本书的六位作者均为在北美企业工作多年的营销管理和研究人员。对数据库营销运作具有深切的了解和独到的经验，并积累了丰富的第一手案例。本书侧重于数据库营销的实际运作，详细介绍了数据库营销各个环节的操作要点，对各关键步骤中常见的失误和误区进行了探讨并提供了解决方案。同时针对中国实际，充分注意到数据库营销功能的导入和环境的建设，对在中国企业环境下开展数据库营销提出了若干有益的分析和建议。另外，作者对北美地区企业数据库营销的发展做了客观介绍和评价，有助于澄清诸多对国外情况不切实际的认识。

数据库营销是90年代以来发展最快的营销方式。与传统的大众营销方式相比，数据库营销具有定位准确、回应周期短、便于测度等等优点，使用得当可获得更高的盈利。不仅如此，数据库营销由于其自身强大的数据储存和挖掘功能，为追踪客户、了解客户、预测客户需求提供了前所未有的可能性，从而开辟了一系列传统营销难以企达的新型营销领域，如交叉销售、增量销售、维系和赢回客户；使营销活动在深度和广度上都有了飞跃的进步。

数据库营销不但能提高营销效益，而且是客户关系管理的基础，是企业从以产品为中心向以客户为中心的经营体系转型的杠杆。

随着日益激烈的市场竞争和信息技术的飞速发展，这种以客户数据为技术基础，定量分析为决策依据，市场需求为主导的新兴营销理论与实践，不但己被西方各大中型企业广泛采用与实施，即使是非营利机构，如学校、医院和基金会等也将其作为主要的募集用户或资金手段，而且并已成为研究生院工商管理硕士课程中必修课之一。

本书六位作者均为在美留学工作多年，具有丰富理论与实践经验的营销工作者。他们分别就职于金融、咨询、医药，零售及大学等行业的研究与决策部门，对数据库营销运作有深切了解，并积累了丰富的第一手案例。同时，作者身处数据库营销发展前沿，能够及时了解和把握最新的理论和工具。

第一章 导入数据库营销

第一节 走进数据库营销

第二节 企业导入数据库营销的主要障碍和对策

第三节 数据库营销发展三阶段

第四节 数据库营销宣传中的几个误区

第五节 实践中的cRM和BI

第六节 北美地区数据库营销服务产业

第七节 数据库营销趋向

第八节 数据库营销在中国的前景

第二章 数据库营销基础——营销数据库

第一节 营销数据库的作用和特点

第二节 营销数据库的结构

第三节 数据模型

第四节 数据库开发指南

第五节 数据：营销数据库的血液

第六节 质量：营销数据库的生命

第七节 支持营销运作：营销数据库的使命

第八节 数据的入库使用与管理

第九节 小结：“哪里有客户数据，哪里就有市场”

第三章 数据库营销策略的嗣定与运作

第一节 从2P3c到4P3c

第二节 数据库营销决策管理系统

第三节 战略和战术客户区隔

第四节 解读营销概率

第五节 客户终身价值

第六节 策略和细节缺一不可

第七节 促销“战役”的设计、实施与管理

第八节 最优化探讨

第九节 小结

第四章 预测模型

第一节 模型的作用和局限

第二节 模型产品分类

第三节 模型开发标准流程

第四节 统计预测技术简述

第五节 数据挖掘技术

第六节 建模十步

第七节 模型的使用和评价

第八节 小结

第五章 案例研究

例一：1—800一FLOWERS．COM的网销秘籍

例二：数据渗析帮助宽带上网产品销售

例三：巩固会员制企业顾客忠诚度

例四：优卡营销模型追踪和检验

例五：利用文本开发技术挖掘处方药营销反馈信息

参考文献

二、实用盼段

这个阶段的基本特点是营销数据库已经基本建立，业务数据和客户服务数据的对接和更新已经规范化。在数据库中，收录了以每个客户为单元的与企业交易的历史如金额、频度、间隔的总结。再通过添加外来的数据，例如家庭人口、收入、房屋和耐用消费品拥有状况，邮购和网上订购频率，信用和就业记录，所住区域的人文经济特征，等等。企业对客户的消费行为、人口和心理特征、盈利水平有比较准确的了解，可以制订有针对性的营销计划。在数据挖掘方面，开始按产品开发客户回应概率模型。营销上除继续利用购买或交换的名录开发新客户外，开始对已有客户实行交叉销售或向上销售。依托数据库开展的销售活动已经定期、定时开展。营销结果追踪报告系统建立完毕，可以按周、按月、按季度追踪数据营销结果，及时调整销售参数，如折扣、媒介和其他要素。

比较早期进入实用阶段的主要是那些有固定客户、产品可重复购买、数据量丰富、直效营销历史较长的企业，如银行和金融服务机构、信用卡公司、保险业、电话电讯服务商，以及采用会员制销售模式的组织，如仓储式零售俱乐部、航空公司里程俱乐部、驾驶人协会、互联网运营商、目录销售商和网上商店。此外，一些历史悠久的大型非营利组织如大学、医院、基金会也在其中。

三、发达阶段

数据库内容丰富，数据项目可多达几千条。有不同时点的客户截面数据留存，详细的客户特征追踪如地址变换，企业通过营销和客服人员与客户的接触记录和客户回应历史，并由于数据的丰富，可以不断创造新的衍生变量。在数据分析上，回应、留置、盈利、终身价值各类预测模型齐全，并通过最优化筛选和交叉定位产生每个客户最佳营销方案。数据挖掘不断为营销决策人员提供新的营销契机和策略启示。在营销上，对现有客户实行交叉销售和向上销售，赢回流失客户，启动停滞客户，防止客户流失，获取新客户等营销活动全面铺开。营销人员对客户的特征、生活方式、购买行为，及其对不同营销信息和手段反映有比较准确的把握，可以为客户设计最佳营销工具组合。数据的丰富和数据挖掘的进步使营销人员及时掌握客户情况的变化，启动事件营销。实时营销初见雏形，例如当客户拨打银行的电话要求提高自己的信用额度，客服人员可以马上调用该客户的信用记录和由预测模型决定的风险评估分数，当即决定是否可以满足客户的要求。数据库营销成为企业营销活动的龙头，引导客户关系管理系统的发展，以客户为中心的企业运营体制已具雏形。目前能够达到这个水平的企业为数还不太多。

聚焦：联合健康保险公司

联合保险公司(联保)的营销组合和运营代表了数据库营销发达阶段的一些特点。公司的主要客户是拥有2000万会员的全美老年人协会。根据会员的分割状况，联保提供五种基本医疗和健康保险产品，主要针对65岁以下的会员，两种基本产品给65岁以上会员。在每种基本产品之上，还有不同附加保险产品，覆盖了社会统筹医疗保险范围之外的所有服务需求，例如超时入院、家庭护理、诊费自付等。此外，联保还向所有协会会员提供两种额外服务产品、特惠药品计划和牙保计划。

图1—1显示了联保数据库营销组合和运作。

从会员入会之时起，联保公司就开始和会员接触，首先通过协会发放的手册和杂志向会员宣传购买健康保险产品的必要，澄清不同产品的区别，鼓励客户利用健康保险提供的计算公式估计自己的保险需求和支付能力。在3个月后，向会员进行不同产品的第一轮营销，其目标是激发客户对产品的兴趣，邀请客户进一步索取有关该产品的详细资料。对于来电、来信征询资料的客户，第二轮营销继之发动，直接向有兴趣的客户销售产品。如果客户没有购买行动，或有意购买但迟迟未付保费，公司一段时间后启动第三轮营销活动，提醒客户采取行动。对第一轮营销没有回应的客户，公司6个月后做第二次营销努力。对于购买了产品的客户，在一年以后，公司对其促销附加产品或产品升级。当购买保险产品的客户保期已满没有更新或流失后，联保公司会及时开展赢回客户的营销活动。联保公司的营销组合中还包括了按事件安排的营销活动，例如，每个客户年长一岁的生日营销活动，为将近65岁的客户变更健康保险产品营销活动。

P17-18

知识经济的到来使得知识成为主导社会财富创造的重要资源。被全球化和信息技术驱动着的企业要想在日益激烈的竞争中脱颖而出，必须学会利用现代数据技术来获得有效的顾客知识，并以此来指导自己的营销活动。数据库营销的出现，为企业解决这个竞争难题提供了有力工具。但是，面对这样的一种新兴的营销技术，大多数中国企业还没有来得及积累起足够的经验，因此学习数据库营销的理论和方法就显得格外重要。

本书的六位作者均为在北美企业工作多年的营销管理和研究人员。对数据库营销运作具有深切的了解和独到的经验，并积累了丰富的第一手案例。本书侧重于数据库营销的实际运作，详细介绍了数据库营销各个环节的操作要点，对各关键步骤中常见的失误和误区进行了探讨并提供了解决方案。同时针对中国实际，充分注意到数据库营销功能的导入和环境的建设，对在中国企业环境下开展数据库营销提出了若干有益的分析和建议。另外，作者对北美地区企业数据库营销的发展做了客观介绍和评价，有助于澄清诸多对国外情况不切实际的认识。

本书的特点包括：

详细讨论了企业在导入数据库营销时，在基础环境、组织架构、业务流程和人员配备等各个方面会遇到的主要障碍，并提供了相应的对策建议。同时，就不同产业、不同商业模式和不同产品的企业运用数据库营销的水平划分了三个阶段，并刻画了每个阶段的特点。为了帮助读者正确看待数据库营销的效果和绩效，专门针对数据库营销宣传中常见的一些误区进行了深入分析。

数据库营销服务产业是推动、促进数据库营销的最主要力量。本书第一章对北美地区的数据库营销服务产业的产品和分工做了精辟介绍。

数据是进行数据库营销的基本资源，其数量和质量直接关系到营销项目的成败。本书第二章重点介绍了数据库营销使用的三类数据的内容及特点，并探讨了企业应如何主动开辟数据收集渠道，拓展数据来源。同时在预算限制下，确立数据收集的优先顺序。企业营销活动的深化必然要求数据库的内容和结构与之吻合，为此，这一章进一步探讨了对数据进行深度开发和整合的途径。

数据库的使命是支持营销运作。本书中专门用一定篇幅列举了数据库在营销中的应用，包括销售名录提取和加工、客户分析、营销战役追踪、销售业绩分析，以及为预测模型提供数据素材。

正确理解数据库营销机制，是设计营销策略、制订行动计划的前提。作者通过自己的体会和研究，提出一个数据库营销框架，将其称之为现代数据库营销的“4P3C”组合。本书的第三章对“4P3C”组合中的各个要素进行了讨论，重点放在数据库营销特有的两个要素——概率和利润之上；同时分析了offer、渠道、创意等一般营销要素在数据库营销中的地位和实施要点。为了使读者进一步了解概率对营销决策的具体指导作用，这一章通过一个银行贷款模型，深入浅出地解释了模型如何在个体水平对客户行为做出概率判断，以及概率的营销意义。

北美地区的数据库营销活动主要通过组织营销战役的方式进行。为此本章利用直邮渠道的促销战役为例，详细介绍了营销战役实施过程，包括战前规划与部署、先期检测、战中调整与跟踪、战后的分析和信息回馈。本章还介绍了决策管理系统的结构、人员分工、使用工具和各个部门的职责。

此外，本章对终身价值、战略和战术客户区隔、最优化算法和应用的探讨也皆有独到之处。

开发预测模型是企业数据库营销发展的必经之路。但由于预测模型的技术性较强，不容易理解，因此营销界在对模型的认识上存在一些误区，影响了预测模型的推广和使用。作者在本书的第四章首先介绍了什么是预测模型，预测模型相对于客户区隔和其他客户分析方法的优点。数据库营销需要的模型有很强的“功利性”，是为营销服务的，因此模型开发中不仅要考虑算法和各项技术指标，而且要考虑到模型投放环境和基于模型结果可能发展的营销对策等因素。

对于建模常用的统计学和数据挖掘技术，虽然技术性校强，但作者力图做到深入浅出，使不具备相应知识背景的读者对回归分析、存活率分析、决策树、集群分析、潜在分类分析等统计方法，以及数据挖掘技术如神经网络、关联规则、遗传算法、文字挖掘等有一个必要的了解，并注意到不同技术的利弊比较。此外，本章中还讨论了模型的投放和使用，即如何将模型结果与营销策略相结合，为营销战役提供目标客户群；探讨了在利用模型的进阶表决定营销数量和产品时，如何结合损益分析和优化分析确定最佳方案。

第五章提供了取自不同产业的数据库营销案例，涉及提高网上促销成功率、预警客户流失、发现和检验市场、客户分层，以及如何匹配市场调研数据和数据库数据，实现交叉销售。每一专案包括背景介绍、目标分析、决策过程和策略实施。这些案例不仅可以使读者对数据库营销的实际运作和其中的关键步骤有进一步了解，而且提供了解决同类营销问题通用的指导原则。

总之，不论是对于国内营销学专业的高校教师开展教学实践和市场营销专业的学生提高实践能力，还是对于致力于获得市场营销成功的企业经营管理者的自学与培训，本书都有极高的参考价值，是一本不可多得的好教材。教学工作者可通过本书领略到数据库营销的前沿实践，了解和把握最新的相关理论与工具，使课堂教学变得更加生动且富有实战性；学生可以通过本书对数据库营销实践有更加深刻的理解并为今后从事相关工作准备实践技能；而处于市场营销第一线的企业管理者则可以通过本书获得对于数据库营销实践难题与困惑的解答。

郭国庆

2006年11月30日