“数据库驱动”的市场细分技术不应该仅仅集中在预测客户的反应和销售量上，还应该去尝试改变客户的消费习惯。数据库也完全能够支持企业为消费者提供更加适合的产品，策划更有创意的营销活动。

运用统计学的一些方法来细分消费者，一直是一种行之有效的营销方法。但是，企业还没有意识到，让统计人员和营销人员合作起来，不仅可以运用数据库细分来预测消费者的购买习惯，还能改变他们的购买习惯。

我们现在来做一个假设，一家直效营销的企业数据库中有10万个有效客户名单，它计划在9月份进行一项促销活动：

假设一，营销经理要统计人员提供一份两万人的最佳客户名单，统计人员马上运用“神经系统网络技术”选出了预期对活动最感兴趣的客户名单。于是，营销人员如期给名单上的每个客户寄去了一份“ 满100元减20元”的优惠券。活动的结果非常成功，客户的反应和预期几乎一样，销售额超过了盈亏平衡点。

假设二，营销经理召集统计人员和营销人员一起开会，回顾以前的活动情况、目前的细分市场和以前产品组合的表现。他们发现，往年9月份都是一个销量很高的月份，并预计今年9月份能创造利润的消费者将达到4万人。他们还发现，平均购买额较少的消费者通常对于百元优惠券兴趣不高，而平均购买额较高的消费者得到优惠券以后反而减少了他们的购买量。于是，他们重新修改了促销计划，将促销的范围扩大到了4万人。他们寄给平时购买额较少的消费者“满50减10元” 的优惠券，寄给平时购买额一般的消费者“满100元减20元”的优惠券，寄给平时购买额较多的消费者“满500减100元”的优惠券。活动结束后发现，每个类别的消费者都不同程度地提高了他们的消费金额。

两个方案的高下立见。

目前，直效营销领域比较流行的数据库市场细分方法为：按照企业与客户联系的频率进行细分，和按照客户对于企业的了解程度进行细分。应用哪种细分方法，要按照产品销售特性来选择。

例如有家专门销售肥皂、乳液和蜡烛的公司，它每个月都给客户寄产品资料，但是主要的销售季节只有公众假期，它已经这样做了5年，大部分消费者都只光顾过一次。

经过统计人员和营销人员的合作发现，其实大部分新的消费者都愿意再次购买产品，只是很多时候忘记了，等下一次收到宣传册时，他们因为时隔太久已经提不起兴趣了。因此，公司改变了沟通战略，他们依旧每年邮寄10次产品宣传册和优惠券，但是，每次邮寄活动都选择近期购买了产品的消费者，而在公众假期之前，他们专门进行一次针对很久没有光顾的客户的邮寄活动。当年，公司的销售额就翻了一番，特别是客户的重复购买率和长期价值增长迅速。

对大多数直效营销人来说，“艺术级的市场细分”即是用数据库来精确地决定，应该挑选哪些消费者并寄给他们优惠券。统计人员通常会利用一些技术模式，自信地在数据库中挑选出两万个客户名单，然后交给营销人员操作。一般来说，统计人员交给营销人员的结果缺乏详细的解释和说明，因此，这些结果对于最后的产品和营销设计的影响并不大。统计人员通常认为，他们的职责就只是在数据库中，按照营销人员事先决定的数量将客户名单挑选出来，至于设计产品优惠组合、信息传播规划和预算等工作都交给营销人员就可以了。

现在，这种思想倾向正在改变。“数据库驱动”的市场细分技术不应该仅仅集中在预测客户的反应和销售量上，还应该去尝试改变客户的消费习惯。传统的直效营销有一条重要理论叫“40／20／20 法则 ”，它认为一次成功的直效营销活动，其中40%要归功于准确地选择了目标市场（即精准的客户名单），40%归功于企业提供的产品和服务组合设计，20%归功于活动本身的创意和组织。一些富有创新意识的营销人却认为，数据库完全能够支持企业为消费者提供更加适合的产品，策划更有创意的营销活动。