客户是企业收入的直接来源,不断获得新客户是企业持续成长的关键,企业在制定营销策略时如果对所有客户进行宣传花费的成本太高,迫切需要在众多潜在客户中挖掘那些最有可能对产品响应的客户,以提高企业的营销响应率。概率神经网络(PNN)是一种结构简单、训练简捷和应用相当广泛的人工神经网络,在实际应用中,尤其是在解决不同分类问题的应用中,它的优势在于用线性学习算法来完成以往非线性学习算法所做的工作,同时又能保持非线性算法的高精度等特性。而潜在客户挖掘归根到底是一个分类问题,可将客户分为响应客户和不响应客户两类。本文利用概率神经网络对潜在客户的相关数据进行分析处理,训练神经网络得到潜在客户对促销响应的预测模型,以指导企业有效地进行促销活动,提高企业的投资收益率。实例计算表明,概率神经网络在潜在客户分类预测中优于传统的方法如线性回归、BP神经网络。