Datenbankmarketing

Datenbankmarketing ist ein systematischer Ansatz zur Erfassung, Konsolidierung und Verarbeitung von Verbraucherdaten. Datenbank-Marketing ist auch eine Form des Direktmarketings und kann Customer Relationship Management genannt werden. Daten von Kunden und potenziellen Kunden werden gesammelt und in der Datenbank eines Unternehmens gepflegt. Der Prozess des Sammelns dieser Daten ermöglicht es einer Organisation, ihre Kunden besser zu kennen und zu vermarkten, was zu mehr potenziellen Verkäufen führt.

Organisationen wie Einzelhändler, Technologieanbieter, Versicherungsunternehmen und andere Dienstleistungen können Datenbankmarketing als Marketingstrategie nutzen. Dieser Marketingansatz ist am nützlichsten für Organisationen mit einem großen Kundenstamm, da sie mehr Transaktionsdaten generieren, was mehr Möglichkeiten bietet, neue Interessenten zu finden.

Obwohl Datenbanken im traditionellen Marketing seit langem verwendet werden, um Verbraucherdaten zu speichern, unterscheidet sich der Ansatz des Datenbankmarketings dadurch, dass er viel mehr Verbraucherdaten enthält. Die Daten werden auch im Datenbankmarketing auf unterschiedliche Weise verarbeitet und genutzt.

In Database Marking nutzen Marketer die gesammelten Daten, um mehr über Kunden zu erfahren, Zielmärkte für bestimmte Marketingkampagnen auszuwählen (durch Kundensegmentierung), den Wert der Kunden für das Unternehmen zu vergleichen und speziellere Angebote für Kunden bereitzustellen. Gesammelte Daten können Kundennamen, Adressen, E-Mails, Telefonnummern, Kaufhistorie, Berufsbezeichnungen, Website-Cookies oder sogar Kundensupport-Tickets enthalten.

Nach der Datenerfassung und -speicherung können die Daten dann analysiert und von Marketingteams verwendet werden, um eine persönlichere Interaktion für jeden Kunden zu ermöglichen und neue potenzielle Kunden zu gewinnen.

Wie funktioniert Datenbank-Marketing?

Database Marketing beginnt mit dem Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen. Namen, Adressen, E-Mails, Telefonnummern, Kaufhistorie und andere Daten können nachverfolgt werden. Die Daten können auf verschiedene Weise gesammelt werden, einschließlich Tracking-Benutzer-Cookies, Kaufhistorie, Newsletter-Abonnements oder alles, was die Unterzeichnung von Formularen erfordert, wie z. B. Anmeldeformulare für Wettbewerbe, kostenlose Musterprodukte, Produktgarantiekarten usw. Leads von Marketing- und Vertriebsteams können zur Erstellung zusätzlicher Kundendatensätze führen. Prospect-Daten können auch von Dritten erworben werden – obwohl verschiedene Länder unterschiedliche Gesetze haben können, welche Arten von Daten gekauft und verkauft werden können.

Diese gesammelten Informationen werden dann in einer Datenbank gespeichert. Größere Organisationen können diese Datenbank in einem Data Warehouse unterbringen. Ein Data Warehouse erhält verschiedene Datensätze aus verschiedenen Abteilungen, die über relevante Informationen zu Kunden oder potenziellen Kunden verfügen. Mit einem Data Warehouse kann eine Organisation auch große Datenmengen verarbeiten.

Die Daten können durch Datenbankanalyse mit Marketing-Software gefiltert werden. Die Daten können nach Faktoren wie demografischem oder potenziellem Interessentenverhalten getrennt werden. Die Datenbank sollte so aktuell wie möglich gehalten werden. Es sollte davon ausgegangen werden, dass sich die Daten eines Kunden oder potenziellen Kunden im Laufe der Zeit ändern. Um nicht veraltete Informationen zu sammeln, sollte sich eine Organisation mehr auf Informationen konzentrieren, die sich weniger wahrscheinlich ändern, z. B. Namen, Telefonnummern und E-Mails.

Vorteile des Datenbankmarketings

Das Datenbankmarketing kann Vermarktern, Werbetreibenden und Verbrauchern Vorteile bieten, indem es:

  • Den besten Kanal für die Kontaktaufnahme mit Kunden findet.
  • Identifizierung von Kundengruppen, wie treue Kunden, Erstkunden oder potenzielle Kunden.
  • Organisiert Perspektiven auf demografische und andere potenzielle demografische Merkmale, z. B. potenzielle Interessen.
  • Priorisiert wertvolle Konten.
  • Personalisiert Marketingbotschaften für individuelle Interessenten.
  • Potenzial zur Steigerung der Kundenbindung.
  • Die gesammelten Daten können für zukünftige Werbekampagnen verwendet werden.
  • Spart Kosten für das Versenden von Kampagnen an unwahrscheinliche Kunden.

Herausforderungen im Datenbankmarketing

Trotz der Vorteile, die ein Unternehmen aus dem Datenbankmarketing ziehen kann, kann es auch einige Herausforderungen geben. Beispielsweise:

  • Die gesammelten Daten können veraltet sein. Wenn jemand beispielsweise den Job wechselt, können sich seine Berufsbezeichnung und seine geschäftliche E-Mail-Adresse ändern. Ihre Adresse kann sich sogar ändern, wenn sie für die neue Position umziehen mussten. Die Daten sollten so weit wie möglich auf dem neuesten Stand gehalten werden.
  • Die ursprünglich erfassten Daten sind auch dann falsch, wenn die Person falsche Informationen eingibt. Die Verwendung von Dropdown-Menüs und Kontrollkästchen in Formularen kann dazu beitragen, genauere Informationen zu erhalten. Bei begrenzten Optionen kann jedoch auch dies die Genauigkeit einschränken.
  • Die Kosten für die Verwaltung eines Datenbankservers können hoch sein, wenn es keine Möglichkeit gibt, einen Mehrwert aus den gesammelten Informationen zu ziehen.
  • Versehentliches Marketing an die falschen Kontakte oder falsches Gruppieren von Kontakten vertreibt Kunden.

Arten von Datenbank-Marketing

Datenbank-Marketing kann in zwei Formen stattfinden, Consumer-Datenbank-Marketing und Business-Datenbank-Marketing. Der Unterschied zwischen den beiden ist die Zielgruppe.

Consumer Database Marketing wird von Unternehmen verwendet, die direkt an einen Verbraucher verkaufen, oder von B2C-Organisationen. Zu den im Consumer Database Marketing gesammelten Daten gehören Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Adressen, Geschlechter und Standorte. Um diese Informationen zu erhalten, kann eine Organisation Werbegeschenke, Wettbewerbe, Kontoregistrierungen oder Angebote für kostenlosen Versand implementieren. Sobald diese Informationen gespeichert sind, können sie verwendet werden, indem personalisierte E-Mails oder E-Mails an Verbraucher gesendet werden.

Business Database Marketing wird von Organisationen verwendet, die direkt an andere Unternehmen oder B2B-Organisationen verkaufen. Die im Business Database Marketing gesammelten Daten umfassen Informationen wie Unternehmensumsätze, Namen, E-Mails, Telefonnummern, Berufsbezeichnungen, Website-Cookies und Kaufhistorie. B2B-Unternehmen möchten solche Daten über LinkedIn, Veranstaltungsregistrierungen, Whitepaper-Downloads, Branchenberichte, Demos, kostenlose Testangebote oder Webinare sammeln. Sobald diese Daten gesammelt und gespeichert sind, kann eine Organisation mit dem Marketing über nutzenorientierte E-Mails oder gezielte Social-Media-Anzeigen beginnen. Account-Based Marketing hilft bei der Pflege einer kleinen, detaillierten Geschäftsdatenbank.

Eine Datenbank, die für Business Database Marketing verwendet wird, kann kleiner sein als eine B2C-Datenbank. Organisationen, die Business Database Marketing einsetzen, konzentrieren sich möglicherweise nur auf große Zielkonten, sodass keine große Datenbank erforderlich ist, um große Mengen an Kundeninformationen zu speichern.

Tipps und Strategien zum Datenbankmarketing

Es gibt zahlreiche Tipps und Strategien zum Datenbankmarketing. Einige grundlegende Tipps sind beispielsweise:

  • Kennen Sie die Zielgruppe, an die Sie vermarktet werden. Wenn einem Unternehmen detaillierte Kundenprofile fehlen, haben sie möglicherweise nicht so viele fundierte Einblicke darüber, wer ihre potenziellen Kunden sind.
  • Kennen Sie die Daten, die am nützlichsten zu sammeln sind. Dies können Informationen wie demografische Daten, Aktivitäten oder Transaktionsverlauf sein.
  • Respektieren Sie die Privatsphäre eines Kunden. Persönliche Informationen, die in sozialen Medien gefunden werden, können leicht zu finden sein, und eine Fülle von identifizierenden Informationen könnte nützlich sein, aber potenzielle Kunden werden es nicht mögen, wenn so viele persönliche Daten über sie gespeichert werden – insbesondere ohne ihr Wissen.
  • Arbeiten Sie mit anderen internen Teams zusammen. Vertriebs-, Support- und Marketingteams müssen alle Informationen über Kunden sammeln, da sie häufig direkt mit Kunden zusammenarbeiten.
  • Verwenden Sie Marketing-Software. Softwaretools sollten es ermöglichen, verschiedene Datenpunkte gleichzeitig anzuzeigen, Kundentypen anzuzeigen oder Daten nach Service- und Produktkategorien zu organisieren.
  • Halten Sie die Daten so aktuell wie möglich. Informationen können sich ziemlich schnell verschlechtern, wenn Menschen umziehen, Jobs und E-Mail-Adressen wechseln oder andere Lebensveränderungen vornehmen. Es ist wichtig, Informationen zu schätzen, die sich wahrscheinlich nicht oft ändern, als Informationen, die dies tun.
  • Strategien wie Multichannel Marketing oder Predictive Analytics umsetzen.

Beispiele aus der Praxis

Einige Beispiele für Datenbankmarketing könnten eine E-Commerce-App sein, die Daten über den Transaktionsverlauf verwendet, um einen Kundendienstanruf besser und schneller zu bewerten, oder eine App für die Lieferung von Lebensmitteln, die Transaktionsdaten verwendet, um herauszufinden, zu welchen Zeiten ein Kunde am wahrscheinlichsten bei ihm bestellt. Einige Beispiele aus der Praxis für Datenbankmarketing finden Sie jedoch in Facebook, Amazon und Netflix.

  • Facebook segmentiert Nutzerdaten nach Name, E-Mail-Adresse, Telefonnummer, Geschlecht, Geburtsdatum, Standort und Interessen. Dies ermöglicht Facebook personalisierte Erfahrungen für ihre Nutzer und Informationen für Vermarkter zu schaffen.
  • Amazon sammelt Daten, z. B. was Benutzer angesehen, gekauft oder in eine Wunschliste aufgenommen haben. Amazon vergleicht dies dann mit dem, was andere Benutzer gekauft haben, und verwendet die resultierenden Daten, um zu versuchen, neue Artikel an den potenziellen Käufer zu verkaufen. Dieser Prozess erstellt eine Empfehlungsmaschine, die auf dem Verbraucherverhalten basiert.
  • Netflix verfolgt Daten darüber, welche Shows und Filme ein Benutzer ansieht, und vergleicht diese Daten dann mit dem, was ähnliche Benutzer angesehen haben, um Empfehlungen zu geben.

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