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大数据时代的市场营销与顾客管理之道，众多理论及实用模型的集合，你的书桌上就缺这一本了！

第1部分战 略 问 题

第1章绪论3

1.1什么是数据库营销3

1.1.1数据库营销的定义4

1.1.2数据库营销、直复营销与顾客关系管理4

1.2为什么数据库营销越来越重要5

1.3数据库营销过程6

1.4本书的组织架构8

第2章为什么要进行数据库营销10

2.1提高营销生产率10

2.1.1基本观点10

2.1.2营销生产率的深度探讨12

2.1.3营销生产率观点的证据15

2.1.4小结17

2.2建立和巩固顾客关系17

2.2.1基本观点17

2.2.2顾客关系和数据库营销的作用18

2.2.3数据库营销增强顾客关系的证据21

2.2.4小结24

2.3创造可持续的竞争优势24

2.3.1基本观点24

2.3.2可持续竞争优势观点的演变24

2.3.3小结33

2.4总结34

第3章数据库营销的组织问题35

3.1以顾客为中心的组织35〖2〗〖4〗数据库营销——顾客分析与管理〖4〗〖3〗〖1〗目录3.2数据库营销战略36

3.2.1实施数据库营销的战略36

3.2.2打造竞争优势37

3.2.3总结38

3.3顾客管理： 以顾客为中心的组织的结构基础38

3.3.1什么是顾客管理38

3.3.2顾客管理的动机39

3.3.3形成顾客群组40

3.3.4顾客管理是未来趋势吗40

3.3.5获取和保留部门化41

3.4信息管理的流程： 知识管理42

3.4.1定义42

3.4.2有效的知识管理会提高企业业绩吗43

3.4.3知识创造43

3.4.4编纂知识44

3.4.5传递知识45

3.4.6使用知识45

3.4.7设计知识管理系统46

3.4.8问题与挑战47

3.5薪酬和激励48

3.5.1理论48

3.5.2实证研究结果49

3.5.3总结50

3.6人员51

3.6.1提供合适的支持51

3.6.2公司内部协调51

第4章顾客隐私与数据库营销54

4.1背景54

4.1.1顾客的隐私顾虑及其对数据库营销人员的影响54

4.1.2历史观点56

4.2顾客对隐私的态度57

4.2.1市场细分方法57

4.2.2态度对数据库营销行为的影响58

4.2.3隐私顾虑的国际差异59

4.3关于隐私的现行做法61

4.3.1隐私政策61

4.3.2收集数据63

4.3.3法律环境63

4.4隐私顾虑的潜在解决方案65

4.4.1软件解决方案66

4.4.2监管66

4.4.3许可营销67

4.4.4顾客数据所有权69

4.4.5关注信任70

4.4.6高层管理者支持70

4.4.7隐私作为利润化的工具71

4.5总结与未来研究方向71

第2部分顾客终身价值(LTV)

第5章顾客终身价值： 基本原理77

5.1概述77

5.1.1顾客终身价值的定义77

5.1.2顾客终身价值计算的简单举例78

5.2LTV的数学公式79

5.3两种主要的顾客终身价值模型： 简单保留模型和转移模型80

5.3.1简单保留模型80

5.3.2转移模型85

5.4包含不可观测的顾客流失的LTV模型90

5.5收入估算97

5.5.1收入恒定模型97

5.5.2趋势模型97

5.5.3因果模型97

5.5.4购买率和购买量的随机模型97

第6章顾客终身价值的计算问题98

6.1概述98

6.2贴现率和时间期限98

6.2.1资本机会成本99

6.2.2基于风险来源方法的贴现率103

6.3顾客投资组合管理104

6.4成本核算问题107

6.4.1作业成本法(ABC)107

6.4.2可变成本和分配固定间接成本109

6.5对营销活动的反应115

6.6外部效应118

第7章顾客终身价值的应用120

7.1使用LTV获取目标顾客120

7.2使用LTV指导顾客赢回策略121

7.3使用SCM模型确定顾客价值122

7.4LTV模型应用案例125

7.5使用LTV相似形式的市场细分方法128

7.5.1顾客金字塔128

7.5.2使用LTV方法建立顾客组合129

7.6LTV组成部分的驱动力130

7.7预测潜在LTV131

7.8评价企业的顾客整体132

第3部分数据库营销工具： 基础

第8章数据的来源137

8.1概述137

8.2描述顾客的数据分类138

8.2.1顾客身份数据138

8.2.2人口统计数据139

8.2.3心理特质或生活方式数据139

8.2.4交易数据140

8.2.5营销活动数据141

8.2.6其他类型的数据142

8.3顾客信息的来源142

8.3.1内部(二手)的数据143

8.3.2外部(二手)数据144

8.3.3原始数据159

8.4终极营销企业160

第9章测试设计与分析161

9.1测试的重要性161

9.2测试还是不测试162

9.2.1信息价值法162

9.2.2评估误命中成本(assessing mistargeting costs)165

9.3抽 样 技 术167

9.3.1概率抽样VS.非概率抽样167

9.3.2简单随机抽样167

9.3.3系统随机抽样168

9.3.4其他抽样技术168

9.4确定样本量169

9.4.1确定样本量的统计方法169

9.4.2决策理论方法171

9.5测试设计175

9.5.1单因素实验设计175

9.5.2多因素实验： 全因子(full factorials)177

9.5.3多因素实验： 正交设计180

9.5.4准实验设计183

第10章预测建模过程184

10.1预测建模与对营销生产率的需要184

10.2预测建模过程： 总述186

10.3过程详述187

10.3.1定义问题187

10.3.2准备数据187

10.3.3估计模型192

10.3.4模型评价195

10.3.5选择目标顾客203

10.4一个预测建模的例子209

10.5长期考虑214

10.5.1“向唱诗班传道”214

10.5.2模型适用期和选择性偏差215

10.5.3理解预测模型的结果218

10.5.4预测建模过程需要管理218

10.6未来的研究方向219

第4部分数据库营销工具: 统计技术

第11章预测建模中的统计问题223

11.1构建统计模型的经济判断223

11.2变量与模型的选择225

11.2.1变量选择225

11.2.2变量转换229

11.3缺失值处理230

11.3.1个案删除230

11.3.2成对删除231

11.3.3单一插值法231

11.3.4多重插值法231

11.3.5数据融合233

11.3.6缺失变量哑变量234

11.4统计模型的评价235

11.4.1将样本分为校准样本和验证样本235

11.4.2评价标准237

11.5总结: 演化模型建立243

第12章RFM分析244

12.1概述244

12.2RFM模型的基础245

12.2.1Recency、Frequency和Monetary的定义245

12.2.2RFM在细分市场预测中的应用246

12.3盈亏平衡点分析: 确定分界点247

12.3.1利润化的分界点回应率248

12.3.2有差异的订单额249

12.4RFM模型扩展250

12.4.1将RFM模型当成方差分析处理250

12.4.2非离散的替代回应模型253

12.4.3Colombo和Jiang(1999)开发的一个随机RFM模型255

第13章购物篮分析257

13.1概述257

13.2对营销人员的益处258

13.3推导购物篮关联规则258

13.3.1确认一个购物篮问题259

13.3.2推导“有趣”的关联规则259

13.3.3Zhang(2000)关于关联和不关联的测量261

13.4购物篮分析中的问题262

13.4.1使用分类法克服维度问题262

13.4.2两个以上商品的关联规则263

13.4.3添加虚拟项目以提高购物篮分析的质量263

13.4.4在购物篮分析中添加时间要素264

13.5结论265

第14章协同过滤267

14.1概述267

14.2基于记忆的方法268

14.2.1计算用户之间的相似性269

14.2.2评价标准272

14.3基于模型的方法274

14.3.1聚类模型275

14.3.2基于项目的协同过滤275

14.3.3Chien & George的贝叶斯混合模型(1999)276

14.3.4Ansari等的分层贝叶斯模型(2000)276

14.4协同过滤存在的问题277

14.4.1将基于内容的信息过滤与协同过滤结合起来277

14.4.2内隐评价280

14.4.3选择偏差282

14.4.4跨类别推荐283

第15章离散因变量与时间存续模型284

15.1二元回应模型284

15.1.1线性概率模型285

15.1.2二元Logit(或Logistic 回归)和Probit模型285

15.1.3罕见事件数据的Logistic回归287

15.1.4判别分析289

15.2多项反应模型290

15.3计数数据模型292

15.3.1泊松回归292

15.3.2负二项回归292

15.4删失回归(Tobit)模型及扩展293

15.5时间存续(风险)模型295

15.5.1存续数据的特征295

15.5.2运用经典线性回归模型分析存续数据296

15.5.3风险模型297

15.5.4在风险函数中加入协变量299

第16章聚类分析301

16.1概述301

16.2聚类过程302

16.2.1选择聚类变量302

16.2.2相似性测量303

16.2.3聚类方法306

16.2.4聚类的群组数量313

16.3聚类分析的应用313

16.3.1解释结果313

16.3.2选择目标群组315

第17章决策树316

17.1概述316

17.2决策树原理317

17.3选择划分规则319

17.3.1多样性基尼(Gini)系数319

17.3.2熵(Entropy)与基于信息论的度量321

17.3.3卡方(Chi|Square)检验322

17.3.4其他划分规则323

17.4确定决策树的大小323

17.4.1决策树的剪枝方法323

17.4.2确定决策树大小的其他方法325

17.5决策树方法的其他问题326

17.5.1多元变量划分326

17.5.2成本问题326

17.5.3确定树326

17.6直邮广告的应用327

17.7决策树方法的优势与劣势329

第18章人工神经网络330

18.1概述330

18.1.1发展历史330

18.1.2人工神经网络在数据库营销中的应用331

18.1.3优势与劣势331

18.2神经元模型333

18.3多层感知器336

18.3.1网络架构336

18.3.2反向传播算法(back propagation)338

18.3.3在信用评分中的应用339

18.3.4隐藏层单元的个数、学习速率及动量参数340

18.3.5停止规则341

18.3.6特征(输入变量)选择341

18.3.7评估输入变量的重要性342

18.4径向基函数网络343

18.4.1背景343

18.4.2曲线拟合(逼近)问题343

18.4.3应用举例345

第19章机器学习346

19.1概述346

19.21  规 则347

19.3利用覆盖算法的规则归纳349

19.3.1覆盖算法与决策树349

19.3.2PRISM351

19.3.3评价规则的概率指标及INDUCT算法354

19.4基于实例的学习357

19.4.1优势与劣势357

19.4.2基于实例的学习算法的简要介绍357

19.4.3范例的选择358

19.4.4属性权重359

19.5遗 传 算 法360

19.6贝叶斯网络361

19.7支持向量机364

19.8多种方法的结合: 委员会机器366

19.8.1Bagging366

19.8.2Boosting367

19.8.3其他委员会机器368

第5部分顾 客 管 理

第20章获取顾客371

20.1概述371

20.2顾客资产的基本方程372

20.3获取成本372

20.4增加获取顾客数量的策略374

20.4.1扩大市场规模374

20.4.2增加获取营销支出374

20.4.3改变获取曲线的形状375

20.4.4使用先导产品377

20.4.5获取定价与促销377

20.5开发顾客获取项目规划378

20.5.1框架378

20.5.2市场细分、目标市场选择和定位(STP)379

20.5.3产品/服务380

20.5.4顾客获取的目标市场选择380

20.5.5顾客获取的目标市场选择方法382

20.6获取营销的研究问题385

第21章交叉销售与升级销售387

21.1策略387

21.2交叉销售模型388

21.2.1下一件购买产品模型388

21.2.2考虑购买时机的下一件购买产品模型399

21.2.3包含时机与回应的下一件购买产品模型402

21.3升级销售405

21.3.1一个数据包络分析模型405

21.3.2随机前沿模型407

21.4开发持续的交叉销售活动408

21.4.1流程概述408

21.4.2战略408

21.4.3收集数据410

21.4.4分析410

21.4.5实施410

21.4.6评估411

21.5研究需要412

第22章累积奖励计划413

22.1定义和动机413

22.2累积奖励计划如何影响顾客行为413

22.2.1增加销售的作用机制413

22.2.2顾客对累积奖励计划的反馈414

22.3在竞争环境中的累积奖励计划是否会增加利润422

22.4累积奖励计划的设计425

22.4.1决策设计425

22.4.2基础设施425

22.4.3注册程序425

22.4.4奖励计划426

22.4.5奖励428

22.4.6个性化营销429

22.4.7伙伴关系430

22.4.8监控和评价430

22.5累积奖励计划案例431

22.5.1Harrah’s 娱乐公司431

22.5.2英国超市行业: Nectar计划与Clubcard计划431

22.5.3Cingular公司的通话时长延期使用计划433

22.5.4希尔顿酒店433

22.6研究需要434

第23章顾客分级计划436

23.1定义和动机436

23.2设计顾客分级计划437

23.2.1概述437

23.2.2审查目标438

23.2.3创建顾客数据库438

23.2.4定义等级438

23.2.5确定每一等级的获取可能性440

23.2.6每一等级的发展可能性441

23.2.7顾客等级资金分配443

23.2.8设计特定等级计划448

23.2.9实施与评估449

23.3顾客分级计划案例450

23.3.1Bank One(Hartfeil，1996)450

23.3.2加拿大皇家银行(Rasmusson，1999)450

23.3.3Thomas Cook旅行(Rasmusson，1999)450

23.3.4加拿大杂货店连锁(Grant ＆ Schlesinger，1995)451

23.3.5Major US 银行(Rust et al.，2000)451

23.3.6维京办公产品(Miller，2001)452

23.3.7瑞典银行(Storbacka ＆ Luukinen，1994；Storbacka，1993)452

23.4实施顾客分级计划的风险452

23.5未来的研究需要454

第24章顾客流失管理456

24.1问题456

24.2引起顾客流失的因素460

24.3预测顾客流失463

24.3.1单一的未来时期模型464

24.3.2时间序列模型469

24.4减少流失的管理方法471

24.4.1概述471

24.4.2主动的顾客流失管理框架472

24.4.3实施主动的顾客流失管理计划475

24.5未来的研究477

第25章多渠道顾客管理478

25.1多渠道顾客管理的出现478

25.1.1多渠道管理的驱动力478

25.1.2多渠道管理的拉力479

25.2多渠道顾客479

25.2.1顾客渠道选择决策的学习框架479

25.2.2多渠道顾客的特征480

25.2.3多渠道选择的决定因素482

25.2.4顾客渠道转移模型487

25.2.5研究购物491

25.2.6渠道使用和顾客忠诚492

25.2.7获取渠道对顾客行为的影响493

25.2.8渠道引入对公司绩效的影响494

25.3发展多渠道战略496

25.3.1多渠道设计过程的框架496

25.3.2分析顾客496

25.3.3渠道设计497

25.3.4实施方式501

25.3.5革命503

25.4行业案例505

25.4.1零售“实践”(Crawford，2002)505

25.4.2Waters公司(《CRM ROI评论》，2003)506

25.4.3制药行业(Boehm，2002)506

25.4.4Circuit City公司(Smith，2006;Wolf，2006)507

25.4.5总结507

第26章顾客获取与保留的管理508

26.1概述508

26.2获取和保留模型509

26.2.1Blattberg和Deighton(1996)的模型509

26.2.2队列模型513

26.2.3Ⅱ型Tobit模型513

26.2.4竞争模型517

26.2.5总结: 如何建立顾客获取和顾客保留模型519

26.3的顾客获取和顾客保留支出520

26.3.1在没有预算约束的条件下优化Blattberg/Deighton模型520

26.3.2获取成本、保留成本、LTV和支出的关系: 如果获取

成本超过保留成本，企业是否应该专注于顾客保留524

26.3.3优化预算限制的Blattberg/Deighton模型527

26.3.4多阶段有预算约束的队列模型优化530

26.3.5Reinartz等人(2005)的Tobit模型优化533

26.3.6总结: 我们什么时候应该在获取与保留上投入更多533

26.4顾客获取与保留的预算计划535

26.4.1顾客管理营销预算(CMMB)535

26.4.2执行问题536

26.5获取与保留策略: 一个整体框架537

第6部分管理营销组合

第27章数据库营销沟通设计541

27.1计划过程541

27.2设立总体规划542

27.2.1目标542

27.2.2战略542

27.2.3预算542

27.2.4总结543

27.3文案开发543

27.3.1创造性战略543

27.3.2促销547

27.3.3产品549

27.3.4多要素营销沟通组合的个性化557

27.4媒体选择558

27.4.1选择558

27.4.2整合营销沟通559

27.5评价营销沟通计划559

第28章多项活动管理562

28.1概述562

28.2动态回应现象562

28.2.1磨合、耗尽和遗忘562

28.2.2重叠568

28.2.3购买加速，忠诚度以及价格敏感性的影响568

28.2.4同时考虑磨合、耗尽、遗忘、重叠、加速和忠诚度569

28.3接触模型571

28.3.1促销模型(Ching et al.，2004)572

28.3.2应用决策树回应模型(Simester et al.，2006)573

28.3.3风险回应模型(Gnül et al.，2000)574

28.3.4分层Bayes模型(Rust & Verhoef, 2005)576

28.3.5考虑顾客和企业的动态理性的模型(Gnül and Shi, 1998)577

28.3.6纳入库存管理(Bitran&Mondschein，1996)579

28.3.7考虑多个不同目录的模型 (Campbell et al.，2001)581

28.3.8多个目录的邮寄(Elsner et al.,2003，2004)584

28.3.9增加在线固定样本组调查的回应率(Neslin et al.，2007)585

28.4总结588

第29章定价策略592

29.1概述——基于顾客的定价策略592

29.2顾客购买多种产品时的基于顾客的定价594

29.2.1情况1: 仅有产品1被购买595

29.2.2情况2: 以产品1为主打产品的两种产品购买模型596

29.3顾客在两个时期购买产品或服务时的针对顾客的定价597

29.3.1悲观的情况:  Rq ——对质量的期望高于真实的质量599

29.3.3研究问题599

29.4使用顾客资产模型的获取顾客定价及保留顾客定价599

29.5赢回顾客定价602

29.6追加销售定价603

29.7通过数据库目标市场选择模型进行歧视定价604

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书摘插图

数据库营销的组织问题第3章

量化分析是数据库营销的重要部分，但是这些分析与实施工作必须依托组织。本章我们将探讨公司该如何为数据库营销的实施提供组织保障。其中的关键概念是建立以顾客为中心的组织，围绕顾客搭建组织架构。我们还将探讨以顾客为中心的组织结构的关键成分——顾客管理和知识管理。在组织结构的基础上，我们接下来讨论数据库营销的战略以及员工的薪酬和奖励。

3.1以顾客为中心的组织

数据库营销的成功执行要求对数据管理和模型方法的熟练掌握。然而，这些工具并不是在真空的组织环境下应用的。本章我们讨论为成功执行数据库营销应该怎样设计组织。

本章出现的一个核心概念是以顾客为中心的组织。这是指围绕顾客即为了吸引更多顾客，而不是为了销售产品搭建组织架构。Stauffer(2001)引用产业专家David Siegel的话： “如果你们真的关心顾客……那么你必须围绕顾客重组整个公司。”Stauffer接着说: “不是重构公司以服务顾客，而是让顾客决定你怎样构建组织。”Galbraith(2005： 6)认为以顾客为中心是必要的前提条件： “以顾客为中心的需要并没有消失，而是由每个公司自己决定应用水平……这是成功所要求的。”

我们在Galbraith(2002，2005)提出的五角星模型的基础上进行讨论。这些五角星模型强调成功组织设计的五种成分： 战略、结构、过程、激励及人员(Galbraith，2005： 15)。战略是指组织的目标以及组织想要实现目标所使用的方法。结构是指组织结构图——需要创建的部门与职位，以及它们怎样相互影响。过程是指采用何种办法使信息在组织内部流动。激励是为保证组织员工高效工作进行的薪酬设计。人员是指可以确保员工拥有适当的技能与状态去实施组织设计的政策。

图3.1 展示了以顾客为中心的组织的五角星模型。我们将在接下来的部分讨论这个框架的五种成分及下面列出的各要素。

图3.1以顾客为中心的组织的五角星模型

*这些概念由Langerak和Verhoef(2003)提出。

〖2〗〖4〗数据库营销——顾客分析与管理〖4〗〖3〗〖1〗第3章数据库营销的组织问题3.2数据库营销战略

为实施数据库营销而进行的组织设计来自公司的数据库营销战略。主要问题有： ①采用什么数据库营销战略？②怎样通过组织设计建立起竞争优势？

3.2.1实施数据库营销的战略

1.  Langerak/Verhoef分类法

Langerak和Verhoef(2003)区别了顾客关系管理的三种战略： 顾客亲密、运营效率和营销效率。顾客亲密是指企业为其顾客提供个人服务，对顾客了如指掌，然后为顾客定制产品、服务及沟通方案。运营效率是指企业利用CRM来降低成本，充分而高效地利用非营销资源。营销效率是指使用顾客数据来提高营销生产率，例如，利用营销获得更低的顾客流失率、更成功的交叉销售，以及从总体上提高顾客盈利率。

Langerak和Verhoef认为，公司必须按照自己的战略来进行组织设计。例如，他们研究了一家私人投资银行，这家银行的战略是顾客亲密，但公司对顾客的服务却是非个人化的。公司意识到它需要与顾客之间发展个人化而亲密的关系。它们把自己的顾客分成三组(独立自主的人、制定战略的人、寻求安全感的人)，然后给每组顾客配备了相应的顾客管理团队。公司创立了一种新的组织结构来更好地实施它们的战略。

Langerak和Verhoef还研究了一家在价格、便利性及速度等方面追求运营效率的保险公司。这意味着公司需要使运营成本尽可能低，同时还需要开发尽可能迅速和高效地与顾客互动的办法。这个战略要求公司与顾客建立一种高度交易化的关系。该公司在数据管理的基础上构建了组织结构，数据管理部门向其他部门提供数据以提高工作效率。该部门还能支持公司的网上渠道，从网上渠道销售个人化产品成本很低。

后，Langerak和Verhoef研究了一家度假酒店，其营销活动非常低效。它们发出了大量邮寄信息收到的回复却很少。它们需要顾客关系管理来提高营销效率。于是，它们建立了顾客关系管理部门，主要关注数据挖掘、数据库管理、整合数据库营销和顾客接触。这个系统旨在提高它们的营销生产率。

总之，Langerak和Verhoef提出的三种CRM战略，每种都需要不同的组织设计以及不同程度地以顾客为中心。

2.  Galbraith的“战略定位器”

Galbraith(2005： 3233)也提出公司在多大程度上以顾客为中心取决于公司的战略。他开发了一个“战略定位器”，这是一个包括两个维度的测量量表： 一个是规模与范围；另一个是整合。规模与范围指的是公司产品的数量和种类。整合是指公司的产品必须打包或者捆绑在一起来让顾客满意的程度。根据Galbraith的说法，一个公司在其量表上的得分也就是，它提供的产品种类需要进行整合的程度，决定了这个公司以顾客为中心的程度。

Galbraith描述了一家化学公司，该公司只需较低程度地以顾客为中心。这家公司需要整合的产品较少，因此它在战略定位器上的评分较低。尽管公司的组织设计考虑了以顾客为中心的一些因素，如建立顾客管理团队，但正式的组织结构仍是以功能和地理区域来划分的。

然后Galbraith描述了一家需要中度以顾客为中心的投行。这家公司有中等数量需要整合的银行产品，因此该公司在战略定位器上得分适中。其组织设计不仅包括顾客经理，还包括由顾客管理团队协调顾客接触的正式流程。公司还实施了基于顾客绩效的正式的激励结构，同时还有正式的CRM培训项目。

Galbraith用 IBM的例子作为高度以顾客为中心的代表。IBM有几种不同的产品需要高度整合。因此IBM在战略定位器上评分很高。IBM的策略集中在向顾客提供解决方案，这是一种高度以顾客为中心的思想。这种观念认为，无论采用什么样的产品和服务都要为顾客解决问题，考虑到问题的复杂性，这需要IBM管理团队的高度协调。现在IBM建立了一套以解决问题为导向的组织结构，产品经理与顾客一起工作来决定如何组合IBM的产品和服务以解决顾客的问题。它的流程能够确保顾客计划和首要任务能很容易地被所有与该顾客有关的经理分享。IBM仍使用销售指标来激励销售人员，这是一种以产品为中心的方法，但也以正式的流程来检验员工是否胜任， 确保他们能够满足顾客的需要。

3.2.2打造竞争优势

企业在不断努力建立竞争优势即核心竞争力，使它们拥有超越竞争者的可持续的优势。很有可能公司设计的实施数据库营销的组织结构，就是竞争优势的来源之一。

Peteraf(1993)阐述了“企业的资源视角”，他定义了决定企业能力能否转化为竞争优势的四个因素： 异质性、事后限制竞争、不完美的流动性、事前限制竞争作者感谢Margaret Peteraf, Justin Engelland, Tuck MBA(2005)对于此方面内容的有益讨论。。异质性是指行业内的企业具有不同的能力。例如，一家公司可能建立了一个不同于且优于其他竞争者的市场分析部门。事后限制竞争意味着企业的能力很难复制。又如，也许竞争者可能知道公司使用哪种软件包进行交叉销售，但由于该公司具有一个强调顾客管理的组织结构，它非常了解自己的顾客，以至于没有其他公司可以复制它的成功。不完美的流动性是指带给企业竞争优势的资源，其他企业公司无法得到。竞争对手常常想挖走公司好的经理。然而，该顾客经理之所以能干可能是因为公司的制度允许他与市场分析小组频繁地互动。因此竞争对手即使挖走该经理也不会得到同样的成功。事前限制竞争是指先发者优势。再如，一家公司如果是个使用CRM来提高运营效率的，它就会在组织结构建设方面把其他对手都甩在后面。

前言

随着信息技术与新方法的发展，以及企业管理层对有效且可衡量效果的营销需求的增加，数据库营销的应用也呈现爆炸式的增长。

现在是该系统总结数据库营销成果并明确其局限性的时候了。只有总结，才能更好地定位这个领域未来的发展方向。因此，本书将回顾数据库营销海量且丰富的研究成果。

我们选择学术研究、实践研究以及混合研究成果作为回顾的重点，这样做主要是基于以下三方面考虑。，我们希望本书能够证明，数据库营销已经产生了大量的知识成果，尽管本书并不能全部覆盖。第二，我们认为研究就是寻找事实，从而推动该领域的进展。因此，要通过回顾来区分哪些是已知的事实，哪些仅是猜测的成果。第三，这个领域的理论与实践相互重叠、完美衔接。当数据库营销的研究者能够发现一个有潜力的新方法时，企业可以马上在实践中对这个方法轻松地进行验证，如果该方法被证明有效，企业马上就会采用此方法。

我们努力编著一本集数据库营销方法与工具为一体的综合性著作，目标就是促进数据库营销的研究、教学与实践。因此，这本书将服务于以下几种潜在读者。

研究人员： 研究人员可以通过本书了解数据库营销某一特定主题的内容，提出研究问题，并通过书中的文献回顾及方法来回答这些问题。

教师： 教师可以通过本书学习数据库营销并决定该教授哪些内容。我们相信本书会让教师始终领先学生一步！

博士研究生： 博士研究生可以使用本书来获得必要的背景知识，从而进行数据库营销方面的学术研究。

高级商学院学生： 所谓“高级”，是指研究生和MBA学生，他们需要一本书来深入地了解某个特定主题的内容。我们发现在数据库营销教学中，一些好奇的学生很容易会问出一些有关预测模型、交叉销售、协同过滤、流失管理这些课堂所无法涵盖的有深度的问题。这本书将帮助他们达到一定深度。

数据库营销的实践者： 这部分读者包括那些在一般企业或咨询公司工作的市场分析人员或管理者，以及需要与上述人群进行合作的人员。一名IT专员需要了解数据使用的目的。一个负责维系老顾客的经理需要知道降〖2〗〖4〗数据库营销——顾客分析与管理〖4〗〖3〗〖1〗前言低顾客流失率的方法有哪些。一个高级经理则须了解如何在获取新顾客与保留老顾客之间分配资金。一名统计人员可能需要了解如何构建一个数据库营销模型，并用来开发个性化的顾客交叉销售方案。一名分析人员仅需要了解什么是神经网络、贝叶斯网络(Bayesian networks)、支持向量机(support vector machines)。这本书将努力满足这些相关的需求。

尽管在过去的几十年里，数据库营销取得了爆炸式的增长，我们完全相信推动这些增长的背后因素——IT、方法，以及管理者的需要——还将持续。本书的基本假设是研究能够推动增长，结果自然是，数据库营销的美好未来还在前方。我们希望这本书能提供一个平台，促进实现这一美好的未来。

数据库营销重要的一个方面是方法与应用之间的交互。我们的目标是提供两个方面的深度资料。相应地，我们对于方法与应用进行了章节安排。第2～4部分主要是方法；第5部分、第6部分则是应用。具体来说，本书的架构如下。

第1部分： 战略问题。我们定义了该领域的范围以及数据库营销的流程(第1章)。流程的起点是制定数据库营销战略，根据战略再确定数据库营销的目标与作用(第2章)。我们对此问题进行了深入探讨，并讨论了进行成功DBM的两个关系背景因素： 组织结构与顾客隐私(第3章和第4章。)

第2部分： 顾客终身价值(LTV)。数据库营销存在的三大基石就是顾客终身价值、预测模型与测试。我们讨论了计算LTV的方法，对其中的一些棘手问题如成本会计进行了探讨，这些问题容易被忽略，但是解决方案对实践具有重要影响(第5～7章)。

第3部分： 数据库营销工具： 基础。DBM首先需要顾客的数据。我们讨论了公司使用顾客数据的来源与类型(第8章)，并且深入探讨了数据库营销的另外两大基石——测试与预测模型(第9章和第10章)。

第4部分： 数据库营销工具： 统计技术。我们讨论了用于生成预测模型的几种传统的以及几种前沿的统计技术(第11～19章)。对那些想知道“决策树是如何产生的”，或者“为什么神经网络比决策树更好”，或者“到底什么是机器学习”的读者，这部分内容很有价值。

第5部分： 顾客管理。这一部分我们完全聚焦于应用。我们回顾了理论性的主题，既有已有的理论知识，又有各类工具，从而能更好地完成顾客管理的各项活动，包括获取顾客、交叉销售与升级销售、累积奖励计划、顾客分级计划、顾客流失管理、多渠道顾客管理，以及顾客获取与保留支出(第20～26章)。

第6部分： 管理营销组合。我们关注沟通和定价，全面地探讨了“接触模型”。我们认为该模型将会成为下一代数据库营销的标志。该模型的重点是定量地考虑当前决策对未来的影响，真正地管理顾客的长期价值(第28章)。我们还讨论了DBM沟通文本的设计(第27章)，以及定价的一些关键问题，包括获取与保留定价，以及二者的协调(第29章)。

本书的初策划开始于2000年5月。具有讽刺意味的是，我们花了7年时间来写一本关于快速变化的技术问题的书。实际上，写这本书就像对一个移动的靶子射击。但是，这是一个我们心甘情愿为之付出的工作，我们希望达到的深度与广度决定了书的长度与写作时间。很多内容也是在我们的争论之中完成的，比如，在计算顾客终身价值中如何处理固定成本，什么方法值得我们注意及它们是如何运行的，以及为什么多渠道顾客是更高价值的顾客等。这本书的写作就是一个过程，就像数据库营销一样。

在这个过程中，我们必须感谢学术界与企业界的许多同人，没有他们的帮助这本书将无法完成。这些同人向我们提供了工作论文、参考文献，与我们通过电子邮件或者当面交流。他们教给了我们数据库营销的许多东西。这些人分别是： Kusum Ailawadi, Eric Anderson, Kenneth Baker, Anand Bodapati, Bruce Hardie, WaiKi Ching, Kristoff Coussement, Preyas Desai, Ravi Dhar, Jehoshua Eliashberg, Peter Fader, Doug Faherty, Helen Fanucci, Fred Feinberg, Edward Fox, Frances Frei, Steve Fuller, Bikram Prak Ghosh, Scott Gillum, William Greene, Abbie Griffin, John Hauser, Dick Hodges, Donna Hoffman, Eric J.Johnson, Wagner Kamakura, Gary King, George Knox, Praveen Kopalle, V. Kumar, Donald Lehmann, Peter Liberatore, Junxiang Lu, Charlotte Mason, Carl Mela, Prasad Naik, Koen Pauwels, Margaret Peteraf, Phil Pfeifer, Joseph Pych, Werner Reinartz, Richard Sansing, David Schmittlein, Robert Shumsky, K.Sudhir, Baohong Sun, Anant Sundaram, Jacquelyn Thomas, Glen Urban, Christophe Van den Bulte, Rajkumar Venkatesan, Julian Villanueva, Florian von Wangenheim, Michel Eedel, Biger Wernerfeldt, and John Zhang.

我们要特别感谢以下同人的研究协助，包括Carmen Maria Navarro(顾客隐私实践)，Jungho Bae 和Ji Hongmin(数据分析), Zhu Qinglin  和 Paul Wolfson(模拟程序)，Karen Sluzenski(图书参考文献)，以及由Mary Biathrow，Deborah Gibbs，Patricia Hunt和 Carol Millay提供的不知疲倦的手稿准备工作。

从两位出色的评审人Peter Verhoef和 Ed Malthouse那里我们受益很多，他们的洞见既有“森林”也有“树木”，极大地提升了终书稿的质量。

Springer出版团队给我们提供了许多帮助，也非常耐心。对Deborah Doherty，Josh Eliashberg，Gillian Greenough和 Nick Philipson我们深表感谢。

除了以上人员之外，我们也想对如下机构在资金、设施及模拟环境方面给予我们的支持表示感谢。这些机构包括杜克大学富卡商学院的天睿(Teradata)CRM研究中心，2002年Scott Neslin曾在这个中心工作，以及我们所在的西北大学凯洛格商学院、首尔国立大学和达特茅斯大学塔克商学院。

后，把我们深厚的感谢送给我们的爱人和家庭，他们给了我们支持、耐心与陪伴，没有他们，不会有本书。他们让我们知道家庭有多么重要，让我们有了面对坎坷起伏的勇气。谨以本书献给我们的爱人和家庭。

罗伯特·C.布来伯格

金炳德

斯柯特·A.耐思林