データベースマーケティングとは？ なぜ重要なのか、どうすれば正しいのか [Infographic]

リアルタイムのデータ。 実用的な洞察。 360度の顧客ビュー。 パーソナライズされたエンゲージメント戦略。 オムニチャネルキャンペーン。

これらは流行語かもしれませんが、効果的なマーケティングとビジネスの成長にとって不可欠なものです。 そして、データベース・マーケティングは、これらすべての鍵を握っているのです。

では、データベース・マーケティングとは何か、なぜそれが重要なのか？

まずは基本的なデータベースマーケティングの定義から説明します。

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種です。 名前、住所、電子メール、電話番号、取引履歴、カスタマーサポートチケットなど、顧客データを収集することが含まれます。 この情報を分析し、各顧客にパーソナライズされた体験を提供するため、または潜在顧客を引き付けるために使用されます。

従来のダイレクト マーケティングでは、パンフレットやカタログなどのダイレクトメールを作成し、潜在顧客や既存顧客のリストに郵送して、肯定的な反応を引き出すことを期待しています。

データベース マーケティングでは、顧客がどのようにマーケティングされることを望んでいるかを理解しようとし、最適なチャネルで顧客のニーズを満たすためにそれらの洞察を適用することで、この戦略をさらに一歩進めます。 そのため、データベース・マーケティングが再び重要視されているのです。 このような状況下において、当社は、「顧客第一主義」を掲げ、「顧客第一主義」を実践してまいりました。

データベース マーケティングの利点

今日の消費者は、あなたのブランドでパーソナライズされた体験をすることを期待しています。 これを実現するために、マーケティング担当者は、あらゆるタッチポイントで各顧客を統一的に把握する必要があります。 そうして初めて、カスタマージャーニーを理解し、有意義な方法で顧客をエンゲージすることができます。 データベース・マーケティング戦略は、それを容易にします。

顧客データベースはあなたを助けることができます。

• 最も忠実な顧客、高価値の顧客、初めての顧客、たまにしか購入しない顧客など、顧客グループを特定する
• デモグラフィックや行動に基づいて、詳細な顧客セグメントを作成する

  顧客データベースは以下を支援します。

• 既存顧客と見込み顧客の両方に対して、高度にパーソナライズされたメッセージを設計する
• 顧客をエンゲージする最適なチャネルと時間を決定する
• 反応が期待できない人にキャンペーンを送ることで時間と費用を無駄にせず、マーケティングの効率を高める
• 効果的なメッセージを構築する
• サポートスタッフに顧客とブランドとのやり取りを360度把握させ、顧客サービスを向上させる

データベースマーケティングの課題

データベースマーケティングには魅力的なメリットがありますが、それを成功させるには、次のような課題があります。 マーケティング担当者は、課題も理解する必要があります。

データベースマーケティングの課題に気をつけましょう。

• データ崩壊。 顧客や見込み客が転職や昇進をしたり、新しい住所に引っ越したり、名前を変えたり、新しいメールアドレスを取得したり、その他の生活の変化があると、そのプロフィールは古くなります。 よく管理されたデータベースは、毎月平均2～3％ずつ劣化していきます。これは、わずか1年で、データの3分の1が無効になってしまうことを意味します。* データの劣化を抑えるには、変化の少ない情報、たとえば、ビジネスメールではなく、名前や電話番号に焦点を当てることです。
• データの正確さ。 顧客は必ずしも正確な情報を提供してくれるとは限りません。 タイプミス、手書きの読みやすさ、不完全な情報は、データベースの品質に大きな影響を与える可能性があります。 入力フィールドを標準のドロップダウンメニューやチェックボックスで置き換えることで、不正確な情報を制限することができます。
• 顧客データにタイムリーに対応する。 顧客データの収集と分析は、最初の一歩に過ぎません。 顧客のブランドへの関心や相互作用を生かすには、迅速に行動する必要があります。 そこで重要になるのが、CleverTapのようなマーケティングオートメーションツールです。 リッチなユーザープロファイルを強力なセグメンテーションとオムニチャネルマーケティングキャンペーンで統合することで、一人ひとりのユーザーにタイムリーでパーソナライズされた体験を提供することができるのです。

効果的なデータベースマーケティング戦略

どのように独自のデータベースマーケティング戦略の作成を始めればよいのでしょうか？ 次のステップから始めてください。

1. ターゲットオーディエンスを特定する。 彼らは何歳ですか？ 所得水準は？ 職種は？ どこに住んでいるのか？ 彼らは何に興味がありますか？ 他に何を買うのか？ そして、このプロフィールをもとに、データベースにどのような情報を含めるべきかを決定します。
2. 他のチームと協力する。 マーケティング、セールス、サポートはすべて、顧客や見込み客と直接接触することがあります。 各チームが効果的に活動するためには、どのような情報が必要でしょうか。
3. 適切なソフトウェアを見つける。 顧客データは、チームの誰もがアクセスできなければ意味がありません。 さまざまな種類の情報、顧客のタイプを簡単に見ることができるツールを選び、さらに、さまざまな製品やサービスのカテゴリーに合わせて顧客情報を整理することができます。
4. 顧客データを収集する。 内部と外部の両方のデータソースに目を向ける。
   • 顧客獲得データ。 新規顧客はどのチャネルまたはソースから来たのか。 どのマーケティング キャンペーンか。
   • 人口統計データ。 顧客の年齢、性別、配偶者の有無、教育レベル、居住地などはどうなっているか。
   • テクノグラフィックデータ: 顧客はどのようなデバイスを使ってあなたのブランドと接触しているのでしょうか。 デスクトップかモバイルか？ AndroidかiOSか？
   • サイコグラフィック・データ。

     サイコグラフィックデータ: 彼らの個人的な視点、価値観、興味は何ですか？ 何が彼らを動かしているのか。

   • アクティビティデータ：あなたのWebサイト、ソーシャルメディアページ、および/またはモバイルアプリとどのようなやりとりをしましたか？
   • トランザクションデータ。
   • トランザクションデータ: ユーザーはどれくらいの頻度で購入し、どれくらいの金額を消費しているのか？ また、どのような商品を一緒に購入することが多いですか？
   • 通信データ。 カスタマーサポートチケットを送信したことがあるか？ ソーシャルメディアページに質問や苦情を投稿したことがありますか？ アンケートに回答したことがありますか？
5. データは常に最新の状態に保ち、バックアップを取る。 顧客データベースの構築には、多くの時間と労力がかかります。 停電や技術的な不具合から保護することで、投資を守りましょう。 CRMソフトウェアは、顧客が新しい情報を入力すると自動的にプロファイルを更新することができ、オンラインツールは、ソフトウェアと統合し、彼らが活動データであなたのウェブサイトを閲覧するように各連絡先を更新することにより、データの崩壊から保護することができます。
6. 顧客のプライバシーを尊重する。 ソーシャルメディアにより、顧客の興味、考え方、生活の最新情報など、詳細な洞察を得ることがこれまで以上に容易になりました。 効果的なパーソナライゼーションとは、関心のあるオーディエンスに適切なメッセージを提供することであり、どれだけの個人データを持っているかを証明することではありません。

一度、データベースを構築したら、いくつかの基本的なユーザーセグメンテーションから始めることができます。 たとえば、初めての購入者や新規顧客専用のキャンペーンを作成したり、ロイヤルティプログラムの参加者向けにカスタマイズしたものを作成したりします。

より複雑なセグメンテーション手法では、複数のデータ ポイントにわたって分析し、より詳細なユーザー セグメントを作成できます。 たとえば、RFM (Recency, Frequency, Monetary) 分析では、アクティブ度や消費額に基づいて顧客グループを作成し、チャンピオン顧客、新規顧客、または休眠顧客をすばやく確認し関与させることができます。

最も高度なセグメンテーションには、顧客の将来の行動を予測する高度な予測分析が含まれます。 つまり、潜在的な顧客の生涯価値、解約の可能性、または購入の可能性などを予測することです。

これらのタイプの高度なセグメンテーションは、コンバージョン率を最大5倍まで向上させます。

データベース マーケティングの例

価値の高い顧客とアップセルの可能性を特定する

ある OTT アプリは、顧客のうちプレミアム購読プランへのアップセルが可能な熱心な視聴者がどのくらいいるかを理解したいと思っています。 彼らは、顧客データベースを使用して、価値の高い、頻繁に視聴するユーザーを特定し、購読を購入するインセンティブとして、これらのユーザーにプレミアムの1ヶ月無料を提供する、メールとプッシュキャンペーンを組み合わせて送りました。 予測分析を使って、キャンペーンの受信者が何人コンバージョンするかを予測し、マーケティング・リソースのバランスをとり、ROIを証明することができます。

パーソナライズされたカスタマーサポートの提供

あるeコマースアプリのカスタマーサービス担当者は、着信コールを割り当てられます。 彼らはすぐに発信者のプロファイルにアクセスし、最近初めて購入した新しい顧客であることを確認できます。スマート ホーム デバイスは、玄関のドアをリモートでロックし、訪問者のビデオ フィードを見ることができます。 この情報をもとに、サービス担当者はすぐにパーソナライズされたサポートを提供し、お客様がデバイスをすばやくセットアップしてトラブルシューティングできるようサポートすることで、より迅速な解決を図ることができます。

顧客に提案すべき製品とサービスを知る

ある旅行アプリは、一連のガイド付きバックパック ツアーで製品提供を拡大したいと考えています。 この取り組みにリソースを割く前に、顧客データベースを利用して購入傾向や人口統計学的パターンを確認し、まず、顧客が実際にガイド付きバックパッキング旅行を予約するかどうかを判断し、次に、これらの旅行を売り込むべき顧客タイプを知ります。

いつ、誰が購入するかを予測する

食品配達アプリの場合、タイミングが重要です。 しかし、食事のたびにユーザーにスパムを送ることは、顧客を失う確実な方法です。 しかし、食事時間のたびにユーザーにメールを送ることは、確実にユーザーを失うことになります。顧客データベースと予測分析を使用することで、フードデリバリーアプリチームは、どのユーザーが最も購入する可能性が高いかを予測できます。 そうすれば、適切なタイミングで適切なユーザーに通知やプロモーション・コードを送信することができます。 また、逆に、離脱しそうなユーザーを把握することで、魅力的なキャンペーンを実施し、ユーザーを取り戻すことができます。

データベースマーケティングの次の段階

私たちは、ブランドが単に販売を行うことから、一貫して価値を提供することによって顧客と長期的な関係を築くことに焦点をシフトしている、関係性マーケティングの時代に入りました。 そして、データベース・マーケティングがそのバックボーンとなっています。

CleverTapの機械学習機能は、データベースとリレーションシップマーケティングを次のレベルへと導きます。 これらのアプリケーションは、何百万もの顧客データ ポイント間の点を瞬時に結びつけ、詳細なユーザー セグメントを自動的に作成し、各ユーザーをエンゲージする最適な時間とチャネルを決定し、さらにユーザーが次に何をするか予測することも可能です。

5844