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戶行為特征信息包括客戶滿意度、客戶忠誠度、客戶對產品與服務的偏好或態度等 等。這些客戶行為特征信息有時可以通過專門的數據調研獲得，如通過市 場營銷調研、客戶研究等獲得客戶的滿意度、客戶對產品或服務的偏好，大多數時候需要通過客戶行為模型和數據挖掘分析來產生，如客戶忠誠度、客戶流失傾向、 客戶生命周期價值等等。
因此，客戶行為特征信息往往較難以直接采集和獲得，即使獲得了也不容易結構化后導入到業務應用系統和客戶分析系統。利用強大的用戶行為建模能力與海量數據 挖掘技術，對客戶靜態數據與動態行為數據進行分析與處理，將分析結果直接寫入轉為數據庫營銷設計的海量數據庫，作為結構化的、面向分析的信息，可以供決策 人員隨時使用。
客戶行為特征信息是客戶分析的核心目標。
客戶行為特征信息的應用往往具有一定的難度，尤其在一個對數據庫營銷以及數據庫營銷IT支持系統不是十分了解的企業，營銷客戶滿意度、提高客戶忠誠度、降低客戶流失率、提高潛在客戶發展效率、優化客戶組合等核心的營銷問題有著千奇百怪的定義，同樣在使用不同的算法上也存在很大的分歧。
很多企業并沒有有意識的應用過這類信息，而對于高端客戶和活躍客戶來說，客戶行為特征信息可以有效的反映客戶的行為傾向。對于很多企業來講，尤其是服務類企業，有效的掌握客戶關聯類信息對于客戶營銷策略和客戶服務策略的設計的實施是至關重要的，一些沒能很好的應用這些信息的企業往往會在競爭中喪失競爭優勢和客戶資源。
