（一）商机的定义
首先，简单描述一下商机的定义。商机的概念有的较为概括，而有的比较明确。下面选择两种商机定义，其核心概念是相同的，只是表述方法略有差异。
商机的定义之一：商机是任何包含潜在销售机会的线索，且跟进这些线索不会导致非盈利性质的销售或者损害公司长期利益的行为。
商机的定义之二：商机是一个与特定客户相关的可能产生潜在利润的事件，通常由截止日期、赢的概率、销售团队等因素构成，与一个或多个客户、联系人、产品、业务活动和竞争对手等相关联。
商机的价值表现为：企业可以对商机进行正式确认和共享；客户经理可以运用销售漏斗对商机的发现、确认、分配、评估和执行跟踪等一系列过程进行有效和精神的管理。
商机的分类可以按照潜在销售发生时间的长短以及潜在销售额的大小这两个维度进行划分，可将商机分为四个象限：近期小额商机、中长期小额商机、近期大额商机和中长期大额商机。四类商机的特点和成功应对策略如图所示。
（二）商机的来源
商机采集的主要渠道包括：
（1）公共信息的购买。实践中较少存在可购买的重要商机，多数为一般信息和潜在客户名单，适合电话销售或直销。
（2）从宏观信息的分析获得。但需要由内部分析人员进行仔细分析，或倾向于得到长期的宏观的销售预期，而不是直接的、短期的销售机会，也有可能存在分析失误。
（3）从销售和渠道伙伴处获得，这是极其重要的商机来源，各种类型的商机都会有反映，但渠道伙伴倾向于自主处理短期商机，企业应该加以收集和分析。
（4）直接咨询客户，一般为小额信息，应转向最低成本的渠道进行处理，积极并跟踪处理情况。
还有一种获取商机的方法，就是通过产品和服务在市场和客户中的推广获取商机。
首先，以相同的产品和服务在现有的市场进行产品推广活动，不断捕捉相同客户和挖掘新客户的商业机会，见图中的①区域。这是一个不断循环进行的过程。
其次，对相同产品和服务在推广过程中，企业可以发掘在新的市场上有类似客户和不同客户对现有产品和服务（即，相同产品和服务）存在需求，从而实现在新的领域寻找到商业机会，见图中的②区域。这是一个企业在市场分析后进行商机挖掘的结果。
再次，对相同产品和服务在现有市场推广的过程中（区域①），企业可以发现并挖掘现有市场上相同客户和新客户对企业新产品和服务的需求，获取企业产品组合销售和向上销售的可能性，亦或是捕捉机会客户的潜在业务和应用需求，实现在现有市场对全新的商业机会的挖掘，见图中的③区域。
最后，即图中的④区域，采集在新市场中类似客户和不同客户对新产品和服务的应用需求，寻找全新领域的商业机会。
[案例]Kown Servce公司：保持上等顾客
几乎每一个公司在获取一个新顾客所投入的成本都远大于保持一个上等顾客的成本。Kown Servce为一家ISP，面临的一个难题是，每月有8%的作业平均损耗（顾客减少）率；这意味着如果他拥有100万顾客，则每月会有8万的顾客离它而去。替换这些顾客的成本为每人200美金，即一共1600万，这也是进行损耗管理程序的主要动机。
Kown Servce要做的一第一件事就是准备用来预测哪些顾客会离开的数据。Kown Servce需要从顾客数据中选择变量，可能的话，并进行转换。Kown Servce的大多数顾客进行拨号连接，所以Kown Servce知道每一个顾客连接到Web需要多长的时间。Kown Servce也知道顾客计算机转输的数据量、一个顾客所拥有的E-mail账号的数量、E-mail信息发送和接收的数量以及顾客的账单历史。另外，Kown Servce还有顾客拨号时提供的人口统计数据。
Kown Servce要做的第一件事就是需要识别哪些是“上等”顾客。这并不是数据挖掘问题，而是通过计算得出商业定义（如收益率或生命周期价值）。Kown Servce建立模型来剖析能带来收益的顾客和不能带来收益的顾客。Kown Servce不仅用这一模型来提高顾客的保持力，还用它来识别哪些顾客现在不能带来收益但将来却可以。
接着Kown Servce建立模型来预测哪些可以带来收益的顾客会离开。在大多数据挖掘问题中，决定使用哪些数据和怎样将现存数据结合起来是模型开发中最大的难题。例如：Kown Servce需要注意如每月使用量的时间序列数据，模型中使用三个月的平均数量，而不采用原始的时间序列数据。Kown Servce也计算出三个月平均数量的改变，并将它作为预示值。这些因素中一部分是非常好的预示值，如下降的使用量，它们是出现需要处理的问题预兆；另外一些因素如服务请求的数量和它的平均数量的改变预示着顾客满意度出现问题。
预测谁将离开是不够的。基于模型产生的结果，Kown Servce制定了一些相信可以诱使顾客留下来的可能的计划和方案。例如一部分要离开者由于超过固定费用下的可用量，而需要额外支付可观的费用。Kown Servce给这一部分顾客提供高费用服务，但包含更多的捆绑时间。也有一些顾客被提供了更多的磁盘空间来存放个人主页。
Kown Servce建立模型来预测哪个方案对一个特殊的顾客最有效。
总的说来，项目需要三个模型。一个模型用来确定要离开的顾客，第二个模型用来选择可以带来收益的潜在离开者，第三个模型为这些潜在的离开者选配最适宜的提议。得到的结果是Kown Servce的顾客离开率由8%下降到7、5%，这为Kown Servce每月减少获取顾客的成本为＄1，000，000.
Kown Servce发现自己的数据挖掘投资是有回报的——它改善了顾客关系，并且引人注目地提高了收益。