■　ＩＴ革命時代のマーティングの最も基本的な手法は、データベース・マーケティングである。データベース・マーケティングとは、顧客の属性や購買履歴等をデータベース化し、それをもとに顧客をセグメント（細分）化して仮説を立て、個々の顧客セグメントに精度の高い効果的なマーケティング対応することをいう。顧客データには、（１）氏名・性別・住所・家族構成・趣味等の属性データと、（２）過去の購入履歴や問合せなどの取引データの２種類がある。後者を使ったものに「ＲＦＭ分析」があり、抽出されたポイントの高い優良顧客一人一人に対し個別のマーケティング活動を実施することで高い効果を得ることができる。また、小売業が実施しているよりきめ細かい手法として「ＦＳＰ（フリークエント・ショッパー・プログラム）」がある。

■　データベース・マーケティングの効果的な活用を図る手法として、ＲＦＭ分析がある。これはまず顧客の購買行動について、Ｒ（Ｒｅｃｅｎｃｙ：最新購買日）、Ｆ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：購買頻度）、Ｍ（Ｍｏｎｅｔａｒｙ：購入価格）を基準として顧客のランク付けを行う。そのなかでポイントの高い優良顧客に向けて個別のマーケティング活動を実施することで、従来よりも高い効果を狙うものである。日本信販ではこのような顧客の利用状況を詳細に把握することで、ＤＭのヒット率を３〜５倍に向上させ実績をあげている。

■小売業が特典つきの会員カードを発行し、顧客を固定化する手段をフリークエント・ショッパー・プログラム（ＦＳＰ）という。既存顧客から優良顧客を選別し、長期的な視点からいかにそれら優良顧客を固定化、維持していくかという顧客関係の見直しを図り、ロイヤリティ（店への愛顧）を高めることを目的としている。よって、短期的に売上増加を狙う割引手段としてのポイントカード・システムとは多少その意味は異なる。この面で先行する米国では、既にフリークエント・ショッパー・カードを使用して、以下のようなことが行われている。

• カード使用率によって顧客を選別し、顧客ごとに割引率や特典を変える。
• 来店時にカードを読み取り機に入れると、その顧客の購買履歴に基づいて、興味のありそうな商品のクーポン券をその場で発行する。
• レジでカードを読みとった時に、レジ係は画面上に出てくる顧客の名前を確認し「○○様、ありがとうございました。」といった個別対応を図る。

■　一方、わが国流通業でも顧客データの有効活用が欠かせなくなってきた。そのためにポイントカードを中心としたカードシステムの導入により顧客データを管理する考えが浸透している。ポイントカード・システムは、買い物をするたびに金額に応じて顧客に発行したポイントカードにポイントが付き、蓄積ポイント数に応じて景品提供や値引きサービスなどの特典を提供するカードシステムである。また、デビットカードやＩＣカードといった新世代カードも登場し、流通業界では、カードシステムの複合的かつ効果的運用が新たな競争力の源泉となりつつある。