Nos últimos anos, o marketing de relacionamento dedicou grande atenção à fidelização de clientes existentes e à busca de maiores resultados de cada interação, o que se traduz em mais produtos vendidos e maior freqüência de compras. Como se sabe hoje, a base de clientes representa importante fonte de crescimento dos lucros, à medida que influenciemos positivamente o aumento do "lifetime value". Este artigo não pretende questionar esta premissa ou propor uma nova hierarquia de prioridades, mas sim chamar a atenção para a missão de expandir a base de clientes, sempre crítica por três motivos:
 
a) Crescimento – nenhuma empresa tem por missão permanecer do mesmo tamanho. Atrair novos (e bons) clientes é um caminho seguro para a expansão das receitas.
 
b) Compensação pelas perdas inevitáveis – infelizmente, não existe retenção "100%". Clientes mudam de localização ou de condição socioeconômica, morrem, mudam de categoria ou simplesmente trocam de fornecedor. Não importa quanto uma corporação se dedique a fidelizar sua base — sempre haverá perdas que precisam ser compensadas pela atração de novos consumidores.
 
c) Seletividade – nem todos os clientes atuais são lucrativos. Em situações extremas, será melhor abrir mão de alguns deles, que jamais serão rentáveis, e dedicar atenção e recursos de marketing para atrair novos clientes rentáveis. 
 
A propaganda convencional e a promoção fazem um excelente trabalho de trazer novos compradores, mas em muitas situações o marketing direto pode complementar ou mesmo assumir a frente das campanhas de aquisição. Nestes casos, os modernos recursos de "database marketing" devem ser utilizados para selecionar os prospects mais propensos a se tornarem clientes e para acumular o conhecimento proporcionado pelos resultados de cada ação. 
 
Em geral, a seleção das melhores listas segue uma seqüência simples: descrição genérica do perfil desejado e seleção de fornecedores de listas que atendam esta descrição. Feeling e experiência são imprescindíveis, mas os recursos analíticos aplicados sobre o database podem oferecer contribuição relevante para uma seleção mais precisa de prospects. Há dois caminhos técnicos para este processo: a segmentação da base de clientes para aprimorar a descrição do perfil dos prospects desejados e o uso de modelos estatísticos preditos, baseados em testes e campanhas anteriores.
 
A segmentação da base de clientes é a técnica mais utilizada quando não há dados históricos sobre campanhas de aquisição anteriores. O objetivo é identificar os melhores segmentos de clientes da carteira atual, para buscar listas de prospects similares a eles, os "clones". É importante reconhecer que este processo tem uma limitação natural, provocada pela pequena disponibilidade de variáveis nas listas existentes no mercado. A qualidade da pré-qualificação de prospects cresce quando dados históricos, de respondentes e não-respondentes em campanhas anteriores, estão disponíveis. Neste caso, podemos desenvolver modelos estatísticos que estimem a probabilidade de cada prospect se tornar um novo cliente. O modelo, aplicado a dados históricos, identificará quais variáveis têm maior "peso" para buscar o comportamento que desejamos dos prospects: tornarem-se novos clientes.
 
Modelos estatísticos produzem melhores resultados, mas exigem a disponibilidade de dados históricos de campanhas anteriores. Nem todas as empresas têm os recursos de database marketing, a disciplina ou a persistência necessários para acumular informação que permita a criação de modelos de qualidade. Uma alternativa é a realização de testes para otimizar a escolha da melhor lista de prospects, reconhecidamente um dos fatores mais importantes para o sucesso de uma campanha. Testes também permitirão analisar o impacto de outros componentes relevantes, tais como a oferta e a comunicação.
 
Sem testes cuidadosos e sistemáticos será muito difícil prever o resultado comparativo de dezenas de combinações possíveis de diferentes listas, abordagens criativas, ofertas ou mídias.