随着市场竞争日趋激烈,以高速、双向沟通的互联网为代表的营销新媒介的迅速成熟,企业的营销方式正快速的从4P转向4C模式,客户及相关资源成为企业营销的核心。在这种环境下,客户关系管理、数据库营销等基于客户为核心的管理工具、营销工具成为研究和应用的热点,这些也使得企业能以比以前更丰富的、更有效率的手段认识客户、分析客户和接触客户,使得企业能比以往更高的效率开展营销工作。　　对于银行来说,客户关系管理系统的建设为管理和营销提供了丰富的、完备的业务数据和客户模型,也为开展数据库营销提供了良好的数据基础。银行业务数据中一般包括客户的基本信息、日常交易信息、加办诸如保险、理财产品等业务的情况表现信息等。从这些基础的一次信息出发可通过建立模型可得到对客户的评价。目前客户评价模型在各行业都已经有了大量的研究和应用。在银行业中一般将客户按指定特征如交易次数、交易金额、购买连续性、年利润贡献率、客户服务成本、客户维护成本等构成指标体系评量化描述客户价值,将客户定为一般客户、中端客户、VIP客户,并开展有针对性的客户服务。　　目前银行业应用的各类客户分析评价模型主要立足于银行内部业务数据,容易开展业务理解和解释。但是仅依靠业务指标来评价客户会面对以下三个典型问题。　　业务指标是对已有客户的评价基础,而未知的客户、潜在的客户是不可能有业务指标评价的。如果仅考虑内部业务数据开展分析和模型构建的话,相当于人为的将客户分析的范围划定在现有客户范围里。从另一个方面来看,这种构建模型的方法也只能解决提升现有客户价值的问题,而无法实现为企业获取新的客户资源。　　其次,在使用数据挖掘的聚类方法情况下,难以给出一个在业务理解上客户类别的明确界定。　　最后,银行的业务数据从客户分析角度来看仅仅描述了客户的金融和财务特征。基于客户生命周期价值的客户分析模型由于考虑到客户的生命阶段,并可根据其阶段预测客户未来的价值,故该模型是未来研究与应用的重要方向。可是这种模型的准确建立除了需要依靠银行自身的业务数据外,更多的是需要其他方面的辅助信息,如年龄、居住条件、兴趣、消费偏好等等。　　在这种情况下,本文提出银行需要与其他金融机构、零售商或各类数据服务提供商合作。通过跨行业的数据服务补充和完善银行自有数据,帮助银行从社会角度更好的认识自己的客户并开展数据库营销。　　电话、网络等新型传播媒介在营销中已经得到广泛应用。但是传统的媒介存在着不同的短板。如电子邮件成本低廉,但是由于大量的垃圾邮件的存在,使得用户对其信任度极低。对于高价值的金融产品和服务实在不适合采用这种媒介。同理,短信、电话媒介也同样存在类似问题。本文分析了各种媒介的差异及特点后,引入信函这一传统的通信方式作为银行业数据库营销的传播媒介。　　除了客户分析模型外,反馈环节的设计在数据库营销流程中也至关重要。没有反馈就不能知道客户分析模型是否正确、目标客户的选择是否合理、产品设计和营销创意设计是否可行。本文从传统媒介和直邮两大类做出了分析和设计。　　银行业务种类繁多,本文以信用卡业务为着眼点,分析商业银行开展数据库营销的核心问题,并提出对策方案。相比较传统的银行数据库营销研究,本文更强调的是如何充分利用各类资源优化客户评价模型,选择合理客户评价模型,选择合理的营销媒介,设计可控的、可评价的数据库营销过程。