首先，本文对数据库营销及个性化的概念、含义进行介绍，介绍了数据库营销的运作程序及在数据库营销中经常使用的数据挖掘和统计分析技术。在此基础上，对数据库营销策略进行研究。其次，本文提出根据用户的购买交易记录，使用聚类算法进行客户细分，将市场分为具有相似购买模式的群体。同时，本文对粗糙集理论进行客户规则提取的过程进行了研究。企业通过发现目标聚类，调整市场战略，进而为目标用户安排合适的产品和资源。第三，针对消费者的个性化需求要求，本文提出采用混合模型和贝叶斯估计相结合的方法，结合个人用户的稀疏性问题和整体购买模式建立准确个人购买行为模型，用于预测用户未来可能购买的商品，将此作为个性化营销的依据。最后，在上述工作的基础上，本文对个性化数据库营销系统的框架进行研究，并讨论了数据库存储问题，同时系统采用即时通信技术，解决其处理客户反馈实时性差的问题。