データベースマーケティング

データベースマーケティングは、消費者データの収集、統合、処理に対する体系的なアプローチです。 データベースマーケティングは、ダイレクトマーケティングの一形態でもあり、顧客関係管理と呼ばれることがあります。 顧客と潜在的な顧客の両方のデータが収集され、会社のデータベースに維持されます。 このデータを収集するプロセスにより、組織はよりよく知り、顧客に販売することができ、より多くの潜在的な販売につながります。

小売業者、技術ベンダー、保険会社、その他のサービスなどの組織は、マーケティング戦略としてデータベースマーケティングを利用することができます。 マーケティングへのこのアプローチは、彼らが新しい見通しを見つけるために、より多くの側面を意味し、より多くの取引データを生成するので、大規模な顧客基盤を持っている組織のために最も有用です。

データベースは、伝統的なマーケティングで消費者データを保持するために長い間使用されてきましたが、データベースマーケティングのアプローチは、はるかに多くの消費者データを含むことによって差別化されています。 データはまた、データベースマーケティングでさまざまな方法で処理され、使用されます。

データベースマーキングでは、マーケティング担当者は、収集したデータを使用して、顧客についての詳細を学び、(顧客セグメンテーションを通じて)特定のマーケテ 収集されたデータには、お客様の氏名、住所、電子メール、電話番号、購入履歴、役職、ウェブサイトのcookie、またはカスタマーサポートチケットが含まれます。

データの収集と保存後、データを分析し、各顧客のためのよりパーソナライズされた相互作用を行い、新しい潜在的な顧客を引き付けるためにマーケティン

データベースマーケティングはどのように機能しますか?

データベースマーケティングは、さまざまなソースからデータを収集することから始まります。 名前、住所、電子メール、電話番号、購入履歴およびその他のデータを追跡することができます。 データは、ユーザーのクッキーの追跡、購入履歴、ニュースレターの購読、またはコンテストのエントリーフォーム、無料サンプル製品、製品保証カードなどのフォームの署名が必 マーケティングチームや営業チームからのリードは、追加の顧客レコードの作成につながる可能性があります。 見通しデータは、第三者から購入することもできますが、国によっては、購入および販売できるデータの種類に関する法律が異なる場合があります。

この情報は、一度収集されると、データベースに保存されます。 大規模な組織では、そのデータベースがデータウェアハウスに格納されている可能性があります。 データウェアハウスは、顧客または潜在的な顧客に関する関連情報を持つ別々の部門から異なるデータセットを受け取ります。 データウェアハウスを持つことで、組織は大量のデータを処理することもできます。

データは、マーケティングソフトウェアを使用してデータベース分析を介してフィルタリングすることができます。 データは、人口統計学的または潜在的な見通しの行動のような要因によって分離することができます。 データベースは可能な限り最新の状態に保つ必要があります。 顧客または潜在的な顧客のデータは時間の経過とともに変化すると仮定する必要があります。 古い情報を収集しないようにするために、組織は、名前、電話番号、電子メールなど、変更されにくい情報にもっと焦点を当てる必要があります。

データベースマーケティングの利点

データベースマーケティングは、マーケティング担当者、広告主、消費者に利益を提供することができます。

  • 忠実な顧客、初めての顧客、または潜在的な顧客などの顧客グループを識別します。
  • は、潜在的な利益などの人口統計やその他の潜在的な人口統計に関する見通しを整理します。
  • 貴重なアカウントを優先します。
  • は、個々の見込み客に向けてマーケティングメッセージをパーソナライズします。
  • 顧客維持率を高める可能性があります。
  • 収集されたデータは、将来のプロモーションキャンペーンに使用できます。
  • 可能性の低い顧客にキャンペーンを送信する際の費用を節約します。

データベースマーケティングの課題

組織がデータベースマーケティングから見ることができる利点にもかかわらず、いくつかの課題もあります。 例えば:

  • 収集されたデータが古くなる可能性があります。 誰かが仕事を、例えば変えたら、職位およびビジネス電子メールは変わるかもしれない。 彼らは新しい位置のために移動しなければならなかった場合でも、そのアドレスが変更される可能性があります。 データは可能な限り最新の状態に保つ必要があります。
  • 個人が誤った情報を入力した場合、最初に収集されたデータも正しくありません。 フォームのドロップダウンメニューとチェックボックスを使用すると、より正確な情報を取得できます。 ただし、オプションが限られていると、これも精度が制限される可能性があります。
  • 収集される情報から価値を得る方法がない場合、データベースサーバーを管理するコストが高くなる可能性があります。
  • 誤って間違った連絡先にマーケティング、または誤って一緒に連絡先をグループ化すると、顧客を離れて駆動します。

データベースマーケティングの種類

データベースマーケティングは、コンシューマーデータベースマーケティングとビジネスデータベー 両者の違いは、ターゲットオーディエンスです。

消費者データベースマーケティングは、消費者、またはB2C組織に直接販売する企業によって使用されます。 消費者データベースマーケティングで収集されるデータには、名前、電子メールアドレス、電話番号、住所、性別、場所が含まれます。 この情報を得るために、組織は景品、コンテスト、アカウント登録、または送料無料のオファーを実施することができます。 その情報が保存されると、パーソナライズされたメールや電子メールを消費者に送信することで使用できます。

ビジネスデータベースマーケティングは、他の企業、またはB2B組織に直接販売する組織によって使用されます。 ビジネスデータベースマーケティングで収集されるデータには、会社の収益、名前、電子メール、電話番号、役職、ウェブサイトのクッキー、購入履歴などの情報が含ま B2B組織は、LinkedIn、イベント登録、ホワイトペーパーのダウンロード、業界レポート、デモ、無料トライアルオファー、またはウェビナーを通じてそのようなデータを収集 このデータが収集されて保存されると、組織は利益に焦点を当てた電子メールやターゲットを絞ったソーシャルメディア広告を介してマーケテ アカウントベースのマーケティングは、小規模で詳細なビジネスデータベースを維持するのに役立ちます。

ビジネスデータベースのマーケティングに使用されるデータベースは、B2Cデータベースよりも小さい場合があります。 ビジネスデータベースマーケティングを採用している組織は、大規模なターゲットアカウントにのみ焦点を当てることができるため、大量の顧客情報を

データベースマーケティングのヒントと戦略

データベースマーケティングに関する多くのヒントと戦略があります。 たとえば、いくつかの基本的なヒントが含まれます:

  • に販売されている観客を知っています。 組織は、詳細な顧客プロファイルを欠いている場合,彼らは彼らの見込み客が誰であるかに多くの情報に洞察力を持っていないかもしれません.
  • 収集するのに最も有用なデータを知っています。 これは、人口統計、活動や取引履歴などの情報であってもよいです。
  • お客様のプライバシーを尊重します。 ソーシャルメディアで見つかった個人情報は簡単に見つけることができ、豊富な識別情報を持つことは有用かもしれませんが、潜在的な顧客は、特に
  • 他の内部チームと協力します。 販売、サポート、マーケティングチームはすべて、顧客と直接作業することが多いため、収集する顧客に関する情報を持っています。
  • マーケティングソフトウェアを使用します。 ソフトウェアツールは、異なるデータポイントを一度に表示したり、顧客のタイプを表示したり、サービスと製品カテゴリ別にデータを整理したり
  • データを可能な限り最新の状態に保ちます。 情報は、人々が移動したり、仕事や電子メールアドレスを変更したり、他の人生の変化を加えると、かなり迅速に悪化する可能性があります。 そうなる情報よりも頻繁に変化しない可能性の高い情報を大切にすることが重要です。
  • マルチチャネルマーケティングや予測分析などの戦略を実装します。

実生活の例

データベースマーケティングのカップルの例は、顧客サービスコールをより良く、迅速に評価するために取引履歴に関するデータを使 しかし、データベースマーケティングのいくつかの実際の例は、Facebook、Amazon、Netflixで見つけることができます。

  • Facebookは、ユーザーデータを名前、電子メール、電話番号、性別、生年月日、場所、興味別にセグメント化します。 これにより、Facebookはユーザーのためのパーソナライズされた体験とマーケターのための情報を作成することができます。
  • Amazonは、ユーザーが閲覧、購入、またはウィッシュリストに入れたデータなどのデータを収集します。 Amazonはこれを他のユーザーが購入したものと相互参照し、結果のデータを使用して潜在的な購入者に新しいアイテムを販売しようとします。 このプロセスでは、消費者の行動に基づいた推奨エンジンが作成されます。
  • Netflixは、ユーザーが閲覧した番組や映画に関するデータを追跡し、そのデータを類似のユーザーが閲覧したものと相互参照して推奨事項を提供します。

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