图2 出版行业的网络数据库营销流程图（图表来源：作者原创）
（一）网络数据库的概念
说到网络数据库，需要先了解一下数据库的概念。简单地说，数据库就是一个组织的广泛的数据集合，J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，个性和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。
了解了数据库的概念之后，对于网络数据库，可以定义为：以后台数据库为基础的，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询、分析等操作的系统。这个概念通俗一点理解就是：一个网络数据库就是用户利用浏览器作为输入接口，输入所需要的数据，浏览器将这些数据传送给网站，而网站再对这些数据进行处理，例如，将数据存入数据库，或者对数据库进行查询操作等，最后网站将操作结果传回给浏览器，通过浏览器将结果告知用户。
（二）网络数据库的功能
在市场营销中，网络数据库据有以下功能：
每个现存的或者潜在的顾客作为一个单独记录存储起来，其中每个个体的信息是细分市场的重要依据，挖掘总体数据发现市场总体特征。
除了顾客一般的信息，如姓名、地址、电话等，我们还要关注一定范围的市场营销信息，即顾客需求和需求特点，以及有关的人口统计和心理测试统计信息。
顾客是否能够接触到针对特定市场开展的营销活动信息，以及顾客与公司或竞争对手的交易信息是顾客记录中必须包含的。
数据库中应包含顾客对公司采取的营销沟通或销售活动时所作反应的信息。
存储的信息是针对营销策略制订者制定营销政策的，如针对每个产品在目标市场中采用何种营销策略组合。
数据库建设好后可以代替市场调研，即无须通过专门的市场调研来测试顾客对所进行的营销活动的响应程度。
（三）网络数据库营销的优势
与传统的数据库营销相比，网络数据库营销的独特优势主要表现在三个方面：动态更新、顾客主动加入、改善顾客关系。
1. 动态更新
在传统的数据库营销中，无论是获取新的顾客资料，还是对顾客反应的跟踪都需要较长的时间，而且反馈率通常较低，收集到的反馈信息还需要繁琐的人工录入，因而数据库的更新效率很低，更新周期比较长，同时也造成了过期、无效数据记录比例较高，数据库维护成本相应也比较答。网络数据库营销具有数据量大、易于修改、能实现动态数据更新、便于远程维护等多种优点，还可以实现顾客资料的自我更新。网络数据库的动态更新功能不仅节约了大量的时间和资金，同时也更加精确地实现了营销定位，从而有助于改善营销效果。
2. 顾客主动加入
仅靠现有顾客资料的数据库是不够的，除了对现有资料不断更新维护之外，还需要不断挖掘潜在顾客的资料，这项工作也是数据库营销策略的重要内容。在没有借助互联网的情况下，寻找潜在顾客的信息一般比较难，要花很大代价，比如利用有奖销售或者免费使用等机会要求顾客填写某种包含有用信息的表格，不仅需要投入大量资金和人力，而且又受地理区域的限制，覆盖的范围非常有限。
在网络营销环境中，顾客数据在增加要方便得多，而且往往是顾客自愿加入网站的数据库。最新的调查表明，为了获得个性化服务或获得有价值的信息，有超过 50%的顾客愿意提供自己的部分个人信息，这对于网络营销人员来说，无疑是一个好消息。请求顾客加入数据库的通常的做法是在网站设置一些表格，在要求顾客注册为会员时填写。但是，网上的信息很丰富，对顾客资源的争夺也很激烈，顾客的要求是很挑剔的，并非什么样的表单都能引起顾客的注意和兴趣，顾客希望得到真正的价值，但肯定不希望对个人利益造成损害，因此，需要从顾客的实际利益出发，合理地利用顾客的主动性来丰富和扩大顾客数据库。在某种意义上，邮件列表可以认为是一种简单的数据库营销，数据库营销同样要遵循自愿加入、自由退出的原则。
3. 改善顾客关系 增加了“一对一”营销的可能
顾客服务是一个企业能留住顾客的重要手段，在电子商务领域，顾客服务同样是取得成功的最重要因素。一个优秀的顾客数据库是网络营销取得成功的重要保证。在互联网上，顾客希望得到更多个性化的服务，比如，顾客定制的信息接收方式和接收时间，顾客的兴趣爱好、购物习惯等等都是网络数据库的重要内容，根据顾客个人需求提供针对性的服务是网络数据库营销的基本职能，因此，网络数据库营销是改善顾客关系最有效的工具。
关系营销强调与顾客之间建立长期的友好关系以获取长期利益。实践证明，进行顾客管理，培养顾客忠诚度，建立长期稳定的关系，对商业企业是十分重要的。数据库营销不仅受到沃尔玛、麦德龙等传统企业的重视，像亚马逊这样的新型网上企业更是十分重视客户管理。比如，当客户向亚马逊买一本书以后，亚马逊会自动记录下顾客的电子邮箱地址、图书类别，以后定期以电子邮件的形式向顾客推荐此类新书。这种方式极大推动了亚马逊网上销售业务的增长。 浅谈出版行业基于数据挖掘的网络数据库营销(二)相关范文
