¿Qué es el marketing de bases de datos? Por qué es importante y cómo hacerlo bien [Infografía]

Datos en tiempo real. Información procesable. Vistas 360 de los clientes. Estrategias de compromiso personalizadas. Campañas omnichannel.

Puede que sean palabras de moda, pero también son fundamentales para un marketing eficaz y el crecimiento del negocio. Y el marketing de bases de datos es la clave de todas ellas.

Entonces, ¿qué es el marketing de bases de datos y por qué es importante?

¿Qué es el marketing de bases de datos?

Comencemos con una definición básica de marketing de bases de datos.

El marketing de bases de datos es una forma de marketing directo. Implica la recopilación de datos de los clientes como nombres, direcciones, correos electrónicos, números de teléfono, historiales de transacciones, tickets de atención al cliente, etc. Esta información se analiza y se utiliza para crear una experiencia personalizada para cada cliente, o para atraer a clientes potenciales.

El marketing directo tradicional implica la creación de piezas de correo directo, como folletos y catálogos, y su envío a una lista de clientes potenciales o actuales con la esperanza de evocar una respuesta positiva.

El marketing de bases de datos lleva esa estrategia un paso más allá al tratar de entender cómo quieren los clientes que se les comercialice y, a continuación, aplicar esos conocimientos para satisfacer la necesidad del cliente a través del mejor canal.

La importancia del marketing de bases de datos

Los vendedores de hoy en día tienen acceso a más datos de clientes que nunca. Por eso el marketing de bases de datos vuelve a ser tan importante. Se trata de utilizar ese mar de datos para crear mensajes de marketing más relevantes que resuenen mejor con los clientes, tanto actuales como potenciales.

Beneficios del marketing de bases de datos

Los consumidores de hoy en día esperan una experiencia personalizada con su marca. Para ofrecerla, los profesionales del marketing necesitan una visión unificada de cada cliente en todos los puntos de contacto. Solo así podrán comprender el recorrido del cliente y atraerlo de manera significativa. Las estrategias de marketing de bases de datos lo hacen más fácil.

Las bases de datos de clientes pueden ayudarle:

• Identificar grupos de clientes -desde sus clientes más fieles y de alto valor hasta los que lo hacen por primera vez y los compradores ocasionales
• Crear segmentos de clientes detallados basados en datos demográficos, comportamientos, o incluso intereses personales
• Diseñe mensajes altamente personalizados tanto para los clientes actuales como para los potenciales
• Determine el mejor canal y el mejor momento para atraer a los clientes
• Mejore la eficiencia de su marketing al no perder tiempo y dinero enviando campañas a aquellos que probablemente no responderán
• Construya programas de programas de fidelización que ofrezcan los incentivos adecuados para la repetición de las compras
• Mejore el servicio al cliente proporcionando al personal de asistencia una visión de 360º de las interacciones del cliente con su marca

Desafíos del marketing de bases de datos

El marketing de bases de datos ofrece algunas ventajas convincentes, pero para hacerlo con éxito, los vendedores tienen que entender los desafíos también.

Cuidado con estos desafíos del marketing de bases de datos:

• Decadencia de datos. Cada vez que un cliente o prospecto cambia de trabajo o gana un ascenso, se muda a una nueva dirección, cambia su nombre, obtiene una nueva dirección de correo electrónico o hace cualquier otro cambio en su vida, su perfil queda desactualizado. Una base de datos bien gestionada decae a una media del 2-3% cada mes, lo que significa que en sólo un año, un tercio de sus datos podría ser inválido.* Para limitar el decaimiento de los datos, céntrese en la información que es menos probable que cambie: el nombre y el número de teléfono, por ejemplo, en lugar del correo electrónico de la empresa.
• Precisión de los datos. Los clientes no siempre proporcionan información precisa. Los errores tipográficos, la legibilidad de la escritura o la información incompleta pueden tener un gran impacto en la calidad de su base de datos. Puede limitar las imprecisiones sustituyendo los campos de entrada por menús desplegables estandarizados o casillas de verificación.
• Actuar a tiempo sobre los datos de los clientes. Recoger y analizar los datos de los clientes es sólo el primer paso. Hay que actuar con la suficiente rapidez para capitalizar el interés de un cliente y las interacciones con su marca. Aquí es donde las herramientas de automatización del marketing como CleverTap son tan importantes. Al unificar los ricos perfiles de los usuarios con una potente segmentación y campañas de marketing omnicanal, puede ofrecer experiencias oportunas y personalizadas para todos y cada uno de los usuarios.

Estrategias eficaces de marketing de bases de datos

¿Cómo debe empezar a crear su propia estrategia de marketing de bases de datos? Comience con los siguientes pasos.

1. Identifique su público objetivo. ¿Qué edad tienen? ¿Qué nivel de ingresos? ¿Qué cargo tienen? ¿Dónde viven? ¿En qué están interesados? ¿Qué más compran? Construya un perfil detallado del cliente ideal para su producto, y luego utilice este perfil para decidir qué tipo de información necesita incluir en su base de datos.
2. Colabore con otros equipos. El marketing, las ventas y el soporte tienen contacto directo con los clientes y los prospectos. Qué información necesita cada equipo para ser eficaz?
3. Encuentre el software adecuado. Los datos de los clientes no le sirven a nadie de su equipo si no pueden acceder a ellos. Elija una herramienta que facilite la visualización de diferentes tipos de información, tipos de clientes, e incluso organizar la información de los clientes para que coincida con sus diferentes categorías de productos o servicios.
4. Reúna los datos de los clientes. Busque fuentes de datos tanto internas como externas, incluyendo:
   • Datos de adquisición: ¿De qué canal o fuente provino un nuevo cliente? Qué campaña de marketing?
   • Datos demográficos: ¿Cuál es la edad, el sexo, el estado civil, el nivel educativo, la ubicación, etc. del cliente?
   • Datos tecnológicos: ¿Qué dispositivo(s) utilizan para interactuar con su marca? ¿Ordenador o móvil? ¿Android o iOS?
   • Datos psicográficos: ¿Cuáles son sus perspectivas, valores e intereses personales? ¿Qué les motiva?
   • Datos de actividad: ¿Cómo han interactuado con su sitio web, páginas de medios sociales y/o aplicación móvil?
   • Datos de las transacciones: ¿Con qué frecuencia realizan una compra con usted y cuánto gastan? Qué artículos suelen comprar juntos?
   • Datos de correspondencia: ¿Han enviado alguna vez un ticket de atención al cliente? ¿Han publicado una pregunta o una queja en sus páginas de redes sociales? Han respondido a una encuesta?
5. Mantenga los datos actualizados y con copia de seguridad. Crear una base de datos de clientes requiere mucho tiempo y esfuerzo. Proteja su inversión protegiéndose contra los cortes de energía y los fallos técnicos. El software de CRM puede actualizar automáticamente los perfiles cuando los clientes introducen nueva información, y las herramientas en línea pueden proteger contra el deterioro de los datos mediante la integración con su software y la actualización de cada contacto mientras navegan por su sitio web con datos de actividad.
6. Respetar la privacidad del cliente. Las redes sociales facilitan más que nunca la obtención de información detallada sobre los intereses, perspectivas y actualizaciones de la vida de sus clientes. La personalización eficaz consiste en ofrecer un mensaje relevante a un público interesado, no en demostrar cuántos datos personales tiene.

Una vez que haya construido su base de datos, puede comenzar con una segmentación básica de usuarios. Por ejemplo, cree una campaña específica para los que compran por primera vez o los nuevos clientes, o una adaptada a los participantes de su programa de fidelización.

Métodos de segmentación más complejos pueden analizar a través de múltiples puntos de datos para darle segmentos de usuarios más detallados. El Análisis de Recencia, Frecuencia, Monetario (RFM), por ejemplo, crea grupos de clientes basados en cuán activos son y cuánto gastan, para que pueda ver e involucrar rápidamente a sus clientes campeones, nuevos clientes o clientes inactivos.

La segmentación más avanzada implica sofisticados análisis predictivos que pueden predecir el comportamiento futuro de un cliente. Eso significa predecir cosas como el valor potencial de la vida del cliente, la probabilidad de abandono o la probabilidad de compra.

Este tipo de segmentación avanzada aumenta las tasas de conversión hasta 5 veces.

Ejemplos de marketing de bases de datos

Identificar a los clientes de alto valor y las posibles ventas adicionales

Una aplicación OTT quiere saber cuántos de sus clientes son espectadores frecuentes que están preparados para una venta adicional a un plan de suscripción premium. Utilizan su base de datos de clientes para identificar a sus espectadores frecuentes de alto valor y, a continuación, envían una campaña combinada de correo electrónico y push en la que ofrecen a estos usuarios un mes gratis de premium como incentivo para adquirir una suscripción. Gracias al análisis predictivo, son capaces de prever cuántos destinatarios de la campaña se convertirán para equilibrar los recursos de marketing y demostrar el ROI.

Proporcionar atención al cliente personalizada

Un representante de atención al cliente de una aplicación de comercio electrónico recibe una llamada. Inmediatamente puede acceder al perfil de la persona que llama y ver que es un nuevo cliente que ha realizado recientemente su primera compra: un dispositivo doméstico inteligente que le permite cerrar la puerta de entrada de forma remota y ver un vídeo de los visitantes. Con esta información, el representante del servicio puede proporcionar inmediatamente una experiencia de asistencia personalizada y ofrecer una resolución más rápida ayudando al cliente a configurar y solucionar rápidamente su dispositivo.

Saber qué productos y servicios ofrecer a los clientes

Una aplicación de viajes quiere ampliar su oferta de productos con una serie de excursiones guiadas para mochileros. Antes de dedicar recursos al esfuerzo, aprovechan su base de datos de clientes para ver las tendencias de compra y los patrones demográficos para, en primer lugar, determinar si sus clientes realmente reservarían viajes guiados de mochilero y, en segundo lugar, para saber a qué tipos de clientes deberían lanzar estos viajes. Con el marketing de base de datos, puede asegurarse de que está ofreciendo algo que sus clientes realmente quieren.

Predecir quién comprará y cuándo

Para una aplicación de entrega de alimentos, el tiempo es fundamental. Entender su ventana de oportunidad para atraer a los clientes es clave para vencer a la competencia y aumentar las conversiones, pero enviar spam a los usuarios en cada momento de la comida es una forma segura de perderlos. Al utilizar el análisis predictivo con su base de datos de clientes, el equipo de la aplicación de entrega de comida puede prever qué usuarios tienen más probabilidades de comprar. Así pueden enviar notificaciones y códigos promocionales a los usuarios adecuados en el momento oportuno. Y, por otro lado, pueden ver quiénes son los más propensos a abandonar la aplicación, de modo que pueden enviar una tentadora campaña de promoción y recuperar a esos usuarios.

La próxima fase del marketing de bases de datos

Hemos entrado en la era del marketing relacional, en la que las marcas han pasado de centrarse simplemente en hacer la venta a desarrollar relaciones a largo plazo con los clientes proporcionándoles constantemente valor. Y el marketing de bases de datos es la columna vertebral.

Las capacidades de aprendizaje automático de CleverTap están llevando la base de datos y el marketing relacional al siguiente nivel. Estas aplicaciones pueden conectar instantáneamente los puntos entre millones de puntos de datos de clientes, crear automáticamente segmentos de usuarios detallados, determinar el momento y el canal óptimos para atraer a cada usuario e incluso predecir lo que los usuarios harán a continuación.