（一）选择目标客户及获取数据

数据库营销首先要确保数据的准确性和质量。一般而言，营销数据来源有两种方式，一种是企业在业务中积累的，一种是从外部（如名单提供商）购买的。企业的业务活动中会产生大量数据，例如企业在销售活动、市场活动、市场调研、客户的来电咨询、售后服务中都可以有意识地收集客户的详细信息。

在从外部购买时，应注意几点：一是要调查名单提供商的资质、专业性，如果这家公司运作时间不长、公司经营不规范，卖给你的数据可能也有问题；二是要看数据是什么时间收集的，是不是具备时效性，数据有没有更新；三是使用这些数据前应抽取一部分做小范围的测试，以测试结果来推测数据的准确性。

数据质量管理和数据利用是一门艺术。在使用数据前，一定要对数据进行筛选，挑选出对企业的产品有迫切需求和具备购买力的细分客户群。常用的筛选细分客户群的方法有RFM模型、相关分析、逻辑斯蒂模型、数据挖掘技术、决策树等。

（二）合适的产品、定价与优惠

选择一个符合大家心理预期的价格以及优惠措施，使直接订购该产品更加有吸引力。如果产品的价格和优惠不够，这种营销方式不会有成果。

1.选择合适的产品

营销人员也可以通过购物篮分析的方法来选择合适的产品进行促销。购物篮分析是基于对历史销售数据的关联分析进行交叉销售的一种方法。

如果关联分析发现：消费者购买了产品A，就很可能再购买产品B，那么就将A、B两种产品放在一起卖，或对已经购买了产品A的客户再促销产品B。例如在美国沃尔玛连锁超市中，尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品是摆在一起的。这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女在家照顾孩子时，会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

企业通过购物篮分析找出相关的联想规则，并通过这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。购物篮分析基本运作过程主要包含两点：一是选择正确的品项。对企业而言，可能要从数以百计、千计的品项中选择出真正有用的品项出来。二是通过对共同发生矩阵的研究挖掘出联想规则。

购物篮分析应用越来越广泛，例如：针对信用卡购物能预测未来顾客可能购买什么；电信与金融服务业可以通过购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润；对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为这些疗程组合是否会导致并发症的判断依据。(www.daowen.com)

2.定价与优惠策略

通过数据库进行直接营销，由于省去了传统中间商渠道的费用，因此销售价格一般来说比流行的市场价格要低。

（1）直接低价定价策略

直接低价定价就是在公开时，价格就比同类产品要低。一般制造型企业在网上进行直销时采用这种定价方式。折扣策略是低价策略的一种形式，它是在原价基础上进行折扣来定价的。这种方式可以让顾客直接了解产品的降价幅度以促进顾客的购买。

（2）定制定价策略

Dell公司的用户可通过其网页了解本型号产品的基本配置和基本功能，根据实际需要和在能承担的价格内，配置出自己最满意的产品。

（3）使用定价策略

顾客通过互联网注册后可以直接使用某公司的产品，顾客只需根据使用次数进行付费，而无须将产品完全购买。ASP是使用这种定价策略最典型的应用模式。这一方面减少了企业为完全出售产品而进行的不必要的大量的生产和包装浪费，同时还可以吸引过去那些有顾虑的顾客使用产品。采用按使用次数定价方式，一般要考虑产品是否适合通过互联网传输，是否可以实现远程调用。

（4）拍卖竞价策略

百度的搜索引擎竞价排名就是采用这种方式。国外比较有名的拍卖站点eBay上，拍卖方只需将拍卖品的相关信息提交给eBay公司，经公司审查合格后即可上网拍卖。