把潜在客户开发成新客户是每个企业的共同愿望。但是，企业应该明确哪些人适合成为新客户，哪些新客户更容易挖掘，哪些新客户更难挖掘。毕竟，企业的人力、财力和物力资源是有限的。在互联网经济快速崛起的时代，我们必须努力提高效率。据营销专家称，绝大多数的促销费用将被浪费，只有十分之一的促销活动能够达到5?上的响应率。也就是说，传统的大网捕鱼。大众营销模式很难提供更多的新客户资源。由此可见，个性化营销已成为寻找新客户的关键，它密切关注目标客户的特点。

这就要求企业坚持以数据为基础的销售道路，建立“客户反应”的前期模型，然后根据模型识别出可能对自己感兴趣的潜在消费者，从而挖掘出更多的新客户。在互联网经济中，企业与客户之间存在着长期稳定、深入的互动。简而言之，它是培养自己的铁杆粉丝。如果你想这样做，你必须使用各种方式和渠道来保持双方之间的互动。销售数字化可以帮助企业分析最符合目标客户的销售和服务模式。这将使双方在“一对一”基础上的互动更加准确。在线CRM（Customer Relationship Management System）可以根据综合数据库中的客户信息，特别是客户以前的交易信息，建立其个人消费模型，计算其下一步的消费行为。

根据这种消费行为模式，数据挖掘技术从各种营销方案中自动选择最合理、最理想的个性化、最准确的营销方案。在销售数据方面，可以从销售频率高的商品组合中发现具有这种购买偏好的目标客户，并可以了解到其他类似的被“忽视”的产品；另一方面，也可以主动为每个目标客户推荐相应的产品组合系列。随着市场竞争的日益激烈，企业开发新客户的成本越来越高。对于大多数企业来说，寻找新客户的成本远远超过维持老客户的成本。因此，为现有客户提供“精耕细作”的增值服务，提高客户的品牌忠诚度已成为大多数企业的共识。

为了避免老客户流失给竞争对手，企业需要利用在线CRM工具建立一个全面的客户数据库。通过数据中心分析客户流失的主要原因，并生成客户流失模型作为预警的参考。当数据中心预测现有客户的流失迹象时，企业可以根据数据中心的反馈及时增加客户数量。总之，互联网经济环境下的消费者行为越来越复杂，用户需求也越来越多样化和个性化。“顾客导向”的新销售理念要求企业满足不同层次目标客户的个性化需求。这就要求企业将零售销售数字化，及时预测消费者的消费行为和产品需求。数量上，不断提高“现货率”（单位时间内商品库存的比例），使大部分顾客可以从更方便的渠道购买他们想要的东西。