与这一切都有关的另一方面是数据处理能力。客户关系管理要求对数据从格式定义到数据清洗一系列的专业对应能力。应当能够对属于同一客户的不同账号进行识别，采取相应措施来进行合并（Data Merge）,实现真正的一人一卡通。当企业能力进一步提高时，还应当对属于同一个家庭（或同一个企业客户）的客户进行识别（所谓Householding）以便采用相对应的营销、服务战略，让单一客户拥有多于一个的账号，无论是异地还是同城，无论是系统以内还是之外的原因, 都表明我们缺乏识别客户的能力。不能识别客户，就谈不上有个性化的客户战略与手段。我们的企业就依然是以产品为中心，至多是以账户为中心，根本无法做到以客户为中心。

　　设想一下，当中国工商银行开始具备了数据处理能力，将所有的重复账号找出来的话，这其中一定有很大的比例为“有钱人”。一人或一家多账号的情况，如果银行不能在减少消费者麻烦, 满足消费者的多样化需求上做一些根本的改进与沟通，而仅靠收费试图解决问题，那只能让客户更容易投入外资银行怀抱。

　　客户关系管理的重要一步是建立模型，找出高值客户与低值客户各有什么特征。这些特征包括人口统计学－－收入、年龄、教育程度等，也可以包括个人爱好与习惯，或过去沟通、交易历史。但如果中国的银行用现有的客户资料来进行这样的建模分析，估计是无法得出合理结果的。比如大多数的中年”白领”，本人有两个账户，配偶也有两个账户，每个账户的存款相差很大。以账户为单位进行分析，那么这类白领人士特征群既会在高值客户中出现，也会在低值客户中引出。此外，当企业学会连续性的客户沟通策略,　采用滴灌式方法收集客户的信息时，也会面临同一客户被重复反复询问的情况。

　　只有当一人多账户，一家多账户的问题解决之后，企业对客户的数据分析才能有的放矢。那时对客户做一个分析，可能会发现低于100元的账户大都为高值客户的第二、第三账户，是企业最要保留的对象。应当提供各种方便让其合并账户同时提供存取方便。而所谓低值客户很可能具有其它一些组合特征群与存取款规律。只有当企业在客户关系管理的能力有多项提升的同时开始引入收取服务费的措施, 银行才能保持和提升重要客户的忠诚度, 将一部分在多个银行有账户的客户吸引到自己银行来, 同时让真正的低值客户得到与其价值相适应的服务。

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