目中2600萬個成員的資訊——例如他們所使用的租車公司、旅館，以及餐館等——來擬訂有針對性的營銷活動，從而節約了1億多美元的成本。

節約成本，在於編制更精確的顧客模式和削減發出郵件數量的能力。例如，一次諸如採用推銷信用卡的直接營銷活動，通常僅有大約2％的回應率。美國的梅隆銀行在1997年設定了爭取20萬新戶頭的目標，為此計劃向1000萬可能的顧客郵寄邀請函。然而，這家銀行卻利用了資料探勘技術產生了3000個最可能的顧客的模式。對這些模式的子集再加以精選，產生了更小的一個數目。測試表明，這個更小的數目會產生12％的回應率。這個回應率使得這家銀行只需發出200萬份邀請函即可獲得他們想要的20萬名顧客，而不是原定的向1000萬人發出信函。因此，利用資料探勘技術除了削減成本之外．還提高了每位新開戶的顧客的平均利潤率，其利潤要比通常高3倍，因為該技術瞄準了那些需求最適合梅隆銀行服務專案的顧客。

這個例子說明了資料探勘的兩個重要方面。第一個方面僅就其規模而言：牽涉到的資料量和所探索的模式數目要比傳統的資料分析量大得多。第二個方面就是，即使是受過高階培訓的專家也能獲益於資料探勘；正如我們在梅隆銀行的例子中所見，一個外部專家小組得出的結果比本公司專職資料分析部門用常規方法得出的結果高6倍，而所花時間只是後者的四分之一。我們的一個主要目標就是使資料探勘工具使用簡易，因此連最終的商務使用者，而不是專家，都會使用它們。

資料探勘將成為線上互動行為的一項要求。NCR公司的董事長兼執行長拉斯·尼伯格向我描述了他使用的銀行自動提款機給他顯示的提示選單：您想要英語還是西班牙語的說明？您想提取哪種戶頭？您想要哪種業務？業務完畢後，還想做另一種業務嗎？最後，自動提款機顯示一份廣告，上面有一個電話號碼，告訴顧客，如您想向銀行借一筆抵押貸款就可撥這個號。大部分自動提款機使用者都操作過類似的選單。

然而拉斯幾乎每次使用自動提款機時，都是從同一個賬戶上提取同樣金額。他已經從這家銀行借了一筆抵押貸款。而且每個月都給這家銀行付一大筆款以還債。當他塞進他的銀行卡時，這臺機器為什麼不用他通常使用的語言問他：“拉斯，您想從您的初級賬戶上提取通常的款項嗎？”為什麼不推銷一項他還沒有使用的、適合他個人情況的服務呢？這種專門化的服務對他和銀行都會更有利。提出這些相關的問題所需要的資訊，就儲存在某處的一臺電腦裡。NCR公司實際上就為拉斯使用銀行自動提款機的那家銀行生產自動提款機，而且正在研製資料探勘中的主要技術。拉斯非常想為他的顧客解決這種問題。

資料探勘是顧客關係管理方面（CRM）的一部分，其中資訊科技幫助公司靠單獨接觸而不是大眾營銷模式來管理顧客關係。在有特定交貨渠道的地方，資料探勘對於聯絡個人顧客是可行的，不管這貨物是一臺自動提款機、一個網址，還是透過電子郵件促銷和報盤來做的直接營銷，有了資料探勘所提供出的模式，您就可以按此模式向顧客介紹您的產品，這最有可能增加您在他心目中的價值，或他在您心目中的價值。

這種個性化的方式，對於所有媒體上的廣告來說有深刻的涵義，包括電視和雜誌。隨著數字化電視的流行以及電子書籍變為人們偏愛的閱讀雜誌和報紙的方法，幾乎所有型別的廣告都會擺脫大眾廣告，走向個性化廣告。出現在螢幕上的廣告將根據各地不同的電視觀眾人口統計情況而有所不同。

公司以後不必為美國每一家有大眾媒體的家庭付為一輛汽車或其他商品做廣告的費用。相反，它們只需買最有效的人口統計資料來聯絡自己潛在的顧客。例如，假設某人已經購買了某種型別的汽車，而您認為他或她到市場上購買一輛新車的時間範圍正適合您的銷售計劃，那麼您就可以較準確地瞄準那位顧客。一家大汽車公司仍然可以購買其他人口統計資料來保持自己品牌的高知名度，同時也可以把廣告聚焦在最佳顧客群上。

我們已經在網上看到了某些個性化的端倪。假如一位使用者在一個搜尋引擎裡輸入一個地點——比方說舊金山——或表示他想買一本與旅遊或其他題目有關的書，那麼就有一則關於那個地點或題目的廣告出現，還伴有其他資訊。您可以把一則對路的廣告與一位顧客的喜好或他試圖去做的某件事聯絡起來，這種廣告要比泛泛的、隨意的廣告有價值得多。

能夠把廣告個性化，就意