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户行为特征信息包括客户满意度、客户忠诚度、客户对产品与服务的偏好或态度等 等。这些客户行为特征信息有时可以通过专门的数据调研获得，如通过市 场营销调研、客户研究等获得客户的满意度、客户对产品或服务的偏好，大多数时候需要通过客户行为模型和数据挖掘分析来产生，如客户忠诚度、客户流失倾向、 客户生命周期价值等等。

　　因此，客户行为特征信息往往较难以直接采集和获得，即使获得了也不容易结构化后导入到业务应用系统和客户分析系统。利用强大的用户行为建模能力与海量数据 挖掘技术，对客户静态数据与动态行为数据进行分析与处理，将分析结果直接写入转为数据库营销设计的海量数据库，作为结构化的、面向分析的信息，可以供决策 人员随时使用。

　　客户行为特征信息是客户分析的核心目标。

　　客户行为特征信息的应用往往具有一定的难度，尤其在一个对数据库营销以及数据库营销IT支持系统不是十分了解的企业，营销客户满意度、提高客户忠诚度、降低客户流失率、提高潜在客户发展效率、优化客户组合等核心的营销问题有着千奇百怪的定义，同样在使用不同的算法上也存在很大的分歧。

　　很多企业并没有有意识的应用过这类信息，而对于高端客户和活跃客户来说，客户行为特征信息可以有效的反映客户的行为倾向。对于很多企业来讲，尤其是服务类企业，有效的掌握客户关联类信息对于客户营销策略和客户服务策略的设计的实施是至关重要的，一些没能很好的应用这些信息的企业往往会在竞争中丧失竞争优势和客户资源。