database marketing

Il database marketing è un approccio sistematico alla raccolta, al consolidamento e all’elaborazione dei dati dei consumatori. Database marketing è anche una forma di marketing diretto e può essere chiamato customer relationship management. I dati dei clienti e dei potenziali clienti vengono raccolti e mantenuti nel database di un’azienda. Il processo di raccolta di questi dati consente a un’organizzazione di conoscere e commercializzare meglio i propri clienti, portando a maggiori potenziali vendite.

Organizzazioni come rivenditori, fornitori di tecnologia, compagnie di assicurazione e altri servizi possono fare uso del database marketing come strategia di marketing. Questo approccio al marketing è più utile per le organizzazioni che hanno grandi basi di clienti, poiché genereranno più dati sulle transazioni, il che significa più aspetti per trovare nuove prospettive.

Sebbene i database siano stati utilizzati per contenere i dati dei consumatori nel marketing tradizionale per un lungo periodo, l’approccio di marketing del database è differenziato contenendo molti più dati dei consumatori. I dati vengono anche elaborati e utilizzati in modi diversi nel database marketing.

Nella marcatura del database, i marketer utilizzeranno i dati raccolti per saperne di più sui clienti, selezionare i mercati target per specifiche campagne di marketing (attraverso la segmentazione del cliente), confrontare il valore dei clienti con l’azienda e fornire offerte più specializzate per i clienti. I dati raccolti possono includere nomi, indirizzi, e-mail, numeri di telefono, cronologia acquisti, titoli di lavoro, cookie di siti Web o persino ticket di assistenza clienti.

Dopo la raccolta e l’archiviazione dei dati, i dati possono quindi essere analizzati e utilizzati dai team di marketing per rendere un’interazione più personalizzata per ogni cliente e per attirare nuovi potenziali clienti.

Come funziona il database marketing?

Database marketing inizia con la raccolta di dati da varie fonti. Nomi, indirizzi, e-mail, numeri di telefono, cronologia degli acquisti e altri dati possono essere monitorati. I dati possono essere raccolti attraverso vari mezzi, tra cui il tracciamento dei cookie degli utenti, la cronologia degli acquisti, le iscrizioni alla newsletter o qualsiasi cosa che richieda la firma di moduli, come i moduli di iscrizione al concorso, l’offerta di prodotti campione gratuiti, schede di garanzia del prodotto e così via. I lead dei team di marketing e vendita possono portare alla creazione di ulteriori record dei clienti. Prospect dati possono anche essere acquistati da terzi-anche se diversi paesi possono avere leggi diverse per quanto riguarda quali tipi di dati possono essere acquistati e venduti.

Queste informazioni, una volta raccolte, vengono poi memorizzate in un database. Le organizzazioni più grandi potrebbero ospitare quel database in un data warehouse. Un data warehouse riceverà diversi set di dati da reparti separati che hanno tutte le informazioni rilevanti per quanto riguarda i clienti o potenziali clienti. Avere un data warehouse consentirà inoltre a un’organizzazione di elaborare grandi quantità di dati.

I dati possono essere filtrati attraverso l’analisi del database utilizzando software di marketing. I dati possono essere separati da fattori come i comportamenti demografici o potenziali prospect. Il database dovrebbe essere mantenuto il più aggiornato possibile. Si dovrebbe presumere che i dati di un cliente o potenziale cliente cambieranno nel tempo. Per evitare di raccogliere informazioni obsolete, un’organizzazione dovrebbe concentrarsi maggiormente sulle informazioni che hanno meno probabilità di cambiare, come nomi, numeri di telefono ed e-mail.

Vantaggi del database marketing

Il database marketing può fornire vantaggi a marketing, inserzionisti e consumatori:

  • Trovare il canale migliore per contattare i clienti.
  • Identificazione di gruppi di clienti, come clienti fedeli, clienti per la prima volta o potenziali clienti.
  • Organizza prospettive sulla demografia e altri potenziali dati demografici, come potenziali interessi.
  • Dà priorità agli account di valore.
  • Personalizza i messaggi di marketing verso le singole prospettive.
  • Potenziale per aumentare la fidelizzazione dei clienti.
  • I dati raccolti possono essere utilizzati per future campagne promozionali.
  • Consente di risparmiare le spese per l’invio di campagne a clienti improbabili.

Sfide di marketing del database

Nonostante i vantaggi che un’organizzazione può vedere dal marketing del database, ci possono essere anche alcune sfide. Biru:

  • I dati raccolti possono diventare obsoleti. Se qualcuno cambia lavoro, ad esempio, il suo titolo di lavoro e l’e-mail aziendale potrebbero cambiare. Il loro indirizzo potrebbe anche cambiare se dovessero spostarsi per la nuova posizione. I dati dovrebbero essere tenuti aggiornati il più possibile.
  • Anche i dati originariamente raccolti saranno errati se i singoli immettono informazioni errate. L’utilizzo di menu a discesa e caselle di controllo sui moduli può aiutare ad acquisire informazioni più accurate. Tuttavia, con opzioni limitate, anche questo può limitare la precisione.
  • Il costo di gestione di un server di database potrebbe essere elevato se non c’è modo di ottenere valore dalle informazioni raccolte.
  • Accidentalmente marketing per i contatti sbagliati, o raggruppare i contatti insieme in modo errato, farà allontanare i clienti.

Tipi di database marketing

Database marketing può avvenire in due forme, consumer database marketing e business database marketing. La differenza tra i due è il pubblico di destinazione.

Consumer database marketing viene utilizzato da aziende che vendono direttamente a un consumatore, o organizzazioni B2C. I dati raccolti nel marketing del database dei consumatori includono nomi, indirizzi e-mail, numeri di telefono, indirizzi, generi e posizioni. Per ottenere queste informazioni, un’organizzazione può implementare omaggi, concorsi, registrazioni di account o offerte per la spedizione gratuita. Una volta memorizzate tali informazioni, possono essere utilizzate inviando posta o e-mail personalizzate ai consumatori.

Business database marketing viene utilizzato da organizzazioni che vendono direttamente ad altre aziende, o organizzazioni B2B. I dati raccolti nel marketing del database aziendale includono informazioni come entrate aziendali, nomi, e-mail, numeri di telefono, titoli di lavoro, cookie del sito Web e cronologia degli acquisti. Le organizzazioni B2B vorrebbero raccogliere tali dati tramite LinkedIn, registrazioni di eventi, download di whitepaper, rapporti di settore, demo, offerte di prova gratuite o webinar. Una volta raccolti e archiviati questi dati, un’organizzazione può iniziare il marketing tramite e-mail incentrate sui benefici o annunci mirati sui social media. Il marketing basato sull’account aiuterà a mantenere un database aziendale piccolo e dettagliato.

Un database utilizzato per il marketing di database aziendali può essere più piccolo di un database B2C. Le organizzazioni che utilizzano business database marketing possono concentrarsi solo su grandi account di destinazione, quindi non c’è bisogno di un database di grandi dimensioni per memorizzare grandi quantità di informazioni sui clienti.

Suggerimenti e strategie di marketing del database

Ci sono numerosi suggerimenti e strategie per quanto riguarda il marketing del database. Ad esempio, alcuni suggerimenti di base includono:

  • Conoscere il pubblico che viene commercializzato. Se un’organizzazione manca di profili dettagliati dei clienti, potrebbe non avere informazioni dettagliate su chi sono i loro clienti potenziali.
  • Conoscere i dati che saranno i più utili da raccogliere. Possono essere informazioni come dati demografici, attività o cronologia delle transazioni.
  • Rispetta la privacy di un cliente. Le informazioni personali trovate sui social media possono essere facili da trovare e avere un’abbondanza di informazioni identificative potrebbe essere utile, ma i potenziali clienti non gradiranno avere così tanti dati personali su di loro conservati especially specialmente a loro insaputa.
  • Lavora con altri team interni. I team di vendita, supporto e marketing avranno tutti informazioni sui clienti da raccogliere perché spesso lavorano direttamente con i clienti.
  • Utilizzare software di marketing. Gli strumenti software dovrebbero consentire di visualizzare diversi punti dati contemporaneamente, visualizzare il tipo di cliente o organizzare i dati per categorie di servizi e prodotti.
  • Mantieni i dati il più aggiornati possibile. Le informazioni possono deteriorarsi abbastanza rapidamente come le persone si muovono, cambiare lavoro e indirizzi e-mail, o fare altri cambiamenti di vita. È importante valutare le informazioni che probabilmente non cambieranno spesso rispetto alle informazioni che lo faranno.
  • Implementare strategie come il marketing multicanale o l’analisi predittiva.

Esempi di vita reale

Un paio di esempi di marketing di database potrebbe essere un’app di e-commerce che utilizza i dati sulla cronologia delle transazioni per valutare meglio e rapidamente una chiamata al servizio clienti o un’app di consegna di cibo utilizzando i dati delle transazioni per scoprire quali volte un cliente Tuttavia, alcuni esempi reali di marketing di database possono essere trovati in Facebook, Amazon e Netflix.

  • Facebook segmenterà i dati dell’utente per nome, e-mail, numero di telefono, sesso, data di nascita, posizione e interessi. Ciò consente a Facebook di creare esperienze personalizzate per i propri utenti e informazioni per i marketer.
  • Amazon raccoglierà dati come quello che gli utenti hanno visualizzato, acquistato o messo in una lista dei desideri. Amazon farà quindi riferimento incrociato con ciò che altri utenti hanno acquistato e utilizzerà i dati risultanti per cercare di vendere nuovi articoli al potenziale acquirente. Questo processo crea un motore di raccomandazioni, che si basa sul comportamento del consumatore.
  • Netflix terrà traccia dei dati su ciò che mostra e film di un utente viste, poi riferimenti incrociati che i dati con ciò che gli utenti simili hanno visto per fornire raccomandazioni.

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