CRM 开源系统有哪些推荐？

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原创 最新推荐文章于 2026-04-26 09:17:54 发布 2.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
全开源CRM客户管理系统源码全攻略：从搭建到优化，可二次开开发 通过本文的实践指导，从基础部署到深度优化，全开源CRM系统的潜力已被充分挖掘。无论是作为企业内部的客户管理中枢，还是作为二次开发的起点，开源技术的开放性为个性化需求提供了无限可能。随着功能的逐步完善与社区生态的持续壮大，这套系统终将成为驱动业务增长的高效引擎。未来，期待开发者们在此基础上探索更多创新应用，共同推动开源CRM生态的繁荣发展。 阅读详情

CRM 开源系统有哪些推荐？

  • 开源CRM系统是指其源代码公开可用，用户可以自由查看、修改和重新分发。这种系统通常免费，具有灵活性和社区支持的优势。
  • 闭源CRM系统则是源代码不公开，用户需购买许可或支付使用费用。它们通常提供专业支持、全功能性和商业集成，适用于对安全性和专业服务有更高需求的企业。选择取决于组织的预算、定制需求和对专业支持的重视程度。

有企业倾向于选择“价廉”开源的CRM系统，自然也就有支持“物美”闭源CRM系统的企业，下面就对这两类系统及企业选择的原因，分别做个分析，再给大家分享一下最“物美价廉”的选择——零代码平台。

本文所用CRM开源系统放在这里，大家可以自取：https://www.jiandaoyun.com

价廉：开源CRM系统，免费获取

1.开源CRM系统有哪些？

有许多开源的客户关系管理（CRM）系统，提供一系列工具和功能，用于管理和优化客户关系。以下是一些常见的——

  1. SuiteCRM：基于SugarCRM开发的开源CRM系统，提供了一套强大的客户关系管理功能，包括销售、营销和客户服务。
  2. SugarCRM：有一个社区版是开源的，名为Sugar Community Edition，提供基本的CRM功能，适用于小型企业。
  3. vTiger CRM：开源的CRM解决方案，提供了销售自动化、客户服务、库存管理等功能，建立在开源的LAMP（Linux、Apache、MySQL、PHP）技术栈之上。
  4. Odoo：一款全功能的开源企业资源规划（ERP）软件，包括CRM模块，提供了一套集成的工具，涵盖了从销售和库存到会计和人力资源管理的多个方面。
  5. EspoCRM：是一个轻量级、灵活的开源CRM系统，具有用户友好的界面。
  6. SuiteASSURED：基于SugarCRM Community Edition的一个项目，提供一种可持续的开源CRM解决方案。

请注意，开源CRM系统通常可以根据组织的需求进行定制和扩展。选择CRM系统时，建议仔细评估每个系统的功能、易用性、社区支持以及是否符合组织的特定需求。

2.开源CRM系统的优势

有人偏好开源的CRM系统有多种原因，这些原因反映了开源软件模型的优势和特点：

  1. 成本：开源CRM系统通常是免费提供的，用户无需支付许可费用。对于小型企业、初创公司或预算有限的组织来说，这是一个吸引人的优势。
  2. 灵活性和定制性：开源CRM系统提供了源代码的访问权限，允许用户根据自己的需求进行定制。这使得组织可以根据特定的业务流程和要求进行灵活调整，以满足其独特的需求。
  3. 社区支持：开源软件通常有庞大的用户社区，用户可以从社区中获取支持、建议和解决方案。这种社区支持能够提供丰富的资源，帮助用户更好地使用和维护系统。
  4. 可扩展性：开源CRM系统通常具有良好的可扩展性，用户可以根据需求添加新功能或集成其他系统。这对于不断变化的业务需求和技术环境来说是非常重要的。
  5. 透明度：开源软件的源代码是可见的，用户可以查看和验证系统的内部工作原理。这种透明度增加了用户对系统的信任，并有助于排除潜在的安全和隐私问题。
  6. 自主控制：使用开源CRM系统的组织可以自主控制其部署和维护。他们不受制于供应商的限制，可以根据需要进行更新和定制。
  7. 独立性：开源CRM系统的使用者不受特定供应商的锁定，因为他们可以在需要时更换服务提供商或在自己的服务器上托管系统。

总体而言，选择开源CRM系统的人可能是出于对成本、灵活性、自主控制和社区支持等方面的考虑，以及对源代码透明度和可定制性的追求。然而，这并不意味着非开源CRM系统没有其自身的优势，而是取决于组织的具体需求和偏好。

物美：闭源CRM系统，功能全面

1.闭源CRM系统有哪些？

有许多非开源的商业CRM系统，它们提供了更加丰富的功能和专业支持。以下是一些常见的非开源CRM系统：

  1. Salesforce：一款云基础的CRM平台，提供广泛的销售、服务和市场营销工具。它是全球领先的CRM解决方案之一，适用于各种规模和类型的企业。
  2. Microsoft Dynamics 365：微软提供的一套集成的业务应用程序，包括CRM和ERP功能。它提供了丰富的销售、服务、市场营销和客户服务工具。
  3. Oracle CRM：提供了一系列CRM解决方案，包括Sales Cloud、Service Cloud和Marketing Cloud。它们为企业提供了全面的客户关系管理工具。
  4. SAP Customer Experience：是SAP的一套客户体验解决方案，包括Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud等模块，用于支持企业的销售、服务和市场营销活动。
  5. HubSpot CRM：提供一套整合的市场营销、销售和服务工具，包括CRM模块。HubSpot的CRM功能是免费提供的，而其他营销和销售工具则提供付费计划。
  6. Zoho CRM：是Zoho Corporation提供的一款综合的CRM解决方案，包括销售、市场营销、客户服务和库存管理工具。

这些非开源CRM系统通常提供更多的功能、专业支持和定制选项，但通常需要支付许可费用。选择CRM系统时，组织需要考虑其特定需求、预算以及集成其他业务应用的需求。

2.闭源CRM系统的优势

有人更喜欢闭源的CRM系统，原因通常与商业CRM系统的特点和提供的价值有关：

  1. 专业支持：商业CRM系统通常提供专业的技术支持服务，用户可以在需要时获得帮助。这对于一些组织来说是非常重要的，尤其是对于那些对系统依赖程度较高、需要及时支持的企业。
  2. 全功能性：商业CRM系统通常提供更全面的功能集，包括高级的销售、市场营销和客户服务工具。这些系统通常设计得更加成熟，适用于大型企业或具有复杂业务流程的组织。
  3. 集成性：商业CRM系统往往更容易与其他商业应用程序和服务集成，如ERP、财务软件、电子邮件服务等。这有助于实现信息流的无缝整合，提高整个企业的效率。
  4. 安全性和合规性：商业CRM系统通常投入更多的资源用于安全性和合规性方面，以确保客户数据的保护。这对于涉及敏感信息的行业，如金融和医疗领域，尤为重要。
  5. 易用性：商业CRM系统通常注重用户界面的设计和易用性，以确保用户能够更轻松地学习和使用系统。这对于减少培训成本和提高员工采用率很重要。
  6. 定期更新和升级：商业CRM供应商通常会定期发布更新和升级，引入新功能、性能优化和安全补丁。这有助于确保系统保持在技术前沿，同时遵循最新的行业标准和最佳实践。
  7. 降低技术复杂性：商业CRM系统通常通过提供易于部署和管理的解决方案，降低了技术复杂性。这对于没有大规模IT支持团队的组织来说可能是一项重要优势。

总体而言，选择非开源CRM系统的人可能是出于对专业支持、全功能性、集成性、安全性和易用性等方面的考虑，以及对定期更新和升级的需求。不同组织会根据其特定需求、预算和业务目标做出不同的选择。

✅物美价廉：零代码平台自主搭建，高性价比

管它开不开源，不如来搭建，绝对省钱还能满足需求

  • 灵活自定义：专业CRM功能 + 零代码，深度满足个性化业务流程
  • 企业应用平台：不仅CRM，ERP，生产……200+模板，支持全局数字化
  • 数据分析决策：BI龙头研发，领先同行的自定义数据分析/可视化
  • 高性价比：立即试用，价格领先，迭代快速，避免高额开发费

自主开发成本高、时间久、迭代难，其高昂的成本并非许多企业尤其是中小企业可以承担的……更别说题主只是一位想要记录客户跟进情况的销售人员了，既没有很多资金支持，也无法在开发系统上花费太多时间和精力。

  • 标准CRM软件：功能比较固定，难以满足个性化需求，二次开发难度很高；
  • 找外包：外包团队可能难以适应变更，存在沟通成本、变更成本、以及质量控制成本；
  • 自己开发CRM软件：虽然满足了个性化需求，但面临的时间和经济成本很高；
  • ……

那么有没有一种方法，可以不用代码开发，也能定制化地满足个性化管理需要呢？

答案就是——SaaS零代码应用搭建平台

那么，零代码平台是什么呢？

零代码平台是一种用于快速应用开发的软件开发工具，它可以有效降低应用程序开发的技术门槛，通过提供可视化工具和预建组件，减少编码工作、简化技术，使非技术人员也能够创建应用程序。管理员无需代码，即可构建出符合需求的业务管理系统（如客户管理、进销存等），电脑、手机均可使用，随时随地都能处理业务。

在选择零代码平台进行CRM开发的过程中，需重点考虑3个关键属性：

  • 平台应具备云端和云原生特性；
  • 应具备灵活性，以应对市场变化，满足业务个性化需求；
  • 应能够统一数据、业务和流程，实现一体化，从而提供一致的应用体验；

CRM系统功能介绍

1、核心功能——必须要有

核心功能决定了系统是否能够被纳入CRM类别，这些功能应该是所有CRM软件的标准功能。

一份合格的CRM解决方案必须要能提供以下三个核心功能——

（1）客户信息管理

  • 将客户姓名、公司、电话等相关信息存储在可搜索数据库中，即”公海池“
  • 公海池里的信息是后续销售去触达培育的重要客户信息来源

​

（2）交互追踪能力

所谓交互追踪能力，即指添加注释并跟踪交易历史记录以记录与特定联系人的对话的能力。

  • 完整的公海池线索——销售认领——跟进追踪——线索回退规则——跟进报告，有效防止线索跟进不及时，用户流失的问题

（3）线索管理

通过识别、评分和在销售渠道中的潜在用户，将这些潜在转化为意向用户的过程。

  • 线索池：所有线索统一沉淀在线索池
  • 线索领取：每个销售可以从线索池批量领取线索
  • 线索退回：对于不符合要求的线索，销售可以将线索重新退回线索池

2、常用功能——尽量要有

这部分功能是我们评判产品之间差距的功能，有这些功能的CRM系统通常会更强大，适用性更强。

（1）消息通知集成

与企微、微信、钉钉、甚至邮箱等消息通知集成，允许管理和解读联系人列表，以及用于内部交叉协作的集中中心。

  • 比如的【一件外呼】【群机器人集成】等功能，能够实现实时的消息推送，有新的用户信息进来，会自动推送给销售，方便及时跟进

​

（2）文件管理

在集中位置收集、上传、存储和共享文档，使每个相关人员都可以更轻松地访问信息。

  • 重要文档的集中中心可以在很大程度上有助于确保所有团队成员都了解情况，并为客户服务带来流畅、一致的体验

（3）报价/提案管理

创建客户报价单或建议。

  • 销售过程中当客户意向比较明确时，向客户提供的产品报价清单，即销售订单的基本价格信息

（4）漏斗管理

查看整个销售渠道的概述以及销售漏斗中每个单独阶段的状态/详细信息。

  • 销售漏斗是一种非常直观的商机状态统计图表，它以阶段作为维度，每个阶段下的商机数量作为统计指标，构建可视化漏斗形统计图表
  • 如果销售渠道很丰富，那么在购买 CRM 软件时优先考虑此功能很重要，审视整个漏斗将有助于防止潜在客户营销不提前或被遗漏

​

（5）工作流程自动化

通过创建触发操作或发送后续提醒操作的工作流程，自动执行重复任务。

  • 在添加了跟进计划后，CRM 首页的日程提醒将在计划日期对成员进行提醒，避免跟进计划出现遗漏

​

3、可选功能——有了更好

可选功能在CRM系统中并不常见，并且可以将某些软件产品与同类产品中的其他产品区分开来，或者将其区分为最适合特定市场的产品。比如——

（1）报告/分析

  • 获取销售数字或销售代表绩效的示例行总结报告（例如，每天、每周、每月等）

（2）售后服务

  • 客户反馈货物存在问题时，直接在系统中发起退货流程
  • 客户方需要现场测试、安装、演示等服务时，销售可以在系统中录入服务工单，记录工作任务量

选择合适CRM系统的重要性

1.提升客户关系管理效率

选择适合自己企业的CRM系统，通过集中存储和管理客户信息，包括联系信息、交互历史、购买记录等，企业可以更好地了解客户需求和偏好，提供个性化的服务和推荐。

2.改善销售和营销效果

每企业的定位人群不同，因此其销售客户也并不相同。选择好相应的CRM软件，销售团队可以跟踪潜在客户和销售机会可能性增强。

另外一些CRM系统还可以提供销售预测和分析功能，帮助企业预测销售趋势、识别销售机会和优化销售策略。这样，企业可以更好地管理销售流程，提高销售效率和业绩。

3.加强团队协作和沟通

在日常团队沟通中，有时候跨部门沟通会非常麻烦，但是通过CRM系统，团队成员可以在CRM系统中留下备注、提醒和评论，以便更好地协调工作和跟进客户。

通过提供团队绩效和工作报告，帮助企业了解团队成员的工作情况和贡献。这样，企业可以提高团队的协作效率和工作效率，实现更好的业务成果。

4.数据分析和决策支持

CRM系统在帮助企业了解客户行为、市场趋势和业务绩效上功能也十分显著。通过CRM系统，企业可以生成各种报表和图表，分析客户数据、销售数据和市场数据，识别客户偏好、市场机会和业务挑战。

CRM系统还可以提供实时的数据更新和监控，帮助企业及时调整和优化业务运营。

以上就是全部内容，希望对你有帮助。

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#开源 #低代码 #零代码开发 #CRM系统
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企业数字化：全开源CRM客户管理系统源码 CRM系统描述的不仅仅是客户的联系人列表，这些工具不仅可以记录、优先排序和监控您与客户的关系状态，还可以与其他系统共享相应的数据。通过明确需求和目标、选择合适的服务器和操作系统、安装必要的软件和工具、获取并配置源码、安装与配置系统、启动与测试系统、性能优化与升级以及安全与维护等步骤，用户可以成功搭建一个稳定、高效、安全的PHP CRM系统。CRM系统应记录所有潜在客户的相关信息，包括他们所在的社区、感兴趣的区域、卧室数量、偏好的房屋类型、价格范围以及其他个性化需求，如木地板或地毯等。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

想二次开发？开源CRM系统哪个更值得推荐？

本文推荐一款基于ThinkPHP开发的开源CRM系统，具有完全开源、多终端支持、功能丰富等特点。系统采用前后端分离架构，包含客户管理、商机合同、商品管理、业绩设定等模块，支持UniApp移动端开发，提供多维度数据分析。凭借稳定框架、灵活扩展和活跃社区支持，是企业销售管理及二次开发的理想选择。源码可在源码闪购网获取。

春哥开源研究所的博客 36

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正

最新盘点！2024年六大CRM开源系统推荐！

本文对比国内六大CRM客户管理系统软件：简道云、纷享销客、Salesforce、ZOHO、销售易、用友。 CRM系统专注于企业与客户关系的全面管理，涵盖了从潜在客户识别与获取——客户资料整合与维护——销售与服务执行及反馈的完整流程。 而目前市面上CRM系统种类繁多，企业很难找到适应自己需求的CRM系统。我试用了每款CRM系统后，整理了一份CRM系统推荐文章，其中包含了当前市场上比较受欢迎的六款CRM系统，每一款我都附上了官网链接、功能特点、价格等，帮助大家作为参考。

BeWorkingMan的博客 3052

快速搭建公司管理系统？为你推荐一款一键安装部署的开源CRM！

一键部署开源CRM：中小企业管理数字化新选择 中小企业数字化管理面临高成本、复杂部署等难题。开源CRM系统提供一键安装解决方案，以Wukong AI CRM为例： 核心优势： 10-20分钟快速部署（Windows/Linux） 零技术门槛，支持Docker环境 全功能覆盖：客户管理、销售跟进、合同报表等 开源免费，支持灵活扩展 部署步骤： Windows：下载核心应用自动安装 Linux：通过Docker Compose命令部署 该系统显著降低中小企业数字化门槛，实现高效透明的全流程管理。开源生态持续优化

kongblack的博客 522

PHP开源CRM-推荐几个

http://www.xinyou88.com/about/xcrm.html 因为医院要同步用户到诊统计的信息.是拿着表单来回送.途中大概有20分钟左右.有些机器和互联网可以搞定的事情.人力来做.在我看来太过浪费,而且不够及时.所以就推荐几个开源免费的CRM给大家都是php+MySQL的安装简单.这个架设起来不仅仅只能统计表单了..ooxx什么估计都可以有了 1、SugarCR...

diemi9921的博客 483

行业领先的免费开源CRM客户关系管理系统推荐

借助开源智造·Odoo客户体验管理系统和CRM管理软件，你可以整合客户数据、销售、电商、营销等多个管理环节，打造独特的客户体验，进而提升客户忠诚度，实现业务增长。开源智造·Odoo客户体验管理系统是对传统CRM管理软件的一次全新升级，它针对特定行业进行量身定制，不仅能够全面满足核心业务需求，而且能够全面覆盖客户体验的各个触点。该软件可以整合电商、营销、销售和服务等多方面的数据，支持端到端流程，从而帮助企业充分发挥CRM软件的最大价值。

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Odoo：世界排名第一的免费开源CRM客户关系管理系统推荐

Odoo免费开源的CRM系统是一套构建潜在客户、现有客户、合作伙伴以及供应商的统一视角，为销售团队、市场团队和支持团队提供实时数据。这些数据是打造卓越客户体验、推动销售业务发展所不可或缺的。

Odoo 4414

做CRM有什么比较好的开源?

个人认为比较好的开源CRM有以下两个：     J2EE平台   compiere   ERP/CRM,数据库必须是Oracle，安装起来比较麻烦，用了大量的存储过程，一直以来是sourceforge上下载排名前几名的项目。中国分公司在深圳，可购买中文包。     LAMP(Linux   Apache   Mysql   PHP)平台   SugarCRM，安装简单，功能强大，界面也比较漂亮，二

CaterPillar's IT Lifes 921

免费 CRM 软件推荐：2025年国内外这10款系统值得试

在客户管理方面，涵盖客户管理、线索管理、客户池管理、商机管理、合同管理、回款管理、自定义字段管理等功能，能够全面满足企业对客户关系管理的需求。（官网：www.zoho.com.cn/bigin/ ）非常适合小微企业和初创公司，这些企业客户数量相对较少，业务流程较为简单，Zoho CRM 的免费版功能能够满足其基本的客户关系管理需求，帮助企业有效地管理客户信息、跟踪销售机会，提高销售效率。功能涵盖客户管理、销售管理、营销管理、售后管理等多方面，拥有直观的用户界面和简洁的操作流程，同时提供了丰富的定制化功能。

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