金融行业crm需求分析，如下：
1、数据集中化
金融行业为顺应金融业务和信息技术相融合的大趋势，斥资将过去分散的、功能较弱的、以业务自动化处理为主的单一系统改造为功能强大的集中式的金融行业crm系统。如今，这种系统已经成为金融企业经营管理和业务运作的核心基础和最重要的竞争武器。
2、建立数据仓库与数据挖掘
数据集中后，利用金融行业crm系统数据仓库技术，可以使分散的信息变成集中的信息，使孤立的信息变成相互联系的信息，使一些潜在的原始的信息变成现实的经过加工的信息，使无价值的信息变成有价值的信息。数据仓库建成后，通过数据挖掘技术，可以有效地控制关联企业的信贷风险，能够形成以客户管理为框架的成本控制体系，从而实现金融企业经营资源的优化配置等等。更为重要的是，数据仓库可以为各级金融企业经营决策提供强大的可信赖的支持，减少决策的盲目性。
3、搭建多元化的综合业务平台
有了集中的数据仓库后，各项业务的开展将更为快捷，各项业务的开展也具备更多的可能性。金融业务多元化，服务功能综合化、全能化，从分业经营到混业经营，金融信息化网络化的发展将改变单一、传统的经营模式，实现综合经营。现在商业银行领域，如投资、证券、代理保险、信用卡、咨询服务、信息服务、保险箱服务等等，都已在金融市场上积极推进，中间业务的发展令人看好。
4、利用客户资源、区分
金融行业crm系统主要是通过合适的渠道，将合适的产品，在合适的时间，提供给合适的人。系统可以帮助企业最大限度地利用起以客户为中心的资源(包括人员和资产)，并将这些资源集中应用于现有的客户和潜在的客户身上。通过系统中统一完整的客户交易历史纪录判别什么样的客户是好客户或查客户，如何吸去纳高获利客户以及防范高风险客户需求。
5、客户状态分析
特性和分类描述客户的自然属性和与交易相关的状态属性，这是一种对客户基本信息和总体状态的分析和表述，是制定各种营销策略，管理政策，和各种咨询服务不可不掌握的基本信息。对于客户年龄、性别、行业、区域的分布、客户比率分布等，以及谁是最有价值的客户、具有那些特征都是金融行业需求的问题。
6、客户价值分析
金融行业crm需求通过那些对利润或收入有关联的客户指标的分析，发现重点客户(核心客户)和有价值客户，从而可以有区别的实施各种营销、咨询服务和其他服务，并为经营管理提供决策支持。按票据交易量、交易频率定义的客户贡献度分析，按收入成本定义的有价值客户分析以及相对于不同客户群的客户忠诚度检验需求。