b.客户流失预测模型——从客户日常的通话行为和一些个人资料中寻找出影响客户流失的一些主要因素。通过对于这些因素的进一步分析，寻找出客户群中流失客户的普遍规律，并预测目前在网的客户在未来一段时间内的流失概率。
c.交叉销售模型——通过建立产品用户关联及产品之间的关联，结合用户本身的特点制定市场营销政策。该模型不仅可以向用户推荐已经得到推广的产品，而且可以向用户推荐没有在市场上进行过推广或新上市的产品。
d.竞争对手分析模型——从其他运营商的角色来看竞争对手用户信息，并从此虚拟出其他运营商用户的一些消费行为和话务行为，以达到知彼的效果，同时根据用户的一些通话行为进行定量的分析，为制定营销策略提供依据。
e.IMEI号分析模型——IMEI码信息移动终端的一个识别码，通过对交换机话单信息的采集，能够得到移动终端的市场情况，加以分析可以了解到一个用户使用的手机品牌、手机品牌的变化，市场上各种终端设备的分布情况等。
f.客户价值分析模型——客户价值评分是进行针对性市场活动、确定目标客户的重要指标之一。根据客户的价值评分确定客户的服务水平和服务顺序。
g.客户信用模型——通过对用户的历史消费行为、历史缴费情况计算出用户的信用评分，将用户的信用评分用在零信用度控制上，能够为运营商避免因为信用控制导致话务收入的损失。
4.实施层的CRM——专题应用，是将分析层的CRM——专题分析和经营分析系统的结果通过一个流程化的系统得以在业务部门实施；能将分析结果通过IT化的手段快速在业务层面实施的系统；同时，又具备收集客户反馈信息的功能，形成一套分析客户互动信息的智能营销系统。其中：
a.客户关怀挽留系统——移动客户关怀挽留系统是以客户业务系统中的数据为分析预测来源，数据挖掘技术为分析预测基础，用于对客户挽留和客户关怀的自动化的IT系统。
b.主动营销系统——变被动营销方式为主动营销，通过各种渠道（如Call Center、营业厅、客户经理），对客户提供营销咨询、和主动营销的功能。
c.情报中心系统——利用竞争对手分析模型，结合运营商的情报收集，建立情报中心系统，根据竞争对手业务信息、及竞争对手的大客户信息制定营销策略。
d.客户跟踪分析——在有效利用IMEI号分析模型的基础上，对客户使用的终端进行跟踪。
