Mi az adatbázis marketing? Miért fontos és hogyan kell jól csinálni [Infografika]

Valós idejű adatok. Cselekvőképes meglátások. 360 vásárlói nézet. Személyre szabott elköteleződési stratégiák. Omnichannel kampányok.

Ezek talán divatos szavak, de a hatékony marketing és az üzleti növekedés szempontjából is kritikus fontosságúak. És az adatbázis-marketing mindezek kulcsa.

Mi tehát az adatbázis marketing és miért fontos?

Mi az adatbázis marketing?

Kezdjük egy alapvető adatbázis marketing definícióval.

Az adatbázis marketing a direkt marketing egy formája. Olyan ügyféladatok gyűjtését jelenti, mint nevek, címek, e-mailek, telefonszámok, tranzakciós előzmények, ügyfélszolgálati jegyek stb. Ezeket az információkat aztán elemzik és felhasználják arra, hogy személyre szabott élményt nyújtsanak minden egyes ügyfél számára, vagy hogy potenciális ügyfeleket vonzzanak.

A hagyományos direkt marketing magában foglalja a direkt postai küldemények, például brosúrák és katalógusok készítését, és ezek postázását a potenciális vagy jelenlegi ügyfelek listájára abban a reményben, hogy pozitív választ vált ki.

Az adatbázis-marketing egy lépéssel továbbviszi ezt a stratégiát: igyekszik megérteni, hogy az ügyfelek hogyan szeretnék, hogy marketingeljünk nekik, majd ezeket a felismeréseket felhasználva a legjobb csatornán keresztül kielégíti az ügyfelek igényeit.

Az adatbázis-marketing jelentősége

A mai marketingesek minden eddiginél több ügyféladathoz férnek hozzá. Ezért válik ismét olyan fontossá az adatbázismarketing. Az egész arról szól, hogy ezt a tengernyi adatot felhasználva olyan relevánsabb marketingüzeneteket hozzunk létre, amelyek jobban elnyerik az ügyfelek – a jelenlegi és a potenciális – tetszését.

Az adatbázis-marketing előnyei

A mai fogyasztók személyre szabott élményt várnak el a márkával kapcsolatban. Ahhoz, hogy ezt biztosítani tudják, a marketingeseknek egységes képet kell kapniuk minden egyes ügyfélről minden érintkezési ponton. Csak így tudják megérteni a vásárló útját, és értelmes módon bevonzani őket. Az adatbázis-marketing stratégiák megkönnyítik ezt.

Az ügyféladatbázisok segíthetnek Önnek:

• A vásárlói csoportok azonosításában – a leghűségesebb, nagy értékű ügyfelektől az első alkalommal vásárlókig és az alkalmi vásárlókig
• Demográfiai adatok, viselkedés alapján részletes ügyfélszegmensek létrehozásában, vagy akár személyes érdeklődési körök alapján
• Tervezzen rendkívül személyre szabott üzeneteket mind a jelenlegi, mind a leendő ügyfelek számára
• Meghatározza a legjobb csatornát és időpontot az ügyfelek bevonására
• Növelje a marketing hatékonyságát azáltal, hogy nem pazarolja az időt és a pénzt olyan kampányok küldésére, amelyek valószínűleg nem fognak reagálni
• Építsen hatékony hűségprogramokat, amelyek megfelelő ösztönzőket biztosítanak az ismételt vásárlásokhoz
• Javítsa az ügyfélszolgálatot azáltal, hogy az ügyfélszolgálat munkatársai 360°-os képet kapnak az ügyfél és a márka közötti interakciókról

Az adatbázis-marketing kihívásai

Az adatbázis-marketing kínál néhány meggyőző előnyt – de a sikeres megvalósítás érdekében, a marketingeseknek meg kell érteniük a kihívásokat is.

Vigyázzon ezekkel az adatbázis-marketing kihívásokkal:

• Az adatok romlása. Bármikor, amikor egy ügyfél vagy érdeklődő munkahelyet vált, vagy előléptetést kap, új címre költözik, megváltoztatja a nevét, új e-mail címet kap, vagy bármilyen más életváltozáson megy keresztül, a profilja elavul. Egy jól kezelt adatbázis átlagosan 2-3%-kal romlik havonta, ami azt jelenti, hogy egy év alatt az adatok egyharmada érvénytelen lehet.* Az adatok romlásának korlátozása érdekében összpontosítson azokra az információkra, amelyek kevésbé valószínű, hogy változnak: például a név és a telefonszám, ne pedig az üzleti e-mail cím.
• Adatpontosság. Az ügyfelek nem mindig adnak pontos információkat. A gépelési hibák, a kézírás olvashatósága vagy a hiányos információk nagy hatással lehetnek az adatbázis minőségére. A pontatlanságokat korlátozhatja, ha a beviteli mezőket szabványosított legördülő menükkel vagy jelölőnégyzetekkel helyettesíti.
• Az ügyféladatok időben történő kezelése. Az ügyféladatok összegyűjtése és elemzése csak az első lépés. Elég gyorsan kell cselekednie ahhoz, hogy kihasználja az ügyfél érdeklődését és a márkájával való interakcióit. Itt válnak olyan fontossá az olyan marketingautomatizálási eszközök, mint a CleverTap. A gazdag felhasználói profilok erőteljes szegmentálással és mindencsatornás marketingkampányokkal való egyesítésével időszerű, személyre szabott élményeket nyújthat minden egyes felhasználó számára.

Hatékony adatbázis marketing stratégiák

Hogyan kezdjen hozzá saját adatbázis marketing stratégiájának kialakításához? Kezdje a következő lépésekkel.

1. Határozza meg a célközönségét. Hány évesek? Milyen jövedelemszintűek? Milyen munkakörben dolgoznak? Hol élnek? Mi érdekli őket? Mit vásárolnak még? Készítsen egy részletes ideális vásárlói profilt a termékéhez, majd használja ezt a profilt annak eldöntéséhez, hogy milyen információkat kell felvennie az adatbázisába.
2. Működjön együtt más csapatokkal. A marketing, az értékesítés és az ügyfélszolgálat mind közvetlen kapcsolatban áll az ügyfelekkel és a potenciális ügyfelekkel. Milyen információkra van szüksége az egyes csapatoknak ahhoz, hogy hatékonyak legyenek?
3. Találja meg a megfelelő szoftvert. Az ügyféladatok senkinek sem használnak a csapatában, ha nem tudnak hozzáférni hozzájuk. Válasszon olyan eszközt, amely megkönnyíti a különböző típusú információk, ügyféltípusok megtekintését, és még az ügyfélinformációkat is rendszerezheti a különböző termék- vagy szolgáltatáskategóriáknak megfelelően.
4. Gyűjtse össze az ügyféladatokat. Nézzen utána mind a belső, mind a külső adatforrásoknak, többek között:
   • Akvizíciós adatok: Melyik csatornáról vagy forrásból érkezett az új ügyfél? Melyik marketingkampányból?
   • Demográfiai adatok:
   • Technográfiai adatok: Milyen eszköz(ök)et használnak a márkával való interakcióra? Asztali vagy mobil? Android vagy iOS?
   • Pszichográfiai adatok: Milyen személyes nézeteik, értékeik és érdeklődési köreik vannak? Mi motiválja őket?
   • Aktivitási adatok: Hogyan léptek kapcsolatba az Ön weboldalával, közösségi média oldalaival és/vagy mobilalkalmazásával?
   • Tranzakciós adatok: Milyen gyakran vásárolnak Önnél, és mennyit költenek? Milyen termékeket vásárolnak általában együtt?
   • Korrespondenciaadatok: Küldtek már valaha ügyfélszolgálati jegyet? Tettek fel kérdést vagy panaszt az Ön közösségi médiaoldalain? Válaszoltak egy felmérésre?
5. Tartsa naprakészen és biztonsági mentéssel az adatokat. Egy ügyféladatbázis felépítése sok időt és erőfeszítést igényel. Védje befektetését az áramkimaradások és technikai hibák elleni védelemmel. A CRM-szoftverek automatikusan frissíthetik a profilokat, amikor az ügyfelek új információkat adnak meg, az online eszközök pedig védelmet nyújthatnak az adatromlás ellen azáltal, hogy integrálódnak a szoftverébe, és minden egyes kontaktot frissítenek, amikor a weboldalán böngészik az aktivitási adatokkal.
6. Tartsa tiszteletben az ügyfelek magánéletét. A közösségi média minden eddiginél könnyebbé teszi, hogy részletes betekintést nyerjen ügyfelei érdeklődési körébe, perspektíváiba és életük aktualitásaiba. A hatékony személyre szabás arról szól, hogy releváns üzenetet nyújtson az érdeklődő közönségnek – nem pedig arról, hogy bebizonyítsa, mennyi személyes adata van.

Amint felépítette az adatbázisát, elkezdheti az alapvető felhasználói szegmentálást. Például hozzon létre egy kampányt kifejezetten az első vásárlók vagy az új ügyfelek számára, vagy egy olyat, amely a hűségprogramja résztvevőire szabott.

A komplexebb szegmentálási módszerek több adatponton keresztül elemezhetnek, hogy részletesebb felhasználói szegmenseket kapjon. A Recency, Frequency, Monetary (RFM) elemzés például az alapján hoz létre ügyfélcsoportokat, hogy mennyire aktívak és mennyit költenek, így gyorsan láthatja és bevonhatja a bajnok ügyfeleit, az új ügyfeleket vagy a szunnyadó ügyfeleket.

A legfejlettebb szegmentálás magában foglalja a kifinomult prediktív elemzést, amely képes megjósolni az ügyfelek jövőbeli viselkedését. Ez olyan dolgok előrejelzését jelenti, mint a potenciális ügyfél élettartam-érték, az elvándorlás valószínűsége vagy a vásárlás valószínűsége.

A fejlett szegmentálás ezen típusai akár 5x-szeresére növelik a konverziós rátát.

Adatbázis marketing példák

A magas értékű ügyfelek és a potenciális Upsell ügyfelek azonosítása

Egy OTT alkalmazás szeretné megérteni, hogy ügyfelei közül hányan azok, akik gyakran nézik a műsorokat, és akiket fel lehet értékesíteni egy prémium előfizetési csomagra. Ügyféladatbázisuk segítségével azonosítják a nagy értékű, gyakori nézőket, majd egy kombinált e-mail és push kampányt küldenek, amelyben ezeknek a felhasználóknak egy ingyenes prémium hónapot ajánlanak fel, hogy ösztönözzék őket az előfizetés megvásárlására. A prediktív analitika segítségével képesek megjósolni, hogy a kampány címzettjei közül hányan fognak konvertálni, hogy kiegyensúlyozzák a marketing erőforrásokat és bizonyítsák a ROI-t.

Személyre szabott ügyfélszolgálat nyújtása

Egy e-kereskedelmi alkalmazás ügyfélszolgálati képviselője bejövő hívást kap. Azonnal hozzáférnek a hívó profiljához, és látják, hogy a hívó új ügyfél, aki nemrég vásárolt először: egy okosotthon-eszközt, amellyel távolról bezárhatja a bejárati ajtaját, és videón láthatja a látogatókat. Ezen információk birtokában a szerviz munkatársa azonnal személyre szabott támogatást nyújthat, és gyorsabb megoldást kínálhat, segítve az ügyfelet az eszköz gyors beállításában és hibaelhárításában.

Tudja meg, hogy milyen termékeket és szolgáltatásokat ajánljon az ügyfeleknek

Egy utazási alkalmazás egy vezetett hátizsákos túrasorozattal szeretné bővíteni a termékkínálatát. Mielőtt erőforrásokat szánnának erre az erőfeszítésre, megcsapolják az ügyféladatbázisukat, hogy megnézzék a vásárlási trendeket és a demográfiai mintákat, hogy először is megállapítsák, hogy az ügyfeleik valóban foglalnának-e vezetett hátizsákos túrákat, másodszor pedig, hogy megtudják, milyen ügyféltípusoknak kellene ezeket a túrákat ajánlaniuk. Az adatbázis-marketinggel biztosíthatja, hogy olyasmit kínáljon, amit az ügyfelei valóban akarnak.

Megjósolni, hogy ki fog vásárolni és mikor

Egy ételkiszállítási alkalmazás esetében az időzítés kritikus fontosságú. Az ügyfelek bevonására szolgáló időablak megértése kulcsfontosságú a konkurencia legyőzéséhez és a konverziók növeléséhez – de a felhasználók minden étkezési időpontban történő spammelése biztos módja annak, hogy elveszítsd őket. Az ételkiszállítási alkalmazás csapata az ügyféladatbázisuk prediktív elemzése révén meg tudja jósolni, hogy mely felhasználók vásárolnak a legnagyobb valószínűséggel. Így a megfelelő felhasználóknak a megfelelő pillanatban küldhetnek értesítéseket és promóciós kódokat. A másik oldalról pedig láthatják, hogy kik azok, akik valószínűleg elvándorolnak, így egy csábító promóciós kampánnyal elérhetik és visszahódíthatják ezeket a felhasználókat.

Az adatbázismarketing következő fázisa

A kapcsolati marketing korszakába léptünk, ahol a márkák a hangsúlyt az egyszerű eladásról az ügyfelekkel való hosszú távú kapcsolat kialakítására helyezték át azáltal, hogy következetesen értéket nyújtanak. Az adatbázis-marketing pedig a gerincet jelenti.

A CleverTap gépi tanulási képességei új szintre emelik az adatbázis- és kapcsolati marketinget. Ezek az alkalmazások képesek azonnal összekötni a pontokat több millió ügyféladatpont között, automatikusan részletes felhasználói szegmenseket létrehozni, meghatározni az egyes felhasználók bevonásának optimális időpontját és csatornáját, és még azt is megjósolni, hogy a felhasználók mit fognak tenni legközelebb.