近年来，由于营销趋势的发展与整体市场环境的改变，企业面对的已不再是一个同质性的市场，而是高度异质性的市场，因此企业本身应该致力于提升每一个客户的占有率，同时找出对企业具有最大价值的客户群体，通过客户关系的建立、贴心的服务，以提升企业的获利能力。　　企业可以利用客户数据库，进行精确的分析、目标客户定位、高价值客户识别，并且预测现有客户未来对企业相关营销活动的反应。另一方面，也可应用此记录推测数据库外具有相似行为模式的消费者群体，及这些消费群体可能的反应与回响，进一步达成“渗透现有客户，开发潜在客户”的任务。如此一来，企业就能深度了解其客户面貌及消费行为，建立竞争优势，创造高利润，为企业的生存与发展打下永续经营的利基点。　　本文主要以中国某电脑集团为例，并以其在2009年1月到2009年12月约1年期间，与江苏省中小型企业客户接触与购买交易记录为实证研究分析对象。借由其数据库中个别客户的特性、接触记录与响应的历史记录，运用逻辑回归（Logistic Regression）分析，希望找出未来的目标客户群体，提升营销效率;另外，本文也将针对数据库中个别客户的消费金额、次数、数量与频率，运用极大似然估计法以及加权极大似然估计法进行客户活跃性分析、客户平均购买数量分析，并运用RFM模型进行客户价值分析，了解不同客户对企业的价值高低，据此调整营销资源的配置并追求更高的成本效益。