随着信息技术与新方法的发展，以及企业管理层对有效且可衡量效果的营销需求的增加，数据库营销的应用也呈现爆炸式的增长。
现在是该系统总结数据库营销成果并明确其局限性的时候了。只有总结，才能更好地定位这个领域未来的发展方向。因此，本书将回顾数据库营销海量且丰富的研究成果。
我们选择学术研究、实践研究以及混合研究成果作为回顾的重点，这样做主要是基于以下三方面考虑。第一，我们希望本书能够证明，数据库营销已经产生了大量的知识成果，尽管本书并不能全部覆盖。第二，我们认为研究就是寻找事实，从而推动该领域的进展。因此，要通过回顾来区分哪些是已知的事实，哪些仅是猜测的成果。第三，这个领域的理论与实践相互重叠、完美衔接。当数据库营销的研究者能够发现一个有潜力的新方法时，企业可以马上在实践中对这个方法轻松地进行验证，如果该方法被证明有效，企业马上就会采用此方法。
我们努力编著一本集数据库营销方法与工具为一体的综合性著作，目标就是促进数据库营销的研究、教学与实践。因此，这本书将服务于以下几种潜在读者。
研究人员： 研究人员可以通过本书了解数据库营销某一特定主题的内容，提出研究问题，并通过书中的文献回顾及最新方法来回答这些问题。
教师： 教师可以通过本书学习数据库营销并决定该教授哪些内容。我们相信本书会让教师始终领先学生一步！
博士研究生： 博士研究生可以使用本书来获得必要的背景知识，从而进行数据库营销方面的学术研究。
高级商学院学生： 所谓高级，是指研究生和MBA学生，他们需要一本书来深入地了解某个特定主题的内容。我们发现在数据库营销教学中，一些好奇的学生很容易会问出一些有关预测模型、交叉销售、协同过滤、流失管理这些课堂所无法涵盖的有深度的问题。这本书将帮助他们达到一定深度。
数据库营销的实践者： 这部分读者包括那些在一般企业或咨询公司工作的市场分析人员或管理者，以及需要与上述人群进行合作的人员。一名IT专员需要了解数据使用的目的。一个负责维系老顾客的经理需要知道降〖2〗〖4〗数据库营销顾客分析与管理〖4〗〖3〗〖1〗前言低顾客流失率的方法有哪些。一个高级经理则须了解如何在获取新顾客与保留老顾客之间分配资金。一名统计人员可能需要了解如何构建一个数据库营销模型，并用来开发个性化的顾客交叉销售方案。一名分析人员仅需要了解什么是神经网络、贝叶斯网络Bayesian networks、支持向量机support vector machines。这本书将努力满足这些相关的需求。
尽管在过去的几十年里，数据库营销取得了爆炸式的增长，我们完全相信推动这些增长的背后因素IT、方法，以及管理者的需要还将持续。本书的基本假设是研究能够推动增长，结果自然是，数据库营销的美好未来还在前方。我们希望这本书能提供一个平台，促进实现这一美好的未来。
数据库营销最重要的一个方面是方法与应用之间的交互。我们的目标是提供两个方面的深度资料。相应地，我们对于方法与应用进行了章节安排。第2～4部分主要是方法；第5部分、第6部分则是应用。具体来说，本书的架构如下。
第1部分： 战略问题。我们定义了该领域的范围以及数据库营销的流程第1章。流程的起点是制定数据库营销战略，根据战略再确定数据库营销的目标与作用第2章。我们对此问题进行了深入探讨，并讨论了进行成功DBM的两个关系背景因素： 组织结构与顾客隐私第3章和第4章。
第2部分： 顾客终身价值LTV。数据库营销存在的三大基石就是顾客终身价值、预测模型与测试。我们讨论了计算LTV的方法，对其中的一些棘手问题如成本会计进行了探讨，这些问题容易被忽略，但是解决方案对实践具有重要影响第5～7章。
第3部分： 数据库营销工具： 基础。DBM首先需要顾客的数据。我们讨论了公司使用顾客数据的来源与类型第8章，并且深入探讨了数据库营销的另外两大基石测试与预测模型第9章和第10章。
第4部分： 数据库营销工具： 统计技术。我们讨论了用于生成预测模型的几种传统的以及几种最前沿的统计技术第11～19章。对那些想知道决策树是如何产生的，或者为什么神经网络比决策树更好，或者到底什么是机器学习的读者，这部分内容很有价值。
第5部分： 顾客管理。这一部分我们完全聚焦于应用。我们回顾了理论性的主题，既有已有的理论知识，又有各类工具，从而能更好地完成顾客管理的各项活动，包括获取顾客、交叉销售与升级销售、累积奖励计划、顾客分级计划、顾客流失管理、多渠道顾客管理，以及顾客获取与保留支出第20～26章。
第6部分： 管理营销组合。我们关注沟通和定价，全面地探讨了最优接触模型。我们认为该模型将会成为下一代数据库营销的标志。该模型的重点是定量地考虑当前决策对未来的影响，真正地管理顾客的长期价值第28章。我们还讨论了DBM沟通文本的设计第27章，以及定价的一些关键问题，包括获取与保留定价，以及二者的协调第29章。
本书的最初策划开始于2000年5月。具有讽刺意味的是，我们花了7年时间来写一本关于快速变化的技术问题的书。实际上，写这本书就像对一个移动的靶子射击。但是，这是一个我们心甘情愿为之付出的工作，我们希望达到的深度与广度决定了书的长度与写作时间。很多内容也是在我们的争论之中完成的，比如，在计算顾客终身价值中如何处理固定成本，什么方法值得我们注意及它们是如何运行的，以及为什么多渠道顾客是更高价值的顾客等。这本书的写作就是一个过程，就像数据库营销一样。
在这个过程中，我们必须感谢学术界与企业界的许多同人，没有他们的帮助这本书将无法完成。这些同人向我们提供了工作论文、参考文献，与我们通过电子邮件或者当面交流。他们教给了我们数据库营销的许多东西。这些人分别是： Kusum Ailawadi, Eric Anderson, Kenneth Baker, Anand Bodapati, Bruce Hardie, WaiKi Ching, Kristoff Coussement, Preyas Desai, Ravi Dhar, Jehoshua Eliashberg, Peter Fader, Doug Faherty, Helen Fanucci, Fred Feinberg, Edward Fox, Frances Frei, Steve Fuller, Bikram Prak Ghosh, Scott Gillum, William Greene, Abbie Griffin, John Hauser, Dick Hodges, Donna Hoffman, Eric J.Johnson, Wagner Kamakura, Gary King, George Knox, Praveen Kopalle, V. Kumar, Donald Lehmann, Peter Liberatore, Junxiang Lu, Charlotte Mason, Carl Mela, Prasad Naik, Koen Pauwels, Margaret Peteraf, Phil Pfeifer, Joseph Pych, Werner Reinartz, Richard Sansing, David Schmittlein, Robert Shumsky, K.Sudhir, Baohong Sun, Anant Sundaram, Jacquelyn Thomas, Glen Urban, Christophe Van den Bulte, Rajkumar Venkatesan, Julian Villanueva, Florian von Wangenheim, Michel Eedel, Biger Wernerfeldt, and John Zhang.
我们要特别感谢以下同人的研究协助，包括Carmen Maria Navarro顾客隐私实践，Jungho Bae 和Ji Hongmin数据分析, Zhu Qinglin 和 Paul Wolfson模拟程序，Karen Sluzenski图书参考文献，以及由Mary Biathrow，Deborah Gibbs，Patricia Hunt和 Carol Millay提供的不知疲倦的手稿准备工作。
从两位出色的评审人Peter Verhoef和 Ed Malthouse那里我们受益很多，他们的洞见既有森林也有树木，极大地提升了最终书稿的质量。
Springer出版团队给我们提供了许多帮助，也非常耐心。对Deborah Doherty，Josh Eliashberg，Gillian Greenough和 Nick Philipson我们深表感谢。
除了以上人员之外，我们也想对如下机构在资金、设施及模拟环境方面给予我们的支持表示感谢。这些机构包括杜克大学富卡商学院的天睿TeradataCRM研究中心，2002年Scott Neslin曾在这个中心工作，以及我们所在的西北大学凯洛格商学院、首尔国立大学和达特茅斯大学塔克商学院。
最后，把我们最深厚的感谢送给我们的爱人和家庭，他们给了我们支持、耐心与陪伴，没有他们，不会有本书。他们让我们知道家庭有多么重要，让我们有了面对坎坷起伏的勇气。谨以本书献给我们的爱人和家庭。
罗伯特C.布来伯格
金炳德
斯柯特A.耐思林
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