kundendaten, Geschäftsfälle und das Kaufverhalten, die über den Kunden in einem so genannten Data Warehouse bzw. Data Mart  gesammelt und gespeichert wurden, gilt es nun mit Hilfe des analytischen CRM und seiner Datenanalysemethoden (Data Mining, OLAP) auszuwerten, um eine Grundlage für die Differenzierung der Kundenbeziehungen bilden zu können (Hippner & Wilde, 2003).


Data Warehouse
Ein Data Warehouse vereint unternehmensweit sämtliche Kundendaten aus den unterschiedlichsten Quellen, wie bspw. Supply Chain Management (SCM), Computer Integrated Manufacturing (CIM), wie auch externe Datenquellen in einer Systemumgebung und ist somit der Kern eines CRM-Systems (Krumb, 2002). Ein Data Warehouse stellt zudem eine eigenständige Datenbank dar, die speziell für entscheidungsrelevante Analysen aufgebaut wird. Die Auslagerung der Datenbank ist notwendig, da das Analysieren derart großer Datenmengen eine Einschränkung der vorhandenen, im Tagesgeschäft genutzten Datenbanken bedeuten würde (Rossbach, 2001). Die Zusammenfassung von Daten einzelner Bereiche und Abteilungen des Unternehmens in eigens aufgebauten Datenbanken wird als „Data Mart“ bezeichnet.


Data Mining
Die Analyse großer Datenmengen aus dem Data Wa-
rehouse respektive Data Mart mit Hilfe statistischer Methoden wird als Data Mining bezeichnet Hippner & Wilde (2003) bezeichen Data Mining als:
die Auswahl, Bereinigung, Transformation und die eingetliche Analyse der Daten.
Die Anwendungsfelder des Data Mining sind Sortimentsanalysen, Kundenanalysen, Marktreaktionsanalysen, Prognosen, Web Mining und Text Mining. Die Anwendung erfrodert aufgrund ihres hohen Anspruchs methodische Kenntnisse, Erfahrungen im Umgang mit Datenbanken, sowie betriebswirtschaftlichen Hintergrund (Hippner & Wilde, 2003).

OLAP
Das Analysewerkzeug OLAP erlaubt dem Anwender den interaktiven Zugriff auf relevante, mehrdimensionale Datenbestände durch eine Vielzahl von Schichten und Darstellungsweisen (Meyer et al., 2001). Relevante Maßgrößen (bspw. Absatz, Umsatz, Kosten, Deckungsbeiträge, Marktanteile) und deren betriebswirtschaftlich relevante Gliederungskriterien (bspw. Produktgruppen, Kundengruppen, Verkaufsgebiete, Vetriebskanäle) werden in einem OLAP-System ab
gebildet (Hippner & Wilde, 2003)

Die operative Komponente befasst sich mit dem Automatisieren der Anwendungen des Front Office, d.h. es bezieht sich auf die Steuerung und Unterstützung der Marketing-, Vertriebs- und Serviceaktivitäten, wobei hier über die rein kommunikative Ebene hinausgehend, zusätzlich noch die erforderlichen, kundenbezogenen Geschäftsprozesse mit Hilfe der Erkenntnisse des analytischen CRM, einbezogen werden (Krumb, 2001)
In Tabelle 2 sind die Anwendungen des operativen CRM in Anlehnung an Hippner und Wilde (2003) beschrieben.

Im kommunikativen CRM, werden die einzelnen Kommunikationskanäle des Unternehmens zum Kunden in einem Customer Interaction Center (CIC) integriert, gesteuert und synchronisiert. Als Weiterentwicklung  klassischer Call Center wird hier der Fokus nicht nur auf die Telephonie gelegt, sondern zusätzlich auf folgende Kommunikationskanäle (Hippner & Wilde, 2003):
 
Internet und Email als wichtigste Kanäle einer CRM-Lösung,
Fax und Post als klassische und
SMS und WAP als mobile Kommunikationskanäle.
 
Das Internet beinhaltet hier aufgrund seiner ständig zunehmenden Popularität und Verfügbarkeit das größte Zukunftspotential aller oben aufgeführten Kommunikationskanäle. Die bestehenden Geschäftsprozesse und unternehmensinternen Systeme sollten demnach an das Internet angebunden werden  (Hippner & Wilde, 2003). Die Umsetzung dieser Anbindung und somit die Fokussierung auf webbasierte CRM-Lösungen wird als eCRM bezeichnet, was als „Aufbau und Pflege digitaler Kundenbeziehungen“ zu verstehen ist (Meyer et al. 2001).

In den Ausführungen zum CRM wird der dem Kunden selbst, eine ehre passive Rolle zugeordnet. Der Ansatz des Wissensmanagement beschreibt meist nur den Einsatz des Wissens, dessen Nutzung und den Aufbau einer Wissensbasis in Unternehmen. Der noch junge Forschungsansatz des Customer Knowledge Management (CKM) nutzt die Synergien der integrierten Anwendungen aus Wissensmanagement und CRM (Geib & Riempp, 2002). Das Wissensmanagement überwindet hier die Systemgrenzen von Unternehmen, wobei der Kunde in systematischer Weise als Quelle relevanten Wissens betrachtet wird (Nohr, 2003) und somit in der Kundenorientierung eine wesentlich aktivere Rolle spielt, um letztlich einen Zusatznutzen für Unternehmen und Kunden zu generieren (Kolbe et al. 2003).