企业在日常的生产经营活动中，产生了大量运营数据，如果不加以利用就会杂乱无章地占据大量的存储、管理、维护等资源。实际上这些数据是用户行为、用户习惯的表征记录，是企业各项经营活动的成果记录，其中蕴涵着大量的信息与知识，如果善加利用将是企业不可估量的战略资源。在数据的存储方面，随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们可以积累的数据越来越多。目前的数据库系统已经可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
因此，在学术界对数据库的知识发现的研究也在不断深入。1989年IJCAI会议进行了关于数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryandDatabase，KDD）的专题讨论，Fayyad将其定义为“KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程”。从1995年开始，KDD发展为国际年会，国内对该领域研究始于1993年，国家自然科学基金开始支持该领域研究。数据分析能力是一项对开发者、使用者都有很高要求的能力，需要具备数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、信息检索和数据库可视化等多方面的知识和技巧。
同时对于这项技术在企业中的实际应用来说，随着理论的深入与数据挖掘工具的不断推出，其对各个企业的实际生产经营活动都起到了很大的推动作用。特别是数据库营销，由于其较低的成本，完善的模型和对市场的细微把握，对企业有着重大的意义。而所有的营销活动都应以市场细分为基础，因此数据库营销中市场细分就成为其不可逾越的第一步工作。
一、数据库营销中市场细分的作用
数据库营销中市场细分的应用随着IT技术的发展和市场交易量的扩大愈来愈广泛。目前，各个行业领域包括金融业、电信业、网络相关行业、零售商、制造业、医疗保健及制药业等都将其视为本公司的重要战略资源加以应用。从目前技术的发展与行业的应用来看，其作用主要体现在以下方面：
第一，对运营数据进行更好的重组、汇集、抽取和预测，更方便、快捷地从企业现有资源上采集和转化信息和数据，能为企业管理提供更好的决策支持，使管理层及时地了解企业生产经营现状，深入地了解企业所处的竞争环境，更好地制定符合实际的战略方案。
第二，在激烈的市场竞争和迅速的业务扩张中，运营数据可以用来分析数据的一般特性，使用数据可视化、分类、聚类分析、序列模式分析等工具，理解商业行为、确定商业模式、捕捉对企业利益侵害行为、提高服务质量，提高资源利用率，提高员工劳动生产率。例如，电信企业中对客服中心的分布的设计，基站的设置等。
第三，运营数据是用户消费行为的直接记录，通过对用户长期消费活动数据的规律总结。有助于划分用户群体，使用分类技术和聚类技术，可以更精确地挑选出潜在的用户；识别用户购买行为，发现用户购买模式和趋势，进行关联分析，以便更好地进行产品组合、产品推介等等。
第四，运营数据虽然是历史数据的集合，如果能够通过各种工具发现其中存在的普遍规律。由于企业的生产经营有延续性，用户的消费习惯有规律性，我们可以用来预测未来的生产经营情况，比如我们可以通过营销案预演，虚拟整个营销过程，测试目标用户反应，初步评价各种营销案的效果，确认最能接受营销案的客户群体，保证在真正推出市场的销售方案代价最小，收益最大。又如，我们可以通过运营数据，发现用户流失的规律与特征，使企业能在用户流失之前做出有效地挽留措施，降低流失率。
二、数据库营销中市场细分与传统市场营销中市场细分的异同
市场细分是现代营销理念的产物是市场营销理论和战略的新发展。目前市场细分的理论和方法不断完善，而且被广泛地应用于营销实践。而作为本文研究的重点，数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分既有联系又有区别。
首先，两者的联系主要体现在：市场营销活动与数据库营销过程是衔接的。数据库营销的市场细分可以在营销活动之前提供数据预测；也可以用在营销活动之后分析结果，但两者总是联系紧密的过程。企业逐渐认识到，本企业的竞争优势体现在能够向用户提供满足整体需求的产品和服务组合，为用户提供个性化业务解决方案。因此，在设计市场营销业务项目时，需要采取不同的用户群细分方法对用户进行细分，对不同用户采取不同的服务策略。而企业的经营成果也正是构筑在不同细分用户对企业的贡献上的，不同的用户群体对总体收入的影响是不同的，因而在经营成果的分析中，也必不可少的需要对用户进行细分。这样可以加深对市场的了解，认清每种用户对企业经营活动的意义，从而制定更有针对性的营销政策。其理论依据也是相同的。根据1956年美国著名的市场学家温德尔·史密斯（WendellSmith）的论述主要有两个：一是用户需求的异质性。由于用户需求、欲望及购买行为是多元的，所以用户在购买产品和使用服务上的需求呈现较大的差异。用户需求的异质性是进行用户细分的内在依据。二是企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争。现代企业由于受到自身实力的限制，即便是处于市场领先地位也不可能在整个营销过程中占绝对优势。为了进行有效的竞争，企业必须进行市场细分，选择最有利可图的目标用户群体，集中企业资源，制定有效的竞争策略来增强自己的竞争优势。所以企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争是进行市场细分的外在要求。
其次，数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分区别主要是：目的不同。数据库营销的市场细分目的是为了更好的从现有的经营数据中，找出对经营成果有影响的各个用户群体，并分析其影响程度或者找出其中规律；市场营销的市场细分，主要是为了开拓用户未被开发的潜力，增加其对经营成果的贡献。方法不同。数据库营销中的市场细分更加倚重数据库营销的各种手段，包括统计分析、数据挖掘等等，从海量的日常经营数据中，通过设定参数与算法，建立模型的方式，找出符合细分条件的用户群体。市场营销的市场细分，主要依据两种方法：一是依据自然属性来细分用户，主要是利用人口统计学、社会经济学、经济地理原理所提供的特定市场内有关个人的重要信息来细分用户，其变量主要有地理细分变量、人口统计变量、社会经济变量等，也可以把这些变量结合起来进行细分；二是依据行为属性来细分用户依据行为属性细分，用户主要是通过对人们的心理分析，个性特征，生活方式的研究来细分用户，其变量主要有心理分析变量、产品使用变量和产品效用变量等。对象不同。数据库营销中的市场细分主要面对企业现有用户，这是因为数据库营销的数据来源主要是企业已经获得的经营数据。市场营销的市场细分主要面对全体消费者，从中找出目标用户群体发展为企业的新用户。标准不同。数据库营销中的市场细分依据的标准在细分前是未知的，需要运用数据挖掘的方法与工具从大量数据中找出可以用来细分用户的标准。而市场营销的市场细分主要基于一些已知的标准，对目标可以进行归类与分析。
三、数据库营销中市场细分的方法与过程
上文结合市场营销的市场细分总结了数据库营销中的市场细分有以上的一些特点，所以在应用上，后者更多地依靠统计学与数据挖掘的方式进行。通过设定变量与参数，在企业经营获得的大量日常生产经营数据中，找出各种隐含的商务关系、产品关联、营销机会与用户行为特征。
数据库营销中市场细分的方法可以分为5项：关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析等。实现上述功能的算法包括统计类的诸如回归分析、时间序列、判别分析、因子分析；神经学习网络类的诸如粗糙集、决策树、模糊集、支持向量集等等。数据库营销中的市场细分的过程，如图1所示。
第一，确定市场细分参数。即决定使用何种参数从数据库的海量数据中提取相应的用户数据对用户进行细分。一般目前企业级的数据库营销应用中，为了更加精确地描述实际市场情况，模型的设计维数都比较高，设计与提取的参数数量一般都需要上百个。
第二，数据准备。一般前面两个步骤就会占据整个过程的50-90%的时间和精力。需要完成的工作包括：数据收集、数据描述、数据质量评估和数据清理、合并与整合、构建元数据，加载数据挖掘库等。
第三，数据分析与验证，运用数据挖掘的方法，将初步确定参数的具体数值进行分析，进而发现参数设定的有效性并进行参数的变换，形成对解释问题有效的参数集。
第四，建立模型。通过以上步骤，建立相应的数据模型，为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的“训练-验证”协议，进行模型训练与优化。
第五，模型应用与评估。按照确定的参数将目标用户导入模型进行细分，同时分析同类用户的各种特征，找出其中隐含的关联，为分析与应用提出结论。最后还要根据实际情况，对模型输出进行营销学上的解释，并进行实施效果评估。
参考文献：
1、张晓航.基于聚类算法的客户细分[J].通信企业管理,2005(12).
数据库营销作为本世纪90年代一种方兴未艾的营销形式，包含了关系营销的观念，着重于给顾客提供全方位的持续的服务，从而和市场建立长期稳定的关系；同时和现代信息技术、网络技术相结合，利用计算机信息管理系统（MIS）来充分的建设和利用客户数据库，而且，强大而完善的数据库是未来网络营销和电子商务的基础。
1.未来的顾客服务模式与CRM的运用
顾客服务模式的变化
忠诚、持久而稳定的顾客群成为企业最宝贵的资源，国外，93%的公司首席执行官认为"顾客资源"是企业成功和更具有竞争力的最重要的因素。企业营销的关键是争取和留住顾客，满足消费者个性化地需求，和顾客建立互相信任的稳定的双向沟通的互动关系。传统的只是单向被动的适应消费者的营销方式已经落在时代变化的后面，这种慢一拍的市场跟进不仅不能享受到高额利润，在这个快速变化的社会往往对企业而言还可能是致命的。现代的企业各个部门将被高度整合起来，以顾客为中心工作，追求顾客的终身价值。
顾客关系管理（CRM）呼之欲出
实现顾客的忠诚度，满足顾客随时变化的需求，相应的是企业管理的重心正从内部向外部扩展，从生产制造向顾客关系管理转移：ERP—SCM—CRM……顾客关系管理（CustomerRelationshipManagementCRM）。据2001年2月27日中国经营报消息，上海罗氏制药公司和康柏合作，投资400万启动大中华地区制药行业真正意义上的客户管理系统（CRM），由Sibel公司提供软件解决方案，上海罗氏希望在3、4年内通过CRM的建设，彻底改变与客户打交道的方式。
CRM作为新一代的顾客资源管理系统，把企业的销售、市场和服务等部门整合起来，有效地把各个渠道传来的客户信息集中在一个数据库里。公司各个部门之间共享这同一个客户数据库，发生在这个客户上的各种接触，无论是他何时索要过公司简介，还是他是否曾经购买过产品都记录在案，每个与这一顾客打交道的部门经手人可以很轻易地查询到这些数据，让这个顾客得到整体的关怀。从中我们也可发现，CRM系统的基础是一个数据完备、功能完善的客户数据库在营销中的整体功能发挥。
2.数据库营销的实际应用
数据库营销，是在企业通过收集和积累消费者大量的信息，经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息达到说服消费者去购买产品地目的。通过数据库的建立和分析，各个部门都对顾客的资料有详细全面的了解，可以给予顾客更加个性化的服务支持和营销设计，使“一对一的顾客关系管理”成为可能。数据库营销是一个“信息双向交流”的体系，它为每一位目标顾客提供了及时作出反馈的机会，并且这种反馈是可测定和度量的。
数据库营销在西方发达国家的企业里已相当普及，在美国，1994年DonnelleyMarketing公司的调查显示，56%的零售商和制造商有营销数据库，10%的零售商和制造商正在计划建设营销数据库，85%的零售商和制造商认为在本世纪末，他们将需要一个强大的营销数据库来支持他们的竞争实力。从全球来看，数据库直销作为市场营销的一种形式，正越来越受到企业管理者的青睐，在维系顾客、提高销售额中扮演着越来越重要的作用。
宏观功能——市场预测和实时反应
客户数据库的各种原始数据，可以利用“数据挖掘技术”和“智能分析”在潜在的数据中发现赢利机会。基于顾客年龄、性别、人口统计数据和其它类似因素，对顾客购买某一具体货物可能性作出预测；能够根据数据库中顾客信息特征有针对性的判定营销策略，促销手段，提高营销效率，帮助公司决定制造适销的产品以及使产品制定合适的价格；可以以所有可能的方式研究数据，按地区、国家、顾客大小、产品、销售人员、甚至按邮编，从而比较出不同市场销售业绩，找出数字背后的原因，挖掘出市场潜力。企业产品质量上或者功能的反馈信息首先通过市场、销售、服务等一线人员从面对面的顾客口中得知，把有关的信息整理好以后，输入数据库，定期对市场上的顾客信息进行分析，提出报告，帮助产品在工艺或功能上的改善和完美，产品开发部门作出前瞻性的研究和开发；管理人员可以根据市场上的实时信息随时调整生产和原料的采购，或者调整生产产品的品种，最大限度的减少库存，做到“适时性生产”（JIT）。
微观功能——分析每位顾客的赢利率
事实上，对于一个企业来说，真正给企业带来丰厚利润的顾客只占所有顾客中的20%，他们是企业的最佳顾客，赢利率是最高的，对这些顾客，企业应该提供特别的服务、折扣或奖励，并要保持足够的警惕，因为竞争对手也是瞄准这些顾客发动竞争攻击的。然而绝大多数的企业的顾客战略只是获取顾客，很少花精力去辨别和保护他们的最佳顾客，同时去除不良顾客；他们也很少花精力考虑到竞争者手中去策反顾客，增加产品和服务，来提高赢利率。利用企业数据库中的详细资料我们能够深入到信息的微观程度，加强顾客区分的统计技术，计算每位顾客的赢利率，然后去抢夺竞争者的最佳顾客，保护好自己的最佳顾客，培养自己极具潜力的顾客，驱逐自己最差的顾客。通用电气公司的消费者数据库能显示每个顾客的各种详细资料，保存了每次的交易记录。他们可以根据消费者购买公司家用电器的历史，来判断谁对公司和新式录象机感兴趣，能确认谁是公司的大买主，并给他们送上价值30美圆的小礼物，以换取他们对公司产生下一次的购买。
数据库营销是CRM的基础
CRM系统主要包括销售自动化（SalesForceAutomation,SFA）、营销管理、客户服务和支持、客户呼叫中心、网络功能几个模块。它的实质是充分发挥市场、销售、服务三大部门的作用，并且使三个部门能充分共享顾客信息，打破各部门之间的信息堡垒的封锁，从而使各个部门以一个企业的整体形象出现在顾客面前。在企业前端CRM系统背后，其实就是一个功能强大的顾客服务数据库，存储了顾客的各种资料及交易行为，并能利用各种数学分析模型对这些数据进行深层次挖掘，对顾客的价值和赢利率进行分析。可见，在实施CRM过程中，将企业原有的顾客历史数据整理有序化，输入数据库，搭建好一个完整的数据库是基础（关系见图）。
3.网络时代CRM中的数据库营销
营销数据库和CRM把企业、经销商和维修站连成一体
在传统的企业结构中，要真正和顾客建立起持续、友好的个性化联系并不容易。原因很简单——技术上无法达到，观念上无法想像。比如说售后维修有时间地点的限制，难于提供24小时的即时服务；或者某个顾客的购买喜好只为单个销售人员所知，到了其他推广或售后服务人员那里就可能无法获得最适意的选择；一些基本顾客信息在不同部门的处理中需要不断重复，甚至发生数据丢失。更重要的是，销售人员往往仅从完成销售定额的角度出发，在销售过程中缺乏和后台支持人员的沟通，让顾客在购买之后才发现服务和产品性能并不象当初销售人员的描述那样，因而有上当受骗之感。这些常见的“企业病”都是由于企业的运作流程没有按照“以顾客为中心”的宗旨去设计实施，而是各部门从各部门自身的利益出发，多头出击的结果，在短期内即使可以赢得定单，却损害了与顾客的长期合作关系，最后仍然要由企业花费大量的时间和金钱来修补。
企业和经销商、特约维修站之间的联系，是一个“一荣俱荣，一损俱损”的共同体，这三者之间的维系的途径是什么呢？笔者觉得恰恰是顾客服务系统CRM，系统的前台是CRM，后台就是营销数据库。上海通用公司在2000年安装了由IBM公司提供的CRM系统，它把企业的客户服务部、经销商和特约维修站联成一体，当一位顾客反映所购的轿车有问题投诉到公司的客户服务部门时，工作人员马上能根据顾客的名字从数据库中调出相关资料，其购买的是什么型号、购买时间、所售的零售商、曾有的维修记录、当时由谁负责、判断出顾客反映问题的所属的质量类型，从而马上通过系统通知离顾客最近的维修站，同时进行跟踪记录，何时解决问题，顾客的满意度等，大大加快了对顾客投诉的响应时间，同时，能够节省大量的人力资源，把他们从日常数据采集转化为能够增殖的顾客服务。
假如没有这个系统，企业和各维修站、经销商是隔离的，同样一位顾客的投诉，不可能马上对问题的处理迅捷和有条理，公司的顾客顾客服务中心可能还要打电话、发传真了解在经销商、维修站里有关顾客的信息，如果资料不是很切确，还要反复的核对，期间的麻烦和效率可想而知。
基于Internet的数据库营销和CRM
如果想领导这个数字时代，就必须充分了解因特网，这样才能准确预测网络生活方式对你的产业意味着什么（见比尔·盖茨著《未来时速》）。现在许多企业所建立的网站，并没有站在电子商务的高度，仅仅当作自己企业的电子宣传栏，网上预订的产品也只是目录式的，没有产品直观的多媒体介绍。应该说还没有领会网络在商业中的本质价值，不理解网络所扮演的销售角色，最终使企业的网站变成孤岛。
将网站和公司的客户数据库连接起来，网站可以通过对顾客网页浏览的顺序、停留的时间长短为这位顾客建立个人档案，识别出具有相似浏览习惯的顾客。同时，电子商务前端的客户关系管理应该和企业的内部管理系统（ERP、SCM等）连接起来，不管客户从哪个渠道进来，都可以跟后台的企业管理系统连接起来。网站的一切工作都应围绕着顾客需求这一中心，要符合顾客的浏览习惯，充分考虑到顾客在网上可能碰到的困难时需要的帮助和技术支持；开展网上自助服务，顾客根据自己的意愿，随时随地的上网查询，自行解决自己遇到的问题，以帮助降低成本。可以为他（她）定制在线购物经验、定制广告、促销活动和直接提供销售报盘，辨别出具体的顾客偏好，以便提供改进的个人服务，海尔公司推出了“网上定制”，顾客进入海尔网站的主页面后，就可以清楚看到定制冰箱和定制电脑，以定制冰箱为例，消费者可以自己设计冰箱的外观色彩和内件配置，从而最大限度满足了顾客的个性化需求。从2000年8月海尔推出“定制冰箱”一个月时间，就从网上接到了多达100万台的要货订单。
4.提高企业顾客信息能力的非技术因素
在设计数据库之前，首先让一组营销人员来明确公司的业务需要，所设计的数据库要包含哪些功能，简单的说，就是数据库能帮助营销人员去做什么。然后让一组管理信息系统的专业人员去实现相应的运作条件。在具体的开发实施中，这组营销人员和MIS专业人员共同协作（TeamApproach），互相支持，使数据库开发顺利进行。所设计的数据库应能够回答有关现有顾客或准顾客的特征和行为的特定问题（或查询）；能够在特定标准、营销事件(MarketingEvents)或姓名评分模型(NameScoringModels)的基础上挑选将来促销的对象姓名；能够跟踪促销结果并对反馈者和非反馈者进行顾客轮廓分析（Profiling）。
大多数公司建立营销数据库作为一种独立的应用，并首要的把他当作一种分析和促销的工具，但一个完全一体化的数据库系统完全将公司的业务、决策支持和营销系统，合并成一个单一的一体化的数据库应用形式，数据库营销是一个系统性的有创造力的整合的营销体系。
顾客竞争其实就是信息竞争，筹建营销数据库和CRM系统，根本的目的是为了提高企业的顾客信息能力，顾客信息能力的本质是企业的判断能力，即能够根据已有的事实判断那些未知因素将会具有怎样的价值，对企业未来的发展会产生怎样的影响。顾客信息能力已经是企业赖以生存的核心能力，它能贯彻到市场、销售、服务等各职能领域。
但是很多企业走入一个误区，在提高企业的信息能力上将近80%的资源投资在顾客数据库和网络系统建设上，忽视了企业信息能力除了技术以外，还有更重要的非技术因素，包括人才、文化观念、组织结构、领导艺术和战略观念。
4.1人才队伍
公司须组织一支均衡的信息队伍，其中包括：具有扎实业务操作经验的人才；敏捷、富于创造性，最少受行业传统束缚的人才；来自IT并熟悉本行业务的人才；来自本行业并熟悉技术应用的人才；具有新环境销售潜力的人才；具有熟练的数学和统计才能的人才；在与客户交流环境中能熟练应用信息的人才。
4.2企业文化
营销数据库的实施虽然在形式上表现为一些软件包的组合、调试、安装、测试和运行，但是蕴藏于信息管理的核心的是一种新型的理念。实施CRM需要销售人员、市场推广人员、维修服务人员等等的全方位参与，如果不能得到他们的信赖和支持，再好的系统设计也不能发挥效力。公司要创造一种学习和创新的信息文化，努力使业务和信息技术部门之间的信息文化相互适应，评估人们在工作中对信息重要性的认识以及应用信息的能力。美国一家企业的经理对此有深刻的发现：“如果你留心观察一下周围那些在本行业中出类拔萃的企业，你就会发现他们在企业文化方面与众不同。”
4.3组织结构
留心观察一下，就会发现在现有的组织结构中，企业并不是单一的公司组织，而是由许多半自治部门组成。就象美国一家业务领先的银行经理指出：“每一个业务部门都有自己的技术支持，因此我们像六个竞争者在相互竞争。”在这种情况下，企业的每个业务部门之间没有分享顾客信息，形成了部门之间的信息壁垒，使得各部门无法协同工作，从共同的信息中获取更大的力量。企业必须建立明确的信息共享奖励机制，在部门之间经常举行群策会议，建立跨部门的联合小组专门从事信息开发，为各部门信息共享和建模作出明确预算，改变原有组织结构，根据信息价值创造规律创建信息流。
4.4领导艺术
企业要高度重视那些推动改革、创新和新的处事方式的人，这是企业改变行业惯例的开始。辨别企业中守旧的领导人员，对他们进行教育或进行更换，在每个管理层中寻找具有信息远见并勇于进行信息改革的人，从而在各项业务中加入信息指导。应该说，企业的高级管理层对企业信息转型的支持是企业提高信息能力的关键。
4.5战略观念
信息在传统上归入技术的范畴，在实施中也没有完全当作一种战略资产，围绕企业信息开发的大量资源很大程度上被用于信息管理而不是价值创造。随着企业意识到顾客信息的真正价值，企业的注意力从“管理信息”向“顾客信息”演化。制定顾客信息战略，对信息收集进行详细的规划，并开始系统化的信息收集工作，同时，筹建数据库，对收集到的信息整理存储，对已知信息的百分比进行评估并设法提高该比例，讨论其潜在的价值。利用数据库能准确统计出公司顾客数目，计算出各顾客贡献的利润，辨别哪些是公司顶级顾客等。
5.结束语
目前在我国，传统的营销方式仍占据着相当的地位，数据库营销只是对传统营销方式的补充和改变。但从长期看，数据库营销必将随着企业管理水平、尤其是营销管理水平的提升而得到创新使用。现在一些具有领先观念的企业如上海罗氏、通用汽车、广东美的已经建设了CRM系统。
随着经济的日益发展和信息技术对传统产业的改造，消费者的个性化需求的满足成为了可能，中国加入WTO以后，企业将面临更加严峻的形势，如何在这场强敌环饲的角力中胜出，需要全方位的提升企业的竞争力——特别是企业的客户信息能力，作为企业经营战略中非常重要的营销体制也必须吸收西方先进的营销理念和手段，革除传统营销模式的弊端，数据库营销是先进的营销理念和现代信息技术的结晶，必然是企业未来的选择。但中国企业首先要从客户数据库建设和营销做起，打好基础，革新观念，最终走向CRM。
参考文献：
一、数据库营销的作用
1.细分市场,准确确定顾客
建立与运用营销数据库,可以帮助企业准确地找到目标消费群。由于顾客类型与需求的多样性,形成了商品市场细分化的特性,而每一家企业或商店均难以满足所有消费者对该种商品的需求,因此,即使导入市场细分化战略、实行目标市场营销便能成为现代企业经营发展战略的必然选择。数据库营销使得一个单独的顾客成为一个微细分市场,在不同情形下保持与不同顾客的接触和持续的控制能力,从而为企业准确的选定目标顾客,实行目标市场营销篇定了基础。
2.降低营销成本,提高营销效率
运用营销数据库能够准确找出某种产品的目标客户,企业便可以避免使用昂贵的大众传播媒体,从而运用更经济的促销方式,降低成本,增强企业的竞争力。在市场竞争日益激烈的情况下,一些企业一味追求市场占有率,导致了大量的无效营销活动,使营销成本大幅增加;而另一方面,消费者的购买行为及消费习惯发生改变,要求出现更省时、便捷的销售服务,迫使企业寻找更为经济的营销方式。数据库营销不需要经过商、批发商和零售商等中间环节的各种营销形式,并能帮助企业在最合适的时机以最合适的产品满足顾客需求,可以降低成本,提高效率。
3.开展有针对性的一对一服务
建立与运用营销数据库,可以及时把握客户需求动态,为企业开发新产品提供准确的信息。建立与运用营销数据库可以以客户个人资料库为基础,分析研究世界各个角落消费者的消费习惯和消费动态,使企业按照客户的需求形态来设计与制造产品,开展有针对性的一对一服务,并根据客户的意见不断加以改进,使企业提供的产品和服务更能符合客户的要求,进而增加客户购后的满意感,进一步强化客户对企业及产品的忠诚度。
4.培养长期的客户关系,与竞争对手进行区别竞争
建立与运用消费者数据库,可以保持企业与客户之间的紧密关系,使消费者成为企业长期、忠实的用户,企业可使消费者不再转向竞争者,同时使企业之间的竞争更加隐蔽,避免公开对抗,从而稳定与扩大产品的销售市场,巩固与提高产品的市场占有率。
5.开展交叉销售,提高营销效率
由于现在企业和客户的关系经常变动,使得交叉销售在传统营销中很难实现,而利用数据库能有效追踪目标客户并与之建立一对一的服务方式,提供更多更好的、符合其需求的相关产品或服务,从而大大提高营销的效率。
二、企业实施数据库营销的思考与对策
1.正确认识数据库营销的内涵
数据库营销不只是一种简单的新营销方法。它是通过采用新技术来改造和改进目前的营销渠道和方法,还涉及企业的组织、文化和管理等方面。所以想成功实施数据库营销,企业必须改变传统的管理模式,即从组织的结构和形式上加以变革。如果不进行管理体制和工作流程的改进,数据库营销策略就只是一种附加营销方法,而不能体现其竞争优势,相反只会增加企业的营销成本和管理复杂性。
2.区别不同的客户,并采取相应的营销策略
数据库营销的原则是:把营销资源投入在能够带来更大价值回报的方面。我们知道在企业的客户群中,有些客户群是更有价值的,而有些客户是毫无价值的。为高价值客户群提供更好的服务提高他们客户的忠诚度,确保这些客户能够更长期的保留下来,对企业长期的发展非常重要。对干中端的客户群可以设计客户关怀项目,通过服务的交叉销售来激励这些客户的价值提升。而对于最低端的客户群。他们往往给企业带来负利润应当采取措施降低服务成本,或是通过一些营销门槛,对这些客户进行淘汰。
3.成立专门负责机构和培养数据库营销的高级人才
在企业现有的营销部门中,选择人员成立数据库营销小组,指定专人负责,同时配备专业的数据库营销技术专家。小组的主要任务要明确,工作流程必须规范,因为数据库营销人才的质量是数据库营销成功的关键因素特别是数据挖掘、分析的人才。同样的数据,用不同的数据挖掘和分析方法会产生不同的结论。所以对于国内企业来说,要注重引进或培养数据挖掘方面和数据分析方面的专家。
4.建立完备的数据库
企业要充分利用网络技术,用比较低的成本与客户进行沟通,使用多种数据收集方法,广泛收集对企业有价值的信息,如顾客信息、产品信息和竞争对手信息,并要不断更新这些信息,最终建立起最新、最完备的数据库中心。同时要深入挖掘数据信息,提供有价值的数据分析。面对丰富的信息资源,如何挖掘数据中隐含的信息,直接反映了企业的数据库营销实力。不同的挖掘方法将会有不同的结论。企业不能只停留在数据的表层挖掘上,而应利用先进的计算机、信息管理、人工智能等高科技技术深入挖掘对企业有用的资源。在企业营销部设立数据分析岗位,数据分析人员要求有市场营销学和计算机背景,负责与信息技术部门的协调。
5.掌握数据库营销的技能
数据库营销人员必须学会了解客户生命周期价值、数据分析、营销产品设计、多渠道客户沟通等相关的营销工具和营销技术,而且要掌握营销活动管理的技能,因为数据库营销需要企业多部门的彼此协调配合。此外,企业要来控制营销成本和收益的平衡,利用控制组建立大量的小规模测试而不要在一开始就做大规模的测试。营销人员必须学会如何计算客户生命周期价值,并且运用生命周期价值来评价每一个策略。
三、总结
数据库营销对于市场调查、产品的研制开发、定位以及营销策略的定位、实施与控制起着至关重要的作用;它可以创造新市场、敏锐地发现新市场、维持现有的市场,它可以与消费者进行着高效的、可衡量的、双向的沟通,真正实现了消费者对营销的指导作用。它可以与顾客保持持久的、甚至是终身的关系来保持和提升企业的短期利润,实现企业的长期目标。
参考文献:
一、数据库营销的作用
1.细分市场,准确确定顾客
建立与运用营销数据库,可以帮助企业准确地找到目标消费群。由于顾客类型与需求的多样性,形成了商品市场细分化的特性,而每一家企业或商店均难以满足所有消费者对该种商品的需求,因此,即使导入市场细分化战略、实行目标市场营销便能成为现代企业经营发展战略的必然选择。数据库营销使得一个单独的顾客成为一个微细分市场,在不同情形下保持与不同顾客的接触和持续的控制能力,从而为企业准确的选定目标顾客,实行目标市场营销篇定了基础。
2.降低营销成本,提高营销效率
运用营销数据库能够准确找出某种产品的目标客户,企业便可以避免使用昂贵的大众传播媒体,从而运用更经济的促销方式,降低成本,增强企业的竞争力。在市场竞争日益激烈的情况下,一些企业一味追求市场占有率,导致了大量的无效营销活动,使营销成本大幅增加;而另一方面,消费者的购买行为及消费习惯发生改变,要求出现更省时、便捷的销售服务,迫使企业寻找更为经济的营销方式。数据库营销不需要经过商、批发商和零售商等中间环节的各种营销形式,并能帮助企业在最合适的时机以最合适的产品满足顾客需求,可以降低成本,提高效率。
3.开展有针对性的一对一服务
建立与运用营销数据库,可以及时把握客户需求动态,为企业开发新产品提供准确的信息。建立与运用营销数据库可以以客户个人资料库为基础,分析研究世界各个角落消费者的消费习惯和消费动态,使企业按照客户的需求形态来设计与制造产品,开展有针对性的一对一服务,并根据客户的意见不断加以改进,使企业提供的产品和服务更能符合客户的要求,进而增加客户购后的满意感,进一步强化客户对企业及产品的忠诚度。
4.培养长期的客户关系,与竞争对手进行区别竞争
建立与运用消费者数据库,可以保持企业与客户之间的紧密关系,使消费者成为企业长期、忠实的用户,企业可使消费者不再转向竞争者,同时使企业之间的竞争更加隐蔽,避免公开对抗,从而稳定与扩大产品的销售市场,巩固与提高产品的市场占有率。
5.开展交叉销售,提高营销效率
由于现在企业和客户的关系经常变动,使得交叉销售在传统营销中很难实现,而利用数据库能有效追踪目标客户并与之建立一对一的服务方式,提供更多更好的、符合其需求的相关产品或服务,从而大大提高营销的效率。
二、企业实施数据库营销的思考与对策
1.正确认识数据库营销的内涵
数据库营销不只是一种简单的新营销方法。它是通过采用新技术来改造和改进目前的营销渠道和方法,还涉及企业的组织、文化和管理等方面。所以想成功实施数据库营销,企业必须改变传统的管理模式,即从组织的结构和形式上加以变革。如果不进行管理体制和工作流程的改进,数据库营销策略就只是一种附加营销方法,而不能体现其竞争优势,相反只会增加企业的营销成本和管理复杂性。
2.区别不同的客户,并采取相应的营销策略
数据库营销的原则是:把营销资源投入在能够带来更大价值回报的方面。我们知道在企业的客户群中,有些客户群是更有价值的,而有些客户是毫无价值的。为高价值客户群提供更好的服务 提高他们客户的忠诚度,确保这些客户能够更长期的保留下来,对企业长期的发展非常重要。对干中端的客户群可以设计客户关怀项目,通过服务的交叉销售来激励这些客户的价值提升。而对于最低端的客户群。他们往往给企业带来负利润 应当采取措施降低服务成本,或是通过一些营销门槛,对这些客户进行淘汰。
3.成立专门负责机构和培养数据库营销的高级人才
在企业现有的营销部门中,选择人员成立数据库营销小组,指定专人负责,同时配备专业的数据库营销技术专家。小组的主要任务要明确,工作流程必须规范,因为数据库营销人才的质量是数据库营销成功的关键因素 特别是数据挖掘、分析的人才。同样的数据,用不同的数据挖掘和分析方法 会产生不同的结论。所以对于国内企业来说,要注重引进或培养数据挖掘方面和数据分析方面的专家。
4.建立完备的数据库
企业要充分利用网络技术,用比较低的成本与客户进行沟通,使用多种数据收集方法,广泛收集对企业有价值的信息,如顾客信息、产品信息和竞争对手信息,并要不断更新这些信息,最终建立起最新、最完备的数据库中心。同时要深入挖掘数据信息,提供有价值的数据分析。面对丰富的信息资源,如何挖掘数据中隐含的信息,直接反映了企业的数据库营销实力。不同的挖掘方法将会有不同的结论。企业不能只停留在数据的表层挖掘上,而应利用先进的计算机、信息管理、人工智能等高科技技术深入挖掘对企业有用的资源。在企业营销部设立数据分析岗位,数据分析人员要求有市场营销学和计算机背景,负责与信息技术部门的协调。
5.掌握数据库营销的技能
数据库营销人员必须学会了解客户生命周期价值、数据分析、营销产品设计、多渠道客户沟通等相关的营销工具和营销技术,而且要掌握营销活动管理的技能,因为数据库营销需要企业多部门的彼此协调配合。此外,企业要来控制营销成本和收益的平衡,利用控制组建立大量的小规模测试 而不要在一开始就做大规模的测试。营销人员必须学会如何计算客户生命周期价值,并且运用生命周期价值来评价每一个策略。
三、总结
数据库营销对于市场调查、产品的研制开发、定位以及营销策略的定位、实施与控制起着至关重要的作用;它可以创造新市场、敏锐地发现新市场、维持现有的市场,它可以与消费者进行着高效的、可衡量的、双向的沟通,真正实现了消费者对营销的指导作用。它可以与顾客保持持久的、甚至是终身的关系来保持和提升企业的短期利润,实现企业的长期目标。
参考文献:
一、数据库营销的作用
1.细分市场,准确确定顾客
建立与运用营销数据库,可以帮助企业准确地找到目标消费群。由于顾客类型与需求的多样性,形成了商品市场细分化的特性,而每一家企业或商店均难以满足所有消费者对该种商品的需求,因此,即使导入市场细分化战略、实行目标市场营销便能成为现代企业经营发展战略的必然选择。数据库营销使得一个单独的顾客成为一个微细分市场,在不同情形下保持与不同顾客的接触和持续的控制能力,从而为企业准确的选定目标顾客,实行目标市场营销篇定了基础。
2.降低营销成本,提高营销效率
运用营销数据库能够准确找出某种产品的目标客户,企业便可以避免使用昂贵的大众传播媒体,从而运用更经济的促销方式,降低成本,增强企业的竞争力。在市场竞争日益激烈的情况下,一些企业一味追求市场占有率,导致了大量的无效营销活动,使营销成本大幅增加;而另一方面,消费者的购买行为及消费习惯发生改变,要求出现更省时、便捷的销售服务,迫使企业寻找更为经济的营销方式。数据库营销不需要经过商、批发商和零售商等中间环节的各种营销形式,并能帮助企业在最合适的时机以最合适的产品满足顾客需求,可以降低成本,提高效率。
3.开展有针对性的一对一服务
建立与运用营销数据库,可以及时把握客户需求动态,为企业开发新产品提供准确的信息。建立与运用营销数据库可以以客户个人资料库为基础,分析研究世界各个角落消费者的消费习惯和消费动态,使企业按照客户的需求形态来设计与制造产品,开展有针对性的一对一服务,并根据客户的意见不断加以改进,使企业提供的产品和服务更能符合客户的要求,进而增加客户购后的满意感,进一步强化客户对企业及产品的忠诚度。
4.培养长期的客户关系,与竞争对手进行区别竞争
建立与运用消费者数据库,可以保持企业与客户之间的紧密关系,使消费者成为企业长期、忠实的用户,企业可使消费者不再转向竞争者,同时使企业之间的竞争更加隐蔽,避免公开对抗,从而稳定与扩大产品的销售市场,巩固与提高产品的市场占有率。
5.开展交叉销售,提高营销效率
由于现在企业和客户的关系经常变动,使得交叉销售在传统营销中很难实现,而利用数据库能有效追踪目标客户并与之建立一对一的服务方式,提供更多更好的、符合其需求的相关产品或服务,从而大大提高营销的效率。
二、企业实施数据库营销的思考与对策
1.正确认识数据库营销的内涵
数据库营销不只是一种简单的新营销方法。它是通过采用新技术来改造和改进目前的营销渠道和方法,还涉及企业的组织、文化和管理等方面。所以想成功实施数据库营销,企业必须改变传统的管理模式,即从组织的结构和形式上加以变革。如果不进行管理体制和工作流程的改进,数据库营销策略就只是一种附加营销方法,而不能体现其竞争优势,相反只会增加企业的营销成本和管理复杂性。
2.区别不同的客户,并采取相应的营销策略
数据库营销的原则是:把营销资源投入在能够带来更大价值回报的方面。我们知道在企业的客户群中,有些客户群是更有价值的,而有些客户是毫无价值的。为高价值客户群提供更好的服务 提高他们客户的忠诚度,确保这些客户能够更长期的保留下来,对企业长期的发展非常重要。对干中端的客户群可以设计客户关怀项目,通过服务的交叉销售来激励这些客户的价值提升。而对于最低端的客户群。他们往往给企业带来负利润 应当采取措施降低服务成本,或是通过一些营销门槛,对这些客户进行淘汰。
3.成立专门负责机构和培养数据库营销的高级人才
在企业现有的营销部门中,选择人员成立数据库营销小组,指定专人负责,同时配备专业的数据库营销技术专家。小组的主要任务要明确,工作流程必须规范,因为数据库营销人才的质量是数据库营销成功的关键因素 特别是数据挖掘、分析的人才。同样的数据,用不同的数据挖掘和分析方法 会产生不同的结论。所以对于国内企业来说,要注重引进或培养数据挖掘方面和数据分析方面的专家。
4.建立完备的数据库
企业要充分利用网络技术,用比较低的成本与客户进行沟通,使用多种数据收集方法,广泛收集对企业有价值的信息,如顾客信息、产品信息和竞争对手信息,并要不断更新这些信息,最终建立起最新、最完备的数据库中心。同时要深入挖掘数据信息,提供有价值的数据分析。面对丰富的信息资源,如何挖掘数据中隐含的信息,直接反映了企业的数据库营销实力。不同的挖掘方法将会有不同的结论。企业不能只停留在数据的表层挖掘上,而应利用先进的计算机、信息管理、人工智能等高科技技术深入挖掘对企业有用的资源。在企业营销部设立数据分析岗位,数据分析人员要求有市场营销学和计算机背景,负责与信息技术部门的协调。
5.掌握数据库营销的技能
数据库营销人员必须学会了解客户生命周期价值、数据分析、营销产品设计、多渠道客户沟通等相关的营销工具和营销技术,而且要掌握营销活动管理的技能,因为数据库营销需要企业多部门的彼此协调配合。此外,企业要来控制营销成本和收益的平衡,利用控制组建立大量的小规模测试 而不要在一开始就做大规模的测试。营销人员必须学会如何计算客户生命周期价值,并且运用生命周期价值来评价每一个策略。
三、总结
数据库营销对于市场调查、产品的研制开发、定位以及营销策略的定位、实施与控制起着至关重要的作用;它可以创造新市场、敏锐地发现新市场、维持现有的市场,它可以与消费者进行着高效的、可衡量的、双向的沟通,真正实现了消费者对营销的指导作用。它可以与顾客保持持久的、甚至是终身的关系来保持和提升企业的短期利润,实现企业的长期目标。
参考文献:
企业在日常的生产经营活动中，产生了大量运营数据，如果不加以利用就会杂乱无章地占据大量的存储、管理、维护等资源。实际上这些数据是用户行为、用户习惯的表征记录，是企业各项经营活动的成果记录，其中蕴涵着大量的信息与知识，如果善加利用将是企业不可估量的战略资源。在数据的存储方面，随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们可以积累的数据越来越多。目前的数据库系统已经可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
因此，在学术界对数据库的知识发现的研究也在不断深入。1989年IJCAI会议进行了关于数据库中的知识发现（Knowledge Discovery and Database，KDD）的专题讨论，Fayyad将其定义为“KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程”。从1995年开始，KDD发展为国际年会，国内对该领域研究始于1993年，国家自然科学基金开始支持该领域研究。数据分析能力是一项对开发者、使用者都有很高要求的能力，需要具备数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、信息检索和数据库可视化等多方面的知识和技巧。
同时对于这项技术在企业中的实际应用来说，随着理论的深入与数据挖掘工具的不断推出，其对各个企业的实际生产经营活动都起到了很大的推动作用。特别是数据库营销，由于其较低的成本，完善的模型和对市场的细微把握，对企业有着重大的意义。而所有的营销活动都应以市场细分为基础，因此数据库营销中市场细分就成为其不可逾越的第一步工作。
一、数据库营销中市场细分的作用
数据库营销中市场细分的应用随着IT技术的发展和市场交易量的扩大愈来愈广泛。目前，各个行业领域包括金融业、电信业、网络相关行业、零售商、制造业、医疗保健及制药业等都将其视为本公司的重要战略资源加以应用。从目前技术的发展与行业的应用来看，其作用主要体现在以下方面：
第一，对运营数据进行更好的重组、汇集、抽取和预测，更方便、快捷地从企业现有资源上采集和转化信息和数据，能为企业管理提供更好的决策支持，使管理层及时地了解企业生产经营现状，深入地了解企业所处的竞争环境，更好地制定符合实际的战略方案。
第二，在激烈的市场竞争和迅速的业务扩张中，运营数据可以用来分析数据的一般特性，使用数据可视化、分类、聚类分析、序列模式分析等工具，理解商业行为、确定商业模式、捕捉对企业利益侵害行为、提高服务质量，提高资源利用率，提高员工劳动生产率。例如，电信企业中对客服中心的分布的设计，基站的设置等。
第三，运营数据是用户消费行为的直接记录，通过对用户长期消费活动数据的规律总结。有助于划分用户群体，使用分类技术和聚类技术，可以更精确地挑选出潜在的用户；识别用户购买行为，发现用户购买模式和趋势，进行关联分析，以便更好地进行产品组合、产品推介等等。
第四，运营数据虽然是历史数据的集合，如果能够通过各种工具发现其中存在的普遍规律。由于企业的生产经营有延续性，用户的消费习惯有规律性，我们可以用来预测未来的生产经营情况，比如我们可以通过营销案预演，虚拟整个营销过程，测试目标用户反应，初步评价各种营销案的效果，确认最能接受营销案的客户群体，保证在真正推出市场的销售方案代价最小，收益最大。又如，我们可以通过运营数据，发现用户流失的规律与特征，使企业能在用户流失之前做出有效地挽留措施，降低流失率。
二、数据库营销中市场细分与传统市场营销中市场细分的异同
市场细分是现代营销理念的产物是市场营销理论和战略的新发展。目前市场细分的理论和方法不断完善，而且被广泛地应用于营销实践。而作为本文研究的重点，数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分既有联系又有区别。
首先，两者的联系主要体现在：市场营销活动与数据库营销过程是衔接的。数据库营销的市场细分可以在营销活动之前提供数据预测；也可以用在营销活动之后分析结果，但两者总是联系紧密的过程。企业逐渐认识到，本企业的竞争优势体现在能够向用户提供满足整体需求的产品和服务组合，为用户提供个性化业务解决方案。因此，在设计市场营销业务项目时，需要采取不同的用户群细分方法对用户进行细分，对不同用户采取不同的服务策略。而企业的经营成果也正是构筑在不同细分用户对企业的贡献上的，不同的用户群体对总体收入的影响是不同的，因而在经营成果的分析中，也必不可少的需要对用户进行细分。这样可以加深对市场的了解，认清每种用户对企业经营活动的意义，从而制定更有针对性的营销政策。其理论依据也是相同的。根据1956年美国著名的市场学家温德尔・史密斯（Wendell Smith）的论述主要有两个：一是用户需求的异质性。由于用户需求、欲望及购买行为是多元的，所以用户在购买产品和使用服务上的需求呈现较大的差异。用户需求的异质性是进行用户细分的内在依据。二是企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争。现代企业由于受到自身实力的限制，即便是处于市场领先地位也不可能在整个营销过程中占绝对优势。为了进行有效的竞争，企业必须进行市场细分，选择最有利可图的目标用户群体，集中企业资源，制定有效的竞争策略来增强自己的竞争优势。所以企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争是进行市场细分的外在要求。
其次，数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分区别主要是：目的不同。数据库营销的市场细分目的是为了更好的从现有的经营数据中，找出对经营成果有影响的各个用户群体，并分析其影响程度或者找出其中规律；市场营销的市场细分，主要是为了开拓用户未被开发的潜力，增加其对经营成果的贡献。方法不同。数据库营销中的市场细分更加倚重数据库营销的各种手段，包括统计分析、数据挖掘等等，从海量的日常经营数据中，通过设定参数与算法，建立模型的方式，找出符合细分条件的用户群体。市场营销的市场细分，主要依据两种方法：一是依据自然属性来细分用户，主要是利用人口统计学、社会经济学、经济地理原理所提供的特定市场内有关个人的重要信息来细分用户，其变量主要有地理细分变量、人口统计变量、社会经济变量等，也可以把这些变量结合起来进行细分；二是依据行为属性来细分用户依据行为属性细分，用户主要是通过对人们的心理分析，个性特征，生活方式的研究来细分用户，其变量主要有心理分析变量、产品使用变量和产品效用变量等。对象不同。数据库营销中的市场细分主要面对企业现有用户，这是因为数据库营销的数据来源主要是企业已经获得的经营数据。市场营销的市场细分主要面对全体消费者，从中找出目标用户群体发展为企业的新用户。标准不同。数据库营销中的市场细分依据的标准在细分前是未知的，需要运用数据挖掘的方法与工具从大量数据中找出可以用来细分用户的标准。而市场营销的市场细分主要基于一些已知的标准，对目标可以进行归类与分析。
三、数据库营销中市场细分的方法与过程
上文结合市场营销的市场细分总结了数据库营销中的市场细分有以上的一些特点，所以在应用上，后者更多地依靠统计学与数据挖掘的方式进行。通过设定变量与参数，在企业经营获得的大量日常生产经营数据中，找出各种隐含的商务关系、产品关联、营销机会与用户行为特征。
数据库营销中市场细分的方法可以分为5项：关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析等。实现上述功能的算法包括统计类的诸如回归分析、时间序列、判别分析、因子分析；神经学习网络类的诸如粗糙集、决策树、模糊集、支持向量集等等。数据库营销中的市场细分的过程，如图1所示。
第一，确定市场细分参数。即决定使用何种参数从数据库的海量数据中提取相应的用户数据对用户进行细分。一般目前企业级的数据库营销应用中，为了更加精确地描述实际市场情况，模型的设计维数都比较高，设计与提取的参数数量一般都需要上百个。
第二，数据准备。一般前面两个步骤就会占据整个过程的50-90%的时间和精力。需要完成的工作包括：数据收集、数据描述、数据质量评估和数据清理、合并与整合、构建元数据，加载数据挖掘库等。
第三，数据分析与验证，运用数据挖掘的方法，将初步确定参数的具体数值进行分析，进而发现参数设定的有效性并进行参数的变换，形成对解释问题有效的参数集。
第四，建立模型。通过以上步骤，建立相应的数据模型，为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的“训练-验证”协议，进行模型训练与优化。
第五，模型应用与评估。按照确定的参数将目标用户导入模型进行细分，同时分析同类用户的各种特征，找出其中隐含的关联，为分析与应用提出结论。最后还要根据实际情况，对模型输出进行营销学上的解释，并进行实施效果评估。
参考文献：
1、张晓航.基于聚类算法的客户细分[J].通信企业管理,2005(12).
2、David Hand等著;张银奎等译.数据挖掘原理[M].机械工业出版社,2003.
企业在日常的生产经营活动中,产生了大量运营数据,如果不加以利用就会杂乱无章地占据大量的存储、管理、维护等资源。实际上这些数据是用户行为、用户习惯的表征记录,是企业各项经营活动的成果记录,其中蕴涵着大量的信息与知识,如果善加利用将是企业不可估量的战略资源。在数据的存储方面,随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们可以积累的数据越来越多。目前的数据库系统已经可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
因此,在学术界对数据库的知识发现的研究也在不断深入。1989年IJCAI会议进行了关于数据库中的知识发现(Knowledge Discovery and Database,KDD)的专题讨论,Fayyad将其定义为“KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程”。从1995年开始,KDD发展为国际年会,国内对该领域研究始于1993年,国家自然科学基金开始支持该领域研究。数据分析能力是一项对开发者、使用者都有很高要求的能力,需要具备数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、信息检索和数据库可视化等多方面的知识和技巧。
同时对于这项技术在企业中的实际应用来说,随着理论的深入与数据挖掘工具的不断推出,其对各个企业的实际生产经营活动都起到了很大的推动作用。特别是数据库营销,由于其较低的成本,完善的模型和对市场的细微把握,对企业有着重大的意义。而所有的营销活动都应以市场细分为基础,因此数据库营销中市场细分就成为其不可逾越的第一步工作。
一、数据库营销中市场细分的作用
数据库营销中市场细分的应用随着IT技术的发展和市场交易量的扩大愈来愈广泛。目前,各个行业领域包括金融业、电信业、网络相关行业、零售商、制造业、医疗保健及制药业等都将其视为本公司的重要战略资源加以应用。从目前技术的发展与行业的应用来看,其作用主要体现在以下方面:
第一,对运营数据进行更好的重组、汇集、抽取和预测,更方便、快捷地从企业现有资源上采集和转化信息和数据,能为企业管理提供更好的决策支持,使管理层及时地了解企业生产经营现状,深入地了解企业所处的竞争环境,更好地制定符合实际的战略方案。
第二,在激烈的市场竞争和迅速的业务扩张中,运营数据可以用来分析数据的一般特性,使用数据可视化、分类、聚类分析、序列模式分析等工具,理解商业行为、确定商业模式、捕捉对企业利益侵害行为、提高服务质量,提高资源利用率,提高员工劳动生产率。例如,电信企业中对客服中心的分布的设计,基站的设置等。
第三,运营数据是用户消费行为的直接记录,通过对用户长期消费活动数据的规律总结。有助于划分用户群体,使用分类技术和聚类技术,可以更精确地挑选出潜在的用户;识别用户购买行为,发现用户购买模式和趋势,进行关联分析,以便更好地进行产品组合、产品推介等等。
第四,运营数据虽然是历史数据的集合,如果能够通过各种工具发现其中存在的普遍规律。由于企业的生产经营有延续性,用户的消费习惯有规律性,我们可以用来预测未来的生产经营情况,比如我们可以通过营销案预演,虚拟整个营销过程,测试目标用户反应,初步评价各种营销案的效果,确认最能接受营销案的客户群体,保证在真正推出市场的销售方案代价最小,收益最大。又如,我们可以通过运营数据,发现用户流失的规律与特征,使企业能在用户流失之前做出有效地挽留措施,降低流失率。
二、数据库营销中市场细分与传统市场营销中市场细分的异同
市场细分是现代营销理念的产物是市场营销理论和战略的新发展。目前市场细分的理论和方法不断完善,而且被广泛地应用于营销实践。而作为本文研究的重点,数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分既有联系又有区别。
首先,两者的联系主要体现在:市场营销活动与数据库营销过程是衔接的。数据库营销的市场细分可以在营销活动之前提供数据预测;也可以用在营销活动之后分析结果,但两者总是联系紧密的过程。企业逐渐认识到,本企业的竞争优势体现在能够向用户提供满足整体需求的产品和服务组合,为用户提供个性化业务解决方案。因此,在设计市场营销业务项目时,需要采取不同的用户群细分方法对用户进行细分,对不同用户采取不同的服务策略。而企业的经营成果也正是构筑在不同细分用户对企业的贡献上的,不同的用户群体对总体收入的影响是不同的,因而在经营成果的分析中,也必不可少的需要对用户进行细分。这样可以加深对市场的了解,认清每种用户对企业经营活动的意义,从而制定更有针对性的营销政策。其理论依据也是相同的。根据1956年美国着名的市场学家温德尔·史密斯(Wendell Smith)的论述主要有两个:一是用户需求的异质性。由于用户需求、欲望及购买行为是多元的,所以用户在购买产品和使用服务上的需求呈现较大的差异。用户需求的异质性是进行用户细分的内在依据。二是企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争。现代企业由于受到自身实力的限制,即便是处于市场领先地位也不可能在整个营销过程中占绝对优势。为了进行有效的竞争,企业必须进行市场细分,选择最有利可图的目标用户群体,集中企业资源,制定有效的竞争策略来增强自己的竞争优势。所以企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争是进行市场细分的外在要求。
其次,数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分区别主要是:目的不同。数据库营销的市场细分目的是为了更好的从现有的经营数据中,找出对经营成果有影响的各个用户群体,并分析其影响程度或者找出其中规律;市场营销的市场细分,主要是为了开拓用户未被开发的潜力,增加其对经营成果的贡献。方法不同。数据库营销中的市场细分更加倚重数据库营销的各种手段,包括统计分析、数据挖掘等等,从海量的日常经营数据中,通过设定参数与算法,建立模型的方式,找出符合细分条件的用户群体。市场营销的市场细分,主要依据两种方法:一是依据自然属性来细分用户,主要是利用人口统计学、社会经济学、经济地理原理所提供的特定市场内有关个人的重要信息来细分用户,其变量主要有地理细分变量、人口统计变量、社会经济变量等,也可以把这些变量结合起来进行细分;二是依据行为属性来细分用户依据行为属性细分,用户主要是通过对人们的心理分析,个性特征,生活方式的研究来细分用户,其变量主要有心理分析变量、产品使用变量和产品效用变量等。对象不同。数据库营销中的市场细分主要面对企业现有用户,这是因为数据库营销的数据来源主要是企业已经获得的经营数据。市场营销的市场细分主要面对全体消费者,从中找出目标用户群体发展为企业的新用户。标准不同。数据库营销中的市场细分依据的标准在细分前是未知的,需要运用数据挖掘的方法与工具从大量数据中找出可以用来细分用户的标准。而市场营销的市场细分主要基于一些已知的标准,对目标可以进行归类与分析。
三、数据库营销中市场细分的方法与过程
上文结合市场营销的市场细分总结了数据库营销中的市场细分有以上的一些特点,所以在应用上,后者更多地依靠统计学与数据挖掘的方式进行。通过设定变量与参数,在企业经营获得的大量日常生产经营数据中,找出各种隐含的商务关系、产品关联、营销机会与用户行为特征。
数据库营销中市场细分的方法可以分为5项:关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析等。实现上述功能的算法包括统计类的诸如回归分析、时间序列、判别分析、因子分析;神经学习网络类的诸如粗糙集、决策树、模糊集、支持向量集等等。数据库营销中的市场细分的过程,如图1所示。
第一,确定市场细分参数。即决定使用何种参数从数据库的海量数据中提取相应的用户数据对用户进行细分。一般目前企业级的数据库营销应用中,为了更加精确地描述实际市场情况,模型的设计维数都比较高,设计与提取的参数数量一般都需要上百个。
第二,数据准备。一般前面两个步骤就会占据整个过程的50-90%的时间和精力。需要完成的工作包括:数据收集、数据描述、数据质量评估和数据清理、合并与整合、构建元数据,加载数据挖掘库等。
随着我国加入WTO，商业企业间的竞争将日趋激烈，能否依据市场需求，快速地决策出有效的营销策略，对商业企业的发展具有十分重要的意义。商业营销决策支持系统正是在这种背景下开发研制的，决策支持系统旨在通过人机交互系统、网络技术与通讯技术，综合利用各种数据、信息、知识以及模型技术支持决策工作，解决决策过程中的半结构化和非结构化问题，帮助决策者提高决策水平和实现决策的科学化，提高商业企业的市场竞争力。
一、基于web和数据仓库的商业营销决策支持系统体系结构
商业营销决策支持系统的体系结构以WEB和数据仓库（DW）技术为基础，以联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)工具为手段，利用数据仓库的优势，通过WEB技术可以最大限度地取得决策所需的各种信息并共享各种应用，从而为商业营销决策支持系统提供必要的技术环境。基于WEB和数据仓库的商业营销决策支持系统结构体系如下图所示。
1.数据仓库。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。它将分布在企业各个传统数据库中的数据进行清洁、抽取和转换，然后存储到一个中性存储区。主要应用于对全局的把握和事件的复杂分析等领域，其真正价值在于帮助人们制定能够改进工作过程的决策。
2.数据挖掘技术。数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。它将数据仓库中经过初步加工的大容量数据转化为有用的知识和决策信息，为决策人员提供有效的支持。数据挖掘的主要方法有信息论方法、集合论方法、神经网络方法、遗传算法、公式发现、统计分析方法、模糊论方法和可视化技术等。
3.联机分析处理技术。联机分析处理(OLAP)是使决策人员能够快速地获取他们所需信息的一些技术的综合。它通过快速、一致、交互地访问各种可能的数据仓库中的数据，帮助决策人员从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。OLAP是基于数据仓库的信息分析处理过程，OLAP对数据仓库中的多维数据进行切片和切块、钻取、旋转等，从不同角度提取有关数据，对数据进行深入分析和加工。
二、商业营销决策支持系统的功能
商业营销决策支持系统能对大量的商业数据进行数据挖掘，通过数据仓库技术进行数据分析和知识发现，能根据决策者的需求，通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。它能根据商家的业务需要和特点，通过对大量的营销数据和市场信息进行提取、清理、转换、并按决策主题的需要进行重新组织后，进行统计、分析和处理，以多种形式灵活地组织成数据分析报表，以及各种图形，如饼图、直方图、曲线图等，并提供经营管理预测信息，为商家的决策者及时掌握经营管理的真实动态，实现对商务、市场、顾客、商机、商业风险评估和预测等领域的深入分析，做出科学决策，为防范和化解经营风险提供多方位、多层次、多视觉的信息服务和重要的数据依据。具体功能有：
1.商务分析：针对商业管理系统不同的业务流程，在各个商务环节搜集相应的指标，如：利润率、应收率、销售率、库存量、单品销售情况及所占营业比例、风险采购和库存评价指标，等等。通过对总指标的观察和告警的设置方便而迅速地获得整个商家的经营状况，同时对各个部门的指标进行对比，直观地了解各个部门的实际情况。
2．商务业绩分析：包括个人或部门的营业额、销售量等统计，并在此基础上，进行同期比分析、应收分析、盈亏分析、各种商品的风险度分析等等。为商家实时掌握企业的发展和经营情况，以及分析经营商品的结构提供依据有利于调整经营业务，化解经营风险，提高企业职工的积极性和企业的效益。
3.财务分析：对商家的财务数据中的利润、费用支出、资金占用等具体经济指标进行分析。
4.市场分析：提供政策研究、商品价格比较，供需分析、销售渠道分析，为拓展市场，提高企业竞争力提供依据。
5.顾客分析：建立客户档案，进行客户分析，把握不同层次、不同性别、不同年龄、不同文化的人员的消费心理等，从而在经营中更具主动性和目的性，稳定重要客源等。
6.商机及时分析：使决策者在急需数据验证其决策的正确性时，能以最快的速度提供所需的数据，从而使决策者能做出更富有成效的决策。
关键词精准营销消费者数据库数据挖掘
一、引言
自科特勒第一次提出精准营销的概念以来，企业界和学术界在不同的角度对精准营销的理论和实践进行了大量的探索。国内烟草行业是提出和实践精准营销理念较早的行业之一，在精准营销领域也已积累很多的经验。随着我国烟草行业市场化改革的持续推进，卷烟市场竞争变得日益激烈，如何进行卷烟的精准营销已经成为烟草品牌做大做强的必由之路，也是当前烟草行业营销理论和实践都极为关注的焦点。但国内烟草行业的精准营销，缺少对于精准营销中最重要的消费者因素的研究。而随着烟草市场消费者市场呈现出日趋理性和个性化张扬并存的复杂表现，使得对消费者的研究，更加成为烟草企业精准营销体系成败的关键。
二、精准营销的产生与发展
（一）精准营销的概念
精准营销是近年来在营销理论和营销实践方面都获得极大的关注。菲利普・科特勒（Philip Kotler）提出精准营销这一概念后，受到了社会各界的广泛关注。精准营销最早应用于互联网广告领域，因其良好的适用性，开始在其他行业广泛应用，烟草行业也是其中之一。特别是进入 21 世纪后，消费者需求多样性和个性化更加突出，大众市场正逐步向分众市场转变，这也使得企业制定营销策略、开展营销活动时需要更“精准”。另外，信息技术不断发展和广泛运用，使企业建立消费者数据库，更快更准确地搜集到消费者资料，展开数据挖掘和分析并实现更加精准的沟通成为可能。
国内关于精准营销研究，也从未间断，其中较为有代表性的伍青生等的研究理论。在《精准营销的思想和方法》一文中，伍青生等学者提出精准营销就是在市场细分、目标市场选择的基础上用定量和定性相结合的方法展开对目标消费者的精确分析，分析出消费者的基本特征、行为特征和心理特征，并据此采用有针对性的策略，运用现代技术和方法，与目标消费者进行有效的沟通和交流，以实现高投资回报。
（二）精准营销的要求
从现有的理论研究和企业实践来看，如何构建精准营销体系还没有一个公认的标准。整体现有的理论研究和实践成果来看，一个合理的精准营销体系应满足收下几个方面的要求：
1.市场定位的“精准”。精准营销要求企业要依据一定的细分标准对市场进行细分，并选择适合的细分市场作为企业营销的主战场。在明确了目标市场以后，企业还要能通过分析准确地了解企业的目标消费者，最后根据竞争现状和企业实力，给自己一个明确的市场定位，这是实施精准营销的基础。
2.营销信息的“精确”。精准营销要求企业的营销活动要注重营销信息的建设，要通过畅通内部信息管理、加强信息采集、构建信息数据库等方式确保企业精确地把握好与营销密切相关的市场信息、销售信息和客户信息。
3.营销沟通的“精准”。精准营销的最终目的是通过“精准”的营销沟通来更有效地打动目标消费者、俘获目标消费者，并藉此来降低成本，因此要求企业能通过构建个性化、高效化的沟通体系，并依靠现代化的技术手段，以恰当的形式，通过恰当的渠道，高效地与目标消费者进行沟通，以有效地减少沟通费用的浪费，并保证足够的效果。
4.配套管理的“精细”。精细化管理就是变粗放为精细、科学的管理模式，是注重细节的管理模式，能降低管理成本，提高管理效率。
三、消费者数据库指标体系
（一）指标体系设计原则
根据烟草企业实际业务工作的需要，消费者数据库数据指标体系的设计，既要充分反映消费者价值内涵，又要有较强的可执行性，主要体现在以下几个方面：
1.科学性原则。科学性是制定消费者数据库评价指标体系的基础，指标的选择、指标的权重和量度的确定、数据的收集和计算，应以相关的学术理论、管理科学等科学理论为依据。
2.可操作性原则。消费者数据库所设置的评价指标体系应具有较强的可测性和可比性，指标项目有关资料收集的可行性以及指标体系本身的可行性。另外，指标体系应是简洁与复杂的平衡统一。
3.层次性、逻辑性和重要性相结合原则。消费者数据库指标的全面性有助于从不同侧面反映消费者价值的内涵，但是过于面面俱到往往反而会使指标体系模糊不清。
（二）指标体系内容
消费者数据库主要从收集以下三个方面的消费者资料，构成指标体系的内容：
1.消费者人口统计资料。消费者人口统计资料包括消费者的姓名、性别、家庭结构组成、出生年月、教育程度、联系方式等。
2.消费者心理统计资料。消费者心理统计资料包括消费者期望价值、购买行为、购买态度、购买要求和心理特征等。
3.消费者购买经历。消费者购买经历指消费者购买历史、购买数据和购买经验等。
（三）信息收集途径
消费者数据库的信息收集途径，主要可能通过下列方式完成：
1.现场收集。当不同层次的消费者在销售现场购或门店买产品时，由现场销售人员或店员忠实记录下他们的详细个人资料。
2.活动收集。企业通过举办有奖销售、免费试用和产品讲座等各种形式的促销活动有针对性地收集消费者的相关信息。
3.电话收集。通过接听企业设立的对外咨询电话、服务热线等登记顾客的反馈信息及消费者疑问。企业还可利用现代技术，从消费者那里获取各种信息和数据。
4.网络收集。企业通常通过在其网站上设计吸引消费者注册为会员，并填写表格提交，还可以通过网站交易平台获得消费者对产品的评价与建议。
5.问卷收集。通过问卷调查等市场调研方法获得竞争对手和消费者的信息。
四、消费者数据库数据挖掘方法
所谓数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息、新关联模式和趋势的过程。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
（一）描述型数据挖掘
描述型数据挖掘，是对数据进行总结和泛化的基础上，对数据进行高层次的处理。
1.数据总结：数据总结的目的是对数据进行浓缩，给出相应的紧凑描述。
2.聚类分析：聚类是根据一定的规则，按照相似性把样本归成若干类别。在对样本合理划分后，对不同的类进行描述。聚类通常用于将客户细分成不同的客户群。
3.关联分析：用关联规则挖掘大量数据中项集之间的有趣联系。它的主要应用领域是购物篮分析，也可对市场促销活动的有效性进行挖掘。此外，关联规则也可用于序列模式发现。
（二）预言型数据挖掘
预言型数据挖掘是根据已知目标变量值的历史数据， 来建立预测模型。
1.分类。它能将数据库中的数据项，映射到给定类别中的一个。分类定义了一种从属性到类别的映射关系，给定样本的属性值，根据已知的模式将其划分到特定的类中。
2.回归分析。通过已知变量来预测其他变量的值，找到相关的逻辑规律进行预测。
3.时间序列。用变量过去的值来预测未来的值。
五、消费者数据库的应用
（一）消费者特征分析
在精准营销时，需要了解消费者的具体特征。消费者数据库可以通过收集消费者的个人统计数据和购买交易数据，通过使用关联分析、分类描述和概念描述等，了解消费者的特征，构造有用的消费者特征模型，以此制定精准的营销决策来满足消费者的需求。
1.购买频繁度。通过了解消费者的购买频繁度，帮助制定精准的促销周期。
2.购买数量。通过了解消费者交易中购买的数量，准确地找出大客户，并提供相应的服务。
3.最近购买时间。通过分析消费者购买时间间隔，可找出长时间未购买的消费者并了解原因，采取相应的措施。
4.识别典型的消费群。通过分类和概念描述，可以获得不同类别的消费群体的特征。
5.目标消费者预测。通过对现有消费者特征的描述，可以预期未来的潜在消费者。
（二）消费者购买异常行为分析
消费者在购买活动中，出现与正常情况具有偏差的信息，对营销者是很重要的。通过对消费者购买时间、购买频次和购买数量等数据的分析，可以及时的发现消费者购买异常行为，并分析原因，制订精准的营销对策。
（三）消费趋势分析
通过消费者数据库对消费者的消费趋势进行分析，主要体现在以下几个方面：
1.分析指定区域内消费者的年龄、收入、职业、身体健康程度等静态特征发生变化时对卷烟销量、结构的影响，并挖掘主要影响因素，有针对性的调整卷烟投放策略。
2.分析指定区域内消费者数量、消费卷烟品牌的档次等因素发生变动时对卷烟销量、结构的影响，并以专题图的形式进行结果展示，及时掌握消费者变动趋势对指定区域内消费结构的影响程度。
3.综合分析人口数量、GDP、物价、人均收入等因素发生变化时对卷烟销量、结构及消费者的影响，挖掘宏观经济变化对卷烟销量、结构及消费者的变化规律。
六、小结
卷烟消费者数据库的建立与分析是一个长期的、系统的工作。要结合烟草公司的发展战略，借鉴烟草现有业务的发展和运营经验，在选定区域内，通过多种数据采集方式获取消费者的基本特征、购烟习惯等各种消费者数据，建立消费者数据库系统。通过消费者数据库系统的建立，更好地支撑烟草企业精准营销的开展。
参考文献：
一、商业银行的数据库营销
从营销的视角出发，数据库营销是市场主体通过其积累的历史信息，包括客户人口统计资料、消费数据、行为模式等，通过统计分析与趋势外推等方式来预测顾客未来的消费行为，包括可能消费的品类、产品、服务等。同时，市场主体可以据此通过聚类分析等统计学的方法对客户进行聚类分析，通过STP的模式来划分细分市场，根据企业的定位于特点来为某细分市场提供相应的市场供应物，以达到企业经营的目的。同时，利用数据库，企业可以进行客户关系管理。
从历史沿革上来看，数据库营销是有客户关系管理发展而来，其实质为以概率论与统计学为基础，以计算机技术、网络技术与数据库技术为支撑与实现手段。
其运用的基本原理为：作为市场主体的企业通过其记录的大量的消费数据信息，通过适当的算法、程序来对消费者的未来行为进行预测，并利用分析的结果来进行企业产品定位、设计针对性的营销方案，以实现企业的经营目标。数据库营销同时为企业对其经营的战略与策略提供了一个检核工具，使得企业能够不断检核企业的经营行为，并实现企业的长期价值最大化。
数据库营销是企业经营与运营的重要工具，具有普遍适用性。在具体的商业银行应用中，数据库营销可以理解为商业银行通过其积累和搜集的大量储蓄、信贷、理财、资信水平等信息，通过一定的分析方法预测包括居民个体、企事业等银行客户的行为，并对根据分析结果对客户进行分类，选择最适合的的客户作为重点服务对象，开发针对性的产品，提供特色的产品或者服务，并进行针对性的营销，实现商业银行的经营目标，即在较低风险水平上的可持续发展。
二、商业银行数据库营销的重要工具―数据挖掘技术
商业银行要有效的发挥数据库营销的威力，需要相应的技术手段来从商业银行庞大的数据库中“挖掘”有效信息用于指导银行的决策与实践。其中，数据挖掘技术是最重要的实现数据库营销的工具之一。
所谓数据挖掘是指通过设计一定的算法或者程序来从历史数据中来提取隐含的信息，此种隐含的信息能够指导实践与深入认识事物的基本规律。此种信息有几个特征：（一）隐含性。在其原始的呈现方式中，此种信息淹没在大量的无用数据之中，必须通过一定的算法或者程序使之显现出来；（二）价值性。数据挖掘出来的数据对于认识及实践具有直接或者间接的指导性，从而体现出其价值型；（三）科学性。数据挖掘是基于一定的数学与概率统计基础等基础科学之上，方法的科学保证了结论的科学。
数据挖掘区别于传统简单的统计回归，其更注重其商业应用。其能够对大量的隶属数据进行提取、转化、分析与建模等处理，并发掘其中的关键性的规律。
数据挖掘的基础是历史数据，记录历史数据的数据库、档案等为数据挖掘提供了“原料”，通过对“原料”的“精炼”，提取出对决策有帮助的信息。
在具体的应用中，数据挖掘主要应用于消费者行为预测、趋势分析、相关性分析、聚类分析等方面。
数据挖掘技术从应用来看，其主要包括分类、聚类分析、关联分析、以及概念描述、偏差检验和预测等。
（一）分类
通过对分析客体的特点，通过建立一定的标准来对总体进行细分，从而化大为小。比如银行可以通过对储户的行业特征进行分析，从而知道客户等级的划分或者制定针对性的营销策略。
（二）聚类分析
聚类分析基于大量的数据进行统计特征的分析，将不同的数据记录所体现的客体进行特征的计算，将大量的对象根据某些标准分成若干类别。对象分类之间具有较大的差异，而在类别之内的对象则具有较小的差异。比如银行根据其大量客户的信贷记录对企业的成长性进行评价，区分相应的类别，便于确定银行的信贷投放计划或者投放比例。
（三）关联分析
关联分析即相关性分析，其基本原理为一个事件的发生与另外一些事件的发生可能存在一定的联动性，此种联动性可能包括简单相关、因果相关、甚至是虚假相关等。如银行可以根据相关性的原理来开发某些信贷质量监测指标，当某个指标超过灵节点的时候，可以界定为信贷投放需要重点监管等。
（四）概念描述
对特定的对象的内涵与外延进行界定，并提炼出其共同点。并揭示出一种概念区别于另外一种概念的主要特征等。如商业银行在私人银行中对高风险承受能力与低风险承受能力的客户进行准确的界定，以开发针对性的产品和提供差别化的服务。
（五）偏差检验
在历史数据中可能有一些数据与其它数据存在重大的差异，即“孤点”，在数据处理的时候，这些数据被排除，因为其不能反映总体的状况，并可能给均值等指标带来较大的影响。但“孤点”也有其实践用途，如在贷款质量监测中，发现某些企业的现金流量急剧减少或者存货占总资产的比例过高，此种情况绩效出现，因为就需要分析，此项贷款是否存在难以按期偿付的风险，从而预防坏账的产生。
（六）预测
预测为根据历史数据提炼出相应的规律，在规律的假设条件没有变化的情况下，可以对未来的发展做出适当的推测。比如，银行可根据客户的定期存款情况或者基金定投的规律来推测客户的未来收益，从而为其信用授信提供计算依据。
三、商业银行利用数据挖掘进行数据库营销近期应推行的策略
（一）转变思路，提高认识
数据库营销是营销学的概念，而在传统的商业银行经营过程中，指导银行发展的主要经济学、金融学、财务学等学科，引入营销学，特别是营销学的前沿工具与思路对于传统的商业经营从业者来讲，需要思维的突破与视野的打开。商业银行的竞争格局已经要求所有的机构必须紧跟最前沿的各类思想与知识，吸纳数据库营销的理论、利用数据挖掘的方法是典型的跨界应用。
（二）预判环境变化，以市场为导向
商业银行经营的成功与国家政策密切相关，当信贷扩张的时候，商业银行的效益较好，而在信贷紧缩的时候，商业银行的经营相对比较有压力。但作为市场竞争主体而言的商业银行，其必须通过预判环境，提前进行业务布局的调整，是实现比较优势的关键点。利用其庞大的数据库与客户资源，接触数据库营销与数据挖掘，其完全可以实现业务格局的调整。
（三）加强科研与人才培养
数据库营销与数据挖掘属于典型的知识密集型的工作，要利用这两种工具，需要商业银行加强人才的培养与科研的重视力度，商业银行可以采用校企合作、建立科研机构等方式来实现人才的培养。
商业银行是一个复杂的系统，其经营的成功有赖于很多方面，但借用营销学中的数据库营销与数据挖掘技术能够为商业银行的经营成功提供一定程度的助力，从而使商业银行能够减少经营的风险，实现银行的可持续发展。
参考文献
一、问题的提出
目前的旅游规划文本当中的市场营销方式大部分仍是以传统的营销方式为主，没有充分考虑客源市场的需求，就营销论营销，没有把营销的理念贯穿于整个规划的过程，缺乏整体的营销观念，在客源市场调查的过程当中，对消费者需求的调查成分偏少，即使有，在后续的旅游产品设计中也难以体现，降低了客源市场的满意度。
另外一种情况是在传统的营销方式的基础上，间杂着一些现代营销方式的手段，如电话营销、电邮营销、短信营销等，都是在探索现代营销方式，但往往不成体系，在具体的运用过程当中，往往是传统营销方式的附庸，难以形成实际的效果。
第三种情况是指目前的旅游规划文本在指导具体的区域旅游实践当中的精准性不够，难以跟上外界环境的变化，没有充分考虑外界环境的变化，导致规划文本束之高阁，没有用处，资源浪费，规划文本的完成并不意味着规划过程的完成，规划的过程是一个反复修正的过程，是在具体的实践中检验的过程。
二、问题的分析
针对上述问题，本文试图从现代营销的手段之数据库营销的角度去分析，以其核心观念贯穿整个规划过程，用以指导具体的规划过程。
(一)客源市场调查中的数据库营销
每一个旅游规划在具体实施之前，都必须要进行客源市场的调研，了解客源市场的基本情况及消费需求，有必要的话，还依据不同的指标，进行客源市场的细分，以求在具体的规划过程中能精确定位，投放产品。目前的客源市场调查最常用的是问卷调查，辅之以访谈、电话调查等方式，(在不考虑样本是否科学性的基础上)得到客源市场消费者的主观、客观数据，进行数据的分析、加工。
可以看出客源市场的这种调查方式是一次性的，消费者在规划进行过程当中的需求变化及客观环境的变化并没有考虑，也就是说规划默认为客源市场的需求及消费模式短期内是不会变化的，其实不然，环境在时时刻刻的变化，消费者的心理也在时时的变化，因此，在此基础上，可以尝试建立所调查样本的数据库，以一定的周期为间隔，采取各种数据库营销方式进行样本的调研，对每一个细分市场的样本进行归类分析，指导规划的进行。
(二)以数据库为基础的旅游市场营销模式
传统的旅游市场营销方式以产品、价格、分销、促销为模式，以远远不能满足现有的消费者的需求，事实证明，这种传统的、不考虑市场的营销方式是不科学的，在旅游规划过程当中应该予以摒弃。取而代之的应该是以消费者为中心的消费者、成本、方便、沟通为模式的“4C”策略，而数据库营销是这一策略的最直接的体现，因此，在旅游规划创作过程当中，其基本的营销方式应该以定向直邮，电子邮件营销，网络传真营销和短消息服务等在内的多种形式的数据库营销手段为主，深挖其具体内涵，延展其多种利用方式。
通过数据库了解旅游者的兴趣爱好后，就可以在宣传册的封面上贴上他们喜欢的产品图或直接与他们在互联网上进行交流，当然交流的内容是他们感兴趣的话题，这样有利于加强与旅游者或潜在旅游者的关系。例如，旅行社利用自己的网站，运用数据库跟踪旅游者的习惯和兴趣爱好，以此为根据向旅游者推荐他们感兴趣的旅游线路。对旅游者了解得越多，就越能更好地帮助旅游者解决旅游购买过程中的问题，最后与旅游者建立起良好的商业关系，提升旅游企业的竞争力，并最终促进旅游业的发展。
(三)规划文本完成后的数据库营销
规划文本完成以后在具体指导实践的过程中应该结合环境的变化不断修正。
可以结合客源市场调查中所建立的数据库进行再次调查，不断反复，切实修正提供给消费者的旅游产品的可行性，以求“适销对路”，另一方面，服务行业的这种数据库营销有点类似于物质生产部门的“售后服务”，具体来讲，指的是在规划的实施过程当中，对客源市场或是部分游客进行回访，收集旅游者的信息，建立数据库，分析改进。
通过数据库资料可分析出旅游者的价值取向，然后针对不同旅游者提供不同类型的旅游产品展示、广告宣传和销售方式。一般来说，对旅游者了解越多，就越能提供令其满意的旅游产品和服务。
三、问题的解决
规划的本身就是一个营销的过程，关键是采取什么样的营销模式以及如何采用的问题，从上述分析，可以看出，营销的思想贯穿于规划的始终，客源市场的调研并不仅仅是一个直线式的过程，而更多的是一个循环往复的过程，规划是一个弹性的过程，是一个不断修正的过程，对于旅游者的营销是长期的过程，也是一个培养潜在消费者的过程。具体的数据库营销方式有很多，具体采取哪种方式或是几种方式的组合，应该根据客源市场的情况来定。
四、数据库营销在旅游规划中应该注意的问题
(一)从战略的高度来看待数据库营销的作用
旅游规划应该用战略的眼光、用资产的眼光来看待营销数据库，特别是应认识旅游者信息的真正价值，将规划所涉及到的旅游企业规划从“管理信息”向“利用信息”转化。企业应切实地制定出营销信息战略，对信息收集、维护和利用进行详细的规划和评估，从而将数据库营销提升到旅游企业战略的层次上，从战略的高度来看待数据库营销的应用。
(二)确保信息的真实性、一致性和规范化
