Was ist Database Marketing? Warum es wichtig ist und wie man es richtig macht [Infografik]

Echtzeitdaten. Umsetzbare Erkenntnisse. 360-Kunden-Ansichten. Personalisierte Ansprachestrategien. Omnichannel-Kampagnen.

Das mögen Schlagworte sein, aber sie sind auch entscheidend für effektives Marketing und Unternehmenswachstum. Und Datenbankmarketing ist der Schlüssel zu allen diesen Strategien.

Was also ist Datenbankmarketing und warum ist es wichtig?

Was ist Datenbankmarketing?

Beginnen wir mit einer grundlegenden Definition von Database Marketing.

Datenbankmarketing ist eine Form des Direktmarketings. Es umfasst das Sammeln von Kundendaten wie Namen, Adressen, E-Mails, Telefonnummern, Transaktionshistorien, Kunden-Support-Tickets und so weiter. Diese Informationen werden dann analysiert und verwendet, um für jeden Kunden ein individuelles Erlebnis zu schaffen oder um potenzielle Kunden zu gewinnen.

Beim traditionellen Direktmarketing werden Postwurfsendungen wie Broschüren und Kataloge erstellt und an eine Liste potenzieller oder bestehender Kunden verschickt, in der Hoffnung, dass sie eine positive Reaktion hervorrufen.

Das Datenbankmarketing geht einen Schritt weiter, indem es versucht zu verstehen, wie die Kunden angesprochen werden wollen, und dann diese Erkenntnisse anwendet, um die Kundenbedürfnisse über den besten Kanal zu erfüllen.

Die Bedeutung des Datenbankmarketings

Die Vermarkter von heute haben Zugang zu mehr Kundendaten als je zuvor. Deshalb wird Database Marketing wieder so wichtig. Es geht darum, diese Datenflut zu nutzen, um relevantere Marketingbotschaften zu erstellen, die besser bei den Kunden ankommen – sowohl bei den aktuellen als auch bei den potenziellen.

Vorteile des Datenbankmarketings

Die Verbraucher von heute erwarten eine personalisierte Erfahrung mit Ihrer Marke. Um dies zu gewährleisten, benötigen Marketingfachleute eine einheitliche Sicht auf jeden Kunden über alle Kontaktpunkte hinweg. Nur dann können sie den Weg des Kunden verstehen und ihn auf sinnvolle Weise ansprechen. Database-Marketing-Strategien machen das einfacher.

Kundendatenbanken können Ihnen helfen:

• Kundengruppen zu identifizieren – von Ihren treuesten, wertvollsten Kunden bis hin zu Erstkunden und Gelegenheitskäufern
• Detaillierte Kundensegmente auf der Grundlage von demografischen Daten, Verhaltensweisen, oder sogar persönlichen Interessen
• Entwerfen Sie hochgradig personalisierte Nachrichten für aktuelle und potenzielle Kunden
• Bestimmen Sie den besten Kanal und Zeitpunkt, um Kunden anzusprechen
• Steigern Sie Ihre Marketingeffizienz, indem Sie keine Zeit und kein Geld damit verschwenden, Kampagnen an diejenigen zu senden, die wahrscheinlich nicht reagieren
• Erstellen Sie effektive Kundenbindungsprogramme, die die richtigen Anreize für Wiederholungskäufe bieten
• Verbessern Sie Ihren Kundenservice, indem Sie Ihren Mitarbeitern eine 360°-Sicht auf die Interaktionen des Kunden mit Ihrer Marke bieten

Herausforderungen des Datenbankmarketings

Das Datenbankmarketing bietet einige überzeugende Vorteile – aber um es erfolgreich zu betreiben, müssen die Vermarkter auch die Herausforderungen verstehen.

Achten Sie auf diese Herausforderungen beim Datenbankmarketing:

• Datenverfall. Jedes Mal, wenn ein Kunde oder Interessent den Arbeitsplatz wechselt, befördert wird, umzieht, seinen Namen ändert, eine neue E-Mail-Adresse erhält oder eine andere Veränderung im Leben vornimmt, wird sein Profil veraltet. Eine gut verwaltete Datenbank verliert jeden Monat durchschnittlich 2 bis 3 % ihrer Daten, was bedeutet, dass in nur einem Jahr ein Drittel Ihrer Daten ungültig sein könnte.* Um den Datenverlust zu begrenzen, sollten Sie sich auf Informationen konzentrieren, die sich mit geringerer Wahrscheinlichkeit ändern: Name und Telefonnummer zum Beispiel, und nicht die geschäftliche E-Mail-Adresse.
• Datengenauigkeit. Kunden geben nicht immer korrekte Informationen an. Tippfehler, unleserliche Handschrift oder unvollständige Angaben können die Qualität Ihrer Datenbank stark beeinträchtigen. Sie können Ungenauigkeiten einschränken, indem Sie Eingabefelder durch standardisierte Dropdown-Menüs oder Kontrollkästchen ersetzen.
• Rechtzeitig auf Kundendaten reagieren. Das Sammeln und Analysieren von Kundendaten ist nur der erste Schritt. Sie müssen schnell genug handeln, um das Interesse eines Kunden an Ihrer Marke und seine Interaktionen mit Ihnen zu nutzen. Hier werden Marketing-Automatisierungstools wie CleverTap so wichtig. Indem Sie umfangreiche Benutzerprofile mit leistungsstarken Segmentierungs- und Omnichannel-Marketingkampagnen vereinen, können Sie jedem einzelnen Benutzer zeitnahe, personalisierte Erlebnisse bieten.

Effektive Database-Marketing-Strategien

Wie sollten Sie mit der Erstellung Ihrer eigenen Database-Marketing-Strategie beginnen? Beginnen Sie mit den folgenden Schritten.

1. Bestimmen Sie Ihr Zielpublikum. Wie alt ist sie? Welches Einkommensniveau? Welche Berufsbezeichnung? Wo leben sie? Woran sind sie interessiert? Was kaufen sie sonst noch? Erstellen Sie ein detailliertes Profil des idealen Kunden für Ihr Produkt, und entscheiden Sie dann anhand dieses Profils, welche Informationen Sie in Ihre Datenbank aufnehmen müssen.
2. Arbeiten Sie mit anderen Teams zusammen. Marketing, Vertrieb und Support haben alle direkten Kontakt mit Kunden und Interessenten. Welche Informationen benötigt jedes Team, um effektiv arbeiten zu können?
3. Finden Sie die richtige Software. Kundendaten nützen niemandem in Ihrem Team etwas, wenn er nicht darauf zugreifen kann. Wählen Sie ein Tool, mit dem Sie verschiedene Arten von Informationen, Kundentypen und sogar die Organisation von Kundendaten entsprechend Ihren verschiedenen Produkt- oder Dienstleistungskategorien leicht erkennen können.
4. Sammeln Sie Kundendaten. Ziehen Sie sowohl interne als auch externe Datenquellen heran, einschließlich:
   • Akquisitionsdaten: Über welchen Kanal oder aus welcher Quelle ist ein neuer Kunde gekommen? Welche Marketingkampagne?
   • Demografische Daten: Wie ist das Alter, das Geschlecht, der Familienstand, das Bildungsniveau, der Wohnort usw. des Kunden?
   • Technografische Daten: Welche(s) Gerät(e) verwenden sie, um mit Ihrer Marke zu interagieren? Desktop oder mobil? Android oder iOS?
   • Psychografische Daten: Was sind ihre persönlichen Perspektiven, Werte und Interessen? Was motiviert sie?
   • Aktivitätsdaten: Wie haben sie mit Ihrer Website, Ihren Social-Media-Seiten und/oder Ihrer mobilen App interagiert?
   • Transaktionsdaten: Wie häufig kaufen sie bei Ihnen ein, und wie viel geben sie aus? Welche Artikel kaufen sie normalerweise gemeinsam?
   • Korrespondenzdaten: Haben sie jemals ein Kundensupport-Ticket eingereicht? Eine Frage oder Beschwerde auf Ihren Social-Media-Seiten gepostet? Auf eine Umfrage geantwortet?
5. Halten Sie die Daten aktuell und sichern Sie sie. Der Aufbau einer Kundendatenbank erfordert viel Zeit und Mühe. Schützen Sie Ihre Investition, indem Sie sie gegen Stromausfälle und technische Pannen absichern. CRM-Software kann Profile automatisch aktualisieren, wenn Kunden neue Informationen eingeben, und Online-Tools können vor Datenverfall schützen, indem sie in Ihre Software integriert werden und jeden Kontakt mit Aktivitätsdaten aktualisieren, während er Ihre Website besucht.
6. Respektieren Sie die Privatsphäre Ihrer Kunden. Soziale Medien machen es einfacher denn je, detaillierte Einblicke in die Interessen, Perspektiven und Lebensumstände Ihrer Kunden zu erhalten. Bei einer wirksamen Personalisierung geht es darum, einem interessierten Publikum eine relevante Botschaft zu vermitteln – und nicht darum, zu beweisen, wie viele persönliche Daten Sie haben.

Sobald Sie Ihre Datenbank aufgebaut haben, können Sie mit einer grundlegenden Benutzersegmentierung beginnen. Erstellen Sie zum Beispiel eine Kampagne speziell für Erstkäufer oder Neukunden oder eine, die auf die Teilnehmer Ihres Treueprogramms zugeschnitten ist.

Komplexere Segmentierungsmethoden können mehrere Datenpunkte analysieren, um detailliertere Benutzersegmente zu erhalten. Die RFM-Analyse (Recency, Frequency, Monetary) beispielsweise erstellt Kundengruppen auf der Grundlage ihrer Aktivität und ihrer Ausgaben, so dass Sie Ihre Champion-Kunden, Neukunden oder inaktiven Kunden schnell erkennen und ansprechen können.

Die fortschrittlichste Segmentierung umfasst hochentwickelte prädiktive Analysen, die das zukünftige Verhalten eines Kunden vorhersagen können. Das bedeutet, dass Sie Dinge wie den potenziellen Kundenlebenswert, die Abwanderungswahrscheinlichkeit oder die Kaufwahrscheinlichkeit vorhersagen können.

Diese Arten der fortgeschrittenen Segmentierung erhöhen die Konversionsraten um bis zu 5x.

Beispiele für Datenbankmarketing

Identifizieren Sie Kunden mit hohem Wert und potenzielle Upsells

Eine OTT-App möchte herausfinden, wie viele ihrer Kunden häufige Binge Watcher sind, die für einen Upsell auf ein Premium-Abonnement geeignet sind. Mithilfe der Kundendatenbank werden die hochwertigen Vielseher identifiziert und dann eine kombinierte E-Mail- und Push-Kampagne verschickt, in der diesen Nutzern ein kostenloser Premium-Monat als Anreiz für den Abschluss eines Abonnements angeboten wird. Mithilfe von Predictive Analytics können sie vorhersagen, wie viele Empfänger der Kampagne konvertieren werden, um die Marketingressourcen auszugleichen und den ROI nachzuweisen.

Personalisierter Kundensupport

Ein Kundendienstmitarbeiter für eine E-Commerce-App erhält einen eingehenden Anruf. Er kann sofort auf das Profil des Anrufers zugreifen und sieht, dass es sich um einen neuen Kunden handelt, der vor kurzem seinen ersten Kauf getätigt hat: ein Smart-Home-Gerät, mit dem er seine Haustür aus der Ferne verriegeln und ein Video von Besuchern sehen kann. Mit diesen Informationen kann der Servicemitarbeiter sofort einen personalisierten Support bieten und eine schnellere Lösung anbieten, indem er dem Kunden bei der schnellen Einrichtung und Fehlerbehebung seines Geräts hilft.

Wissen, welche Produkte und Dienstleistungen den Kunden angeboten werden sollen

Eine Reise-App möchte ihr Produktangebot um eine Reihe von geführten Rucksacktouren erweitern. Bevor sie Ressourcen für dieses Vorhaben einsetzt, zapft sie ihre Kundendatenbank an, um Kauftrends und demografische Muster zu ermitteln, um erstens festzustellen, ob ihre Kunden tatsächlich geführte Rucksacktouren buchen würden, und um zweitens zu erfahren, welchen Kundentypen sie diese Reisen anbieten sollte. Mit Datenbankmarketing können Sie sicherstellen, dass Sie etwas anbieten, das Ihre Kunden tatsächlich wollen.

Vorhersagen, wer wann kaufen wird

Für eine App zur Lebensmittelzustellung ist das Timing entscheidend. Um die Konkurrenz zu schlagen und die Konversionsrate zu erhöhen, ist es wichtig, das Zeitfenster zu kennen, in dem man die Kunden ansprechen kann – aber wenn man die Nutzer zu jeder Essenszeit anspricht, ist das ein sicherer Weg, sie zu verlieren. Durch den Einsatz von Predictive Analytics mit ihrer Kundendatenbank kann das Team der Essenslieferungs-App vorhersagen, welche Nutzer am ehesten kaufen werden. Auf diese Weise können sie den richtigen Nutzern zum richtigen Zeitpunkt Benachrichtigungen und Promo-Codes schicken. Auf der anderen Seite können sie erkennen, wer wahrscheinlich abwandert, so dass sie diese Nutzer mit einer verlockenden Werbekampagne zurückgewinnen können.

Die nächste Phase des Datenbankmarketings

Wir sind in die Ära des Beziehungsmarketings eingetreten, in der sich der Schwerpunkt der Marken vom reinen Verkauf auf die Entwicklung langfristiger Kundenbeziehungen verlagert hat, indem sie konsequent einen Mehrwert bieten. Und das Datenbankmarketing ist das Rückgrat.

Die maschinellen Lernfunktionen von CleverTap heben Datenbank- und Beziehungsmarketing auf die nächste Stufe. Diese Anwendungen können sofort die Punkte zwischen Millionen von Kundendatenpunkten verbinden, automatisch detaillierte Benutzersegmente erstellen, den optimalen Zeitpunkt und Kanal für die Ansprache jedes Benutzers bestimmen und sogar vorhersagen, was die Benutzer als nächstes tun werden.