ما هو تسويق قاعدة البيانات؟ كيفية إنشاء استراتيجية تسويق فعالة لقواعد البيانات؟

فكر في موقف مثل هذا: أنت تعمل في شركة تتعامل مع الأجهزة والمعدات المحمولة. هذا الأسبوع ، تحصل على بعض العناصر الجديدة التي تصل إلى متاجرك ، وتخطط لإطلاق خطة تسويق عبر البريد الإلكتروني للمقيمين حول سلسلة المتاجر الخاصة بك لنشر الأخبار.

أنت الآن تتساءل: هل البريد الإلكتروني هو الأسلوب التسويقي الأكثر كفاءة للجميع؟ وماذا لو كنت ترغب في استهداف المستهلكين الذين لديهم اهتمام حقيقي بالتكنولوجيا والأدوات ولكنهم يسكنون في أماكن بعيدة عن المنطقة المجاورة لك؟

قد ترغب في الحصول على زر على جهاز كمبيوتر يمكنه تلقائيًا إنشاء قائمة طويلة من العملاء المحتملين في هذه الأماكن البعيدة والذين قد يشترون منتجاتك.

هذا هو المكان الذي يبدأ فيه تسويق قواعد البيانات. فهو يتضمن أشياء مثل البيانات في الوقت الفعلي ، والرؤى القابلة للتنفيذ ، والصور الكاملة لسلوكيات المستهلكين ؛ استراتيجيات للمشاركة المخصصة ؛ حملات omnichannel.

يمكن أن تبدو معقدة حقًا ، ولكن من أجل التوسع في المبيعات والتسويق بنجاح ، فهي مهمة أيضًا. والسر بالنسبة لهم جميعًا هو تسويق قواعد البيانات. إذن ما هو تسويق قاعدة البيانات ، ولماذا هو مهم؟ دعنا نكتشف الآن!

ما هو تسويق قاعدة البيانات؟

لنبدأ بتعريف أولي لتسويق قواعد البيانات.

يعد تسويق قواعد البيانات نوعًا من التسويق المباشر يستخدم قواعد بيانات المستهلكين لإنشاء قوائم مستهدفة للبيع والاتصالات الشخصية . تحتوي قواعد البيانات هذه على بعض المعلومات الشخصية للمستهلكين ، مثل الأسماء والعناوين وأرقام الاتصال والبريد الإلكتروني وسجلات الدفع وطلبات المعلومات وجميع البيانات الأخرى التي قد يتم التقاطها بشكل قانوني وآمن.

يمكنك الوصول إلى هذه المعلومات من خلال نماذج طلب قسيمة الخصم وفواتير المبيعات ونماذج التسجيل وأوراق مطالبة التأمين واشتراكات الرسائل الإخبارية للمستهلكين.

يعني التسويق المباشر التقليدي صنع عناصر مثل الكتيبات والكتالوجات ، ثم إرسالها إلى قائمة العملاء الحاليين أو المحتملين مع توقع أن هذه العناصر يمكن أن تثير رد فعل إيجابي من المستلمين. ومع ذلك ، فقد أصبح هذا النهج عفا عليه الزمن في عصر التكنولوجيا.

تعمل إستراتيجية تسويق قاعدة البيانات على تحسين كفاءة هذا النهج من خلال محاولة معرفة العناصر التي يريدها المستهلكون ، والإعلانات التي تؤدي إلى رد فعل إيجابي ، ثم دمج تلك الملاحظات من خلال الوسيلة المناسبة لتلبية هذه الاحتياجات.

لماذا يعتبر تسويق قاعدة البيانات مهمًا؟

دعونا نفحص بعض الأمثلة التي لدينا هنا.

تخيل موقفًا مثل هذا: يحتاج مدير تطبيقات OTT إلى طريقة لفهم نسبة عملائه الذين يراقبون كثيرًا لتقديم خطة اشتراك متميزة لهم.

لزيادة معدل الدوران ، يستخدمون قاعدة بيانات العملاء لتجميع مراقبيهم المخلصين والمتكررين. بعد ذلك ، يرسلون بريدًا إلكترونيًا مجمعًا يقدم هؤلاء المستخدمين إصدارًا تجريبيًا مجانيًا لمدة شهر من القسط (ليكون بمثابة حافز لتحفيزهم). باستخدام تحليلات البيانات ، يمكنهم تقدير عدد العملاء المستهدفين الذين سيحققون عائدًا على الاستثمار.

لذلك ، باستخدام تسويق قاعدة البيانات ، يمكنك تجميع العملاء المخلصين والعثور على عمليات البيع المحتملة

أو تخيل أن أحد موظفي خدمة العملاء من تطبيق التجارة الإلكترونية يتم تفويضه بمكالمات باردة. مع تطبيق تسويق قاعدة البيانات ، يمكن لهذا الشخص رؤية معلومات مستلم الهاتف تلقائيًا. بناءً على هذه المعلومات ، يمكنهم تحديد ما إذا كان متلقي الاتصال البارد هو مشترٍ محتمل أم لا. أيضًا ، يمكن لممثل الخدمة أن يرى بسهولة من خلال واجهة دعم مخصصة بهذه المعرفة والرد على أسئلة المستلم بشكل أسرع.

باختصار ، يتيح لك تسويق قاعدة البيانات توفير خدمة عملاء مخصصة

أو تخيل أنك مدير تطبيق سفر يهدف إلى توسيع خط الخدمة الخاص به. باستخدام قاعدة بيانات العملاء ، يمكنك الآن الوصول إلى ملف تعريف المستهلك الخاص بهم لعرض عاداتهم الشرائية وأنماط السفر قبل تخصيص الموارد للمبادرات. أولاً ، يتمثل هذا المسعى في تحديد ما إذا كان عملاؤهم المحتملون سيحجزون رحلاتهم الموجهة أم لا. ثانيًا ، هو معرفة أنواع العملاء التي ستحقق عائدًا مرتفعًا على الاستثمار.

باستخدام تسويق قاعدة البيانات ، يمكنك معرفة العناصر والخدمات التي يجب الترويج لها لجمهور معين

أو تخيل أنك تدير تطبيقًا لتوصيل الطعام. للبقاء في الطليعة وتحسين التحويلات ، تحتاج إلى المزيد من العملاء الذين يطلبون الطعام على تطبيقك. قد تعتقد أن إرسال رسائل غير مرغوب فيها إلى المستخدمين في أي وقت وجبة هي إحدى الطرق للقيام بذلك. ومع ذلك ، فإن الطريقة الأفضل هي توقع المستهلكين الذين من المرجح أن يطلبوا ، باستخدام التحليلات التنبؤية لقاعدة بيانات العملاء. بهذه الطريقة ، يمكنك تقديم تحديثات حول الأطعمة الأكثر مبيعًا والرموز الترويجية للأشخاص المناسبين في الوقت المناسب ، مما يسهل على شركتك كسب هؤلاء العملاء.

انظر ، يساعدك تسويق قاعدة البيانات على التنبؤ بمن سيشتري منتجاتك ومتى سيفعلون ذلك

دعونا نحصر الأمور قليلاً. باستخدام إستراتيجية تسويق قاعدة بيانات مناسبة ، يمكنك:

• قم بتجميع عملائك: من العملاء الأكثر التزامًا وذوي القيمة العالية إلى المستهلكين لأول مرة والمستخدمين العاديين.
• تطوير شرائح واسعة من المستهلكين بناءً على التركيبة السكانية أو الأيديولوجيات أو حتى التفضيلات الشخصية.
• قم بإنشاء اتصالات مخصصة للغاية لكل من العملاء المحتملين والحاليين.
• تحديد الوقت الأمثل والقناة للتفاعل مع العميل.
• عزز نجاحك التسويقي عن طريق تقليل إنفاق الوقت والموارد لإرسال الحملات إلى الأشخاص الذين يترددون في الاستجابة.
• أنشئ برامج ولاء نشطة تقدم مزايا حصرية للمعاملات المتكررة.
• افهم تجربة عملائك مع علامتك التجارية.
• عزز تجربة العميل من خلال تقديم خدمات دعم مخصصة.

ما هي نكسات تسويق قواعد البيانات؟

يُعد تسويق قواعد البيانات مفيدًا للغاية ، لكنه لا يزال يواجه بعض التحديات. يحتاج المعلنون إلى مراعاة العقبات من أجل تنفيذ حملات الترويج بشكل فعال.

ابحث عن هذه المشكلات في تسويق قاعدة البيانات:

• تدهور البيانات. يصبح ملف التعريف الخاص بك قديمًا إذا ترك العميل وظائفه ، وتلقى زيادة في الراتب ، ووصل إلى الوضع الراهن الأعلى ، وانتقل إلى عنوان مختلف ، وغيّر اسمه ، وحصل على عنوان بريد إلكتروني ثانٍ. في الأساس ، يمكن لأي انتقالات في الحياة أن تجعل بياناتك عفا عليها الزمن. شهريًا ، تنخفض قاعدة البيانات المُدارة جيدًا بمعدل 2-3 بالمائة ، مما يعني أن ثلث البيانات قد تكون غير دقيقة في غضون عام واحد فقط. لتقليل تدهور البيانات ، قد ترغب في التركيز على المعلومات الأقل احتمالًا للتغيير (على سبيل المثال ، الاسم ورقم الهاتف بدلاً من البريد الإلكتروني للشركة)

• دقة التفاصيل: لن يقدم العملاء دائمًا بيانات دقيقة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تؤثر الأخطاء المطبعية أو إمكانية قراءة خط اليد أو التفاصيل المفقودة سلبًا على دقة قاعدة البيانات الخاصة بك.

• التصرف في الوقت المناسب بناءً على بيانات العملاء: يعد جمع ومراجعة التفاصيل من العملاء مجرد مرحلة أولى. للتغلب على فضول العميل في شركتك ، عليك التحرك بسرعة كافية. خلاف ذلك ، ستصبح بياناتك قديمة.

كيفية إنشاء استراتيجية تسويق قاعدة بيانات فعالة؟

تتمثل الميزة الحاسمة لتسويق قواعد البيانات في أنه يشجع الشركة على البقاء على اتصال مع عملائها للتأكد من أنهم يتعاملون مع العلامة التجارية بشكل فردي. وغني عن القول ، أن فهم رغبات العملاء ورغباتهم وتوقعاتهم وأنماطهم وحتى عاداتهم المحتملة يساعد العلامة التجارية على جعلهم يشعرون بأنهم مسموعون وقيمتهم ، دون إضاعة وقتهم برسائل لا معنى لها.

لتحقيق هذه الغاية ، تحتاج إلى فهم كيفية البدء وإنشاء إستراتيجية تسويق قاعدة البيانات الخاصة بك لتلبية احتياجاتك. قد ترغب في البدء بالخطوات التالية.

1. تحديد المجموعة الرئيسية

ضع في اعتبارك هذه العوامل: كم عمر العملاء المستهدفين الأساسيين؟ ما هو مقدار دخلهم؟ ما هو المسمى الوظيفي؟ اين يعيشون؟ ما الذي يشاركون فيه بنشاط؟ ماذا يشترون أيضًا؟

بمجرد حصولك على هذه المعايير ، يمكنك إنشاء منتجك بملف تعريف عميل مثالي وشامل. بعد ذلك ، يمكنك استخدام ملف التعريف هذا لتقييم نوع التفاصيل المطلوبة. أخيرًا ، قم بتضمينها في قاعدة البيانات الخاصة بك.

2. التعاون مع الإدارات الأخرى

التسويق والتوزيع وخدمة العملاء هم أيضًا على اتصال وثيق بالعملاء والتوقعات. لكي تكون فعالاً ، عليك معرفة البيانات التي يحتاجها كل فريق؟

3. ابحث عن النظام الأساسي المناسب

لن تكون رؤى العملاء مفيدة لأي شخص إذا لم يتمكن الأشخاص في شركتك من الوصول إليها. لذلك ، من المهم للغاية اختيار منصة تسهل عملية تبادل المعلومات. تحتاج أيضًا إلى تنظيم معلومات المستهلك لتناسب الفئات المختلفة للسلع أو الخدمات.

4. جمع موارد قاعدة بيانات العملاء

يبدأ تسويق قواعد البيانات بـ ... أنت تخمن ... البيانات. كلما زادت المعلومات المفيدة التي تم الحصول عليها ، كانت المبادرة أكثر نجاحًا.

تأتي هذه البيانات من أماكن متعددة ، داخليًا وخارجيًا. على سبيل المثال ، نظرًا لأن وكالات التمويل والتأمين تحتاج بالفعل إلى الحصول على الاسم والعنوان ومعلومات المبيعات الأخرى ، فلن يستغرق الأمر وقتًا إضافيًا للاحتفاظ بالمعلومات في قاعدة البيانات. قد تأتي المزيد من البيانات من خدمة العملاء - القسم الذي يتتبع جميع تفاعلات العملاء. وفي الوقت نفسه ، يتم إنشاء بيانات العملاء الإضافية عن طريق التسويق والمبيعات.

على الرغم من أنه من الممكن جمع بيانات عن المستهلكين الحاليين من خلال المبيعات ، إلا أنك في كثير من الأحيان تقوم بجمع (شراء) بيانات عن العملاء المحتملين من جهات خارجية. لدى الدول المختلفة لوائح مختلفة تنظم البيانات التي يمكن وما لا يمكن بيعها ، وربما يتم تضييقها في الغالب على الأسماء والمواقع وأرقام الهواتف والخصائص المحددة. سوف يستفيد عدد كبير من الشركات من هذا ؛ قد يتعين على الآخرين الالتزام بالعقود المبرمة مع عملائهم التي تمنعهم من القيام بذلك.

قد تشمل هذه البيانات:

• معلومات الاكتساب: متى وكيف جاء العميل لأول مرة إلى موقعك / تطبيقك ، ومن أي قناة / شركة تابعة ، وما هي الحملة الإعلانية التي يستجيبون لها ، وما إلى ذلك.

• البيانات الديموغرافية: العمر ، والعرق ، والحالة الاجتماعية / الأسرية ، والتعليم ، والعنوان ، وما إلى ذلك.

• سجل استخدام موقع الويب / التطبيق: ما هي المواقع التي يشاهدونها ، وما هو عدد الزيارات ، وما هي العناصر التي تم النقر عليها أو الألعاب التي تم تشغيلها ، وما هي الميزات المستخدمة ، وما إلى ذلك (بما في ذلك النشاط المبلغ عنه قبل تسجيل الدخول أو الشراء لأول مرة)

• تاريخ الشراء / الإنفاق: عدد مرات الشراء من موقعك ، ما هو عدد العناصر المشتراة (إجمالي العناصر ومتوسط ​​العناصر المشتراة في كل مرة) ، وكم تكلفة العناصر المشتراة ، وما هو متوسط ​​الإنفاق لكل عملية شراء واحدة ؛ ما هي التواريخ / الفترات بين كل عملية شراء.

• سجل استجابة الحملة: عدد المرات التي يتفاعل فيها المستهلكون مع حملاتك ، ومدى تفاعلهم ومدى تفاعلهم ، وأنواع الحملات التي استجابوا لها ، ومن خلال أي قنوات.

• معلومات برنامج الولاء: ما هو مستوى الولاء الذي تم الحصول عليه ، وعدد النقاط التي تم الحصول عليها ، والخصومات المستبدلة ، وما إلى ذلك.

• استبيانات واستبيانات العملاء: ما هي نتائج استطلاع العملاء والوقت الذي يستغرقه العميل لإكمال الاستبيان.

• مجموعة التفاعل: تفاصيل جميع الاتصالات بين العميل والشركة

• بيانات الموقع: يتم الإبلاغ عن المواقع الجغرافية من الأجهزة المحمولة الخاصة بالعميل

• النشاط في وسائل التواصل الاجتماعي: ما هي الموضوعات والأسماء التجارية التي تتم مناقشتها غالبًا ، وما هي مراجعات التطبيق الخاص بك ، ومعلومات الملف الشخصي للزائرين ، وما إلى ذلك.

• تفاصيل تحليلات بيانات الجهات الخارجية: ما هي مواقع الويب الأخرى التي يتم تصفحها ، والإعلانات التي تم النقر فوقها ، وشراء البيانات المحفزة ، والمؤشرات الاجتماعية والاقتصادية ، وما إلى ذلك.

من الضروري دمج مصادر البيانات المختلفة بطريقة تجعل المعلومات نظيفة (خالية من الأخطاء) ، ومحدثة ، ومتصلة بشكل صحيح بكل عميل معين. يمكن أن يمثل كل معيار من هذه المعايير صعوبات ، لا سيما الحاجة إلى مواءمة جميع معلومات العملاء من مصادر مختلفة مع معرف عميل فريد. فقط إذا تم تجميع جميع نقاط البيانات بشكل صحيح وربطها بالعملاء الفرديين ، يمكنك تحقيق أهداف تسويق قاعدة البيانات.

لحسن الحظ ، على مدى السنوات القليلة الماضية ، أثبتت التكنولوجيا أنها مفيدة للغاية في جميع هذه القطاعات. حقيقة تجعلها عملية ، وربما إلزامية ، للشركات لنشر أدوات التسويق لقواعد البيانات والاستمتاع بالمكافآت.

5. الحفاظ على تحديث المعلومات والنسخ الاحتياطي

يستغرق إنشاء قاعدة بيانات للمستهلك الكثير من الوقت والموارد. أنت لا تريد أن تضيع كل شيء فقط بسبب بعض أعطال الطاقة والأخطاء التكنولوجية. هذا هو المكان الذي سيساعدك فيه برنامج CRM.

أيضًا ، يمكن لبرنامج CRM مزامنة ملفات التعريف بشكل دوري ، على سبيل المثال: عند وصول المستهلكين إلى تفاصيل جديدة. من خلال الدمج مع البرنامج الخاص بك وترقية كل جهة اتصال أثناء بحثهم في موقع الويب الخاص بك باستخدام بيانات التفاعل ، يمكن للأدوات عبر الإنترنت حماية قاعدة البيانات الخاصة بك من الانحلال.

تحقق من: 15+ أفضل CRM للشركات الصغيرة

6. قيمة سرية المستهلك

سهلت وسائل التواصل الاجتماعي بشكل كبير عملية الحصول على رؤى تفصيلية حول هوايات عملائك وآرائهم وتغييرات حياتهم. يتعلق التخصيص الناجح بتقديم رسالة مخصصة للمستخدم المطلع ، وليس إثبات مقدار المعرفة الشخصية التي لديك.

علاوة على ذلك ، لا يوجد شيء أكثر أهمية من ثقة العميل. سيكون مجهودك كله هباءً إذا استيقظوا يومًا ما وشاهدوا جميع معلوماتهم الخاصة عبر الإنترنت.

7. إنشاء التجزئة

بمجرد إنشاء قاعدة البيانات الخاصة بك ، يمكنك البدء ببعض التجزئة الأساسية للمستخدم. على سبيل المثال ، الحملات المصممة أساسًا للعملاء الجدد أو العملاء المحتملين ، أو الحملات المخصصة للمستخدمين في نظام الولاء الخاص بك.

هناك عدة مستويات من تجزئة السوق ؛ تشير كل واحدة إلى إستراتيجية الشركة لدعم وبيع وتحديد موقع منتجها للجمهور المستهدف أو المستهلكين ، على التوالي.

التسويق الشامل

يعتمد نهج التسويق الشامل على شريحة المستهلكين بأكملها من المشترين المحتملين بدلاً من التركيز على مجموعة مختارة من المستهلكين. يعتبر رذاذ Baygon Cockroach أو لفائف Mortein الطاردة للبعوض أمثلة على حملة تسويق جماعية تصل إلى جميع عملائها في المستقبل برسالة إعلانية واحدة.

التسويق القطاعي

يُترجم التسويق القطاعي إلى أسلوب تقسم فيه المنظمة جمهورها المستهدف وفقًا لتفضيلاتهم ومتطلباتهم المحددة إلى فئات منفصلة. تستهدف العلامة التجارية إعلانات مختلفة لشرائح مختلفة ، وترسمها إلى ميزات معينة للمنتج. يخلق هذا النهج تمييزًا للمنتج ، اعتمادًا على جنس المشترين وعمرهم وأرباحهم وموقعهم ، للعملاء الذين لديهم احتياجات ورغبات يومية.

تمثل صناعة الملابس نموذجًا مثاليًا لاستراتيجية التسويق القطاعي. قد يكون العملاء المركزون من الذكور والإناث والعاديين والعصريين وشرائح الملابس التجارية.

التسويق المتخصص

تركز استراتيجية التسويق هذه على تقسيم العملاء الأصغر. قد يرغب العملاء أو يرغبون في عنصر لم يتم الوفاء به بالكامل من خلال المنتجات المتاحة في السوق. مع تقدم الشركات لإنشاء منتجات مخصصة للغاية تلبي التفضيلات الفردية لعملائها ، فإنها تقدم عناصر تلبي احتياجات شرائح معينة من المستهلكين فقط.

مثال على فئة التسويق المتخصصة هو ركوب الدراجات في الجبال. سيكون الأفراد المهتمون فقط بركوب الدراجات في الجبال هدفًا لهذا التقسيم في السوق. إنه سوق متخصص ، حيث لا تقدم كل شركة لإنتاج الدراجات خدماتها لسائقي الدراجات الجبلية. تخاطب الشركات التي تصنع الدراجات الجبلية السوق المتخصصة لراكبي الدراجات الجبلية وتلبي متطلباتهم وأذواقهم ومواصفاتهم الفريدة.

التسويق الجزئي

التسويق المصغر هو نهج تسويقي أصغر للتجزئة. إنه يلبي خصائص مجموعة المشترين المحتملين المحددة جيدًا ، مثل الأشخاص في منطقة جغرافية معينة أو نمط حياة خاص جدًا.

السيارات الفاخرة ذات الأسعار الباهظة والتي تتمتع بميزات ممتازة مثل السرعة العالية والمظهر الشخصي وما إلى ذلك هي أمثلة على التسويق المتخصص. يأتي الطلب على هذه المركبات من عشاق السيارات الأثرياء الحريصين على الميزات الحصرية ولديهم الموارد المالية لتحملها ، حيث أن هذه الطرازات مكلفة للغاية وصغيرة الحجم.

ضع في اعتبارك أن المسوقين يمكنهم تحقيق مستوى التجزئة الدقيقة للمستهلكين ، أو حتى التجزئة على المستوى الفردي (وهو ما يسمى أيضًا بتسويق العملاء من شريحة واحدة) ، من خلال دمج مناهج التجزئة المختلفة. ينتج عن هذا تجارب هادفة ذات مغزى كبير في بيئة اليوم المشبعة بالتسويق والتي تُظهر ذكاءً عاطفيًا وتبرز بشكل فعال من بين الحشود.

أمثلة تسويق قاعدة بيانات ناجحة

1. تسويق قاعدة بيانات أمازون

تعد أمازون مثالاً ممتازًا لشركة قامت بإتقان إعلانات باستخدام قواعد البيانات. قد يجادل البعض بأن أمازون لا تشارك في ترويج مكثف للمحتوى (حتى بالنسبة لسلع B2B الخاصة بها). ومع ذلك ، من الواضح أن أمازون ناجحة للغاية في استغلال وتحليل بيانات المستهلك.

تراقب أمازون عن كثب ما شاهده المستخدمون أو طلبوه أو نشروه في قوائم الرغبات ، كما تقوم أيضًا بمراجع هذه البيانات مع ما اشتراه مشترون آخرون من أجل "البيع التبادلي" و "البيع الإضافي" للمتسوقين (على سبيل المثال ، "يمكنك أيضًا أحتاجه أيضًا "). يشار إلى هذه الخوارزمية التكتيكية أحيانًا بواسطة معلني قواعد البيانات على أنها "محرك توصيات".

أيضًا ، تعتبر أمازون فعالة للغاية عندما يتعلق الأمر بوضع علامتها التجارية.

• تحديد المواقع متعدد القطاعات: تقدم أمازون مجموعة متنوعة من السلع والخدمات ، وتستغل أكثر من سوق في نفس الوقت بشكل فعال. في المجموع ، باع عملاق التسوق هذا أكثر من 130 مليون سلعة ، وجذب احتياجات ورغبات مجموعة واسعة من شرائح المستهلكين.
• الاستهداف التكيفي: يتتبع عملاق التسوق عبر الإنترنت عن كثب التطورات في السوق الخارجية ويعيد ترتيب السلع والخدمات بانتظام بناءً على التغييرات في القطاع ، ومعالجة تفضيلات المستهلكين المتزايدة.

2. تسويق قاعدة بيانات Netflix

Netflix هو مثال ممتاز آخر. لكي تكون محددًا ، تستخدم Netflix خوارزمية قائمة على التوصيات. ثم يقوم بمراجعها مع جماهير أخرى من نفس الأذواق للتوصية بالعروض بناءً على نمط المشاهدة الخاص بك.

تعتبر Netflix فعالة جدًا في استخدام قاعدة البيانات الخاصة بها بحيث يؤثر نظام التوصيات الخاص بها على متوسط ​​80 بالمائة من المحتوى المتدفق على موقعها على الويب.

إذن ، كيف تفعل Netflix ذلك؟

تمنح قاعدة عملاء Netflix الكبيرة التي تضم أكثر من 148 مليون مستخدم ميزة كبيرة عندما يتعلق الأمر بالحصول على البيانات. ثم يركز على المقاييس أدناه:

• ما هو التاريخ الذي يشاهد فيه المستخدمون محتوى Netflix؟
• ما هو الكمبيوتر الذي يشاهد المستخدمون محتويات Netflix عليه؟
• كيف تؤثر الأجهزة على المحتويات التي تتم مشاهدتها؟
• ما الذي يبحث عنه المستخدمون على تطبيقه / موقعه على الهاتف المحمول؟
• ما هي النسبة المئوية للمحتويات التي تمت إعادة مشاهدتها؟
• عند أي نقطة يسقط المستخدمون المحتويات؟
• ما هو موقع المستخدمين؟
• ما هو الوقت من اليوم والأسبوع الذي يشاهد المستخدمون محتوياته؟
• كيف يؤثر الوقت على نوع المحتوى الذي تمت مشاهدته؟
• البيانات الوصفية للجهات الخارجية مثل Nielsen.
• بيانات الوسائط الاجتماعية على Facebook و Twitter.

تم إنشاء نظام توصيات Netflix بمهارة بطريقة:

• تركز Netflix على إعطاء كل مستخدم ما يفضله بالضبط من خلال "مصنّف محتوى" مخصص يرتب اختيارات المحتوى لكل مستخدم Netflix بناءً على المعلومات التي تم الحصول عليها من كل مستخدم.

ما نحاول قوله هو أنه ، مثل Netflix ، يمكنك استخدام قاعدة البيانات للتأكد من أن المحتوى المعروض لكل مستخدم يتم اختياره من خلال السلوك الشخصي والتفاعل مع علامتك التجارية ، مما يعني أن كل مستخدم لديه تجربة محتوى معينة.

• لا تسرد Netflix المحتوى الرائد والمتجه فقط اعتمادًا على مدى شهرة المحتوى ، ولكن أيضًا على تفضيلات المستخدم. يروجون للمحتوى بناءً على تفاعل المستخدم مع Netflix.

الدرس الرئيسي هنا هو أنه بينما قد يهتم عملاؤك بما هو عصري ، إلا أنهم ما زالوا يرغبون في مشاهدة العروض التي تناسب اهتماماتهم. لذلك ، من الضروري التأكد من أن المحتوى الذي تروج له وثيق الصلة برغبات عملائك الشخصية.

• تقوم Netflix بفرز "المحتوى الذي تمت مشاهدته مؤخرًا" على أساس نظرة عامة حول ما إذا كان من المرجح أن يستمر المستخدمون في المشاهدة أو إعادة المشاهدة ، أو أنهم توقفوا عن المشاهدة لأن المحتوى لا يناسب ذوقهم.

يعد هذا الفرز أمرًا بالغ الأهمية في ضمان عدم ملل Netflix لمستخدميه. إذا أظهر تفاعل المستخدم نقصًا في الفضول ، فقد ترغب في خفض ترتيب المحتوى وتقديم شيء أكثر إثارة.

• تقترح "خوارزمية تشابه المحتوى" محتويات مشابهة لتلك التي شاهدها المستخدم للتو. من الأهمية بمكان ملاحظة أن الأشخاص يميلون أكثر إلى استهلاك محتوى مشابه للمحتوى المألوف لديهم.

3. تسويق قاعدة بيانات Spotify

ثلاثمائة مليون مستخدم مسجل شهريًا لـ Spotify. على الرغم من هذا العدد الهائل من المستخدمين ، لا يزال بإمكان Spotify تصفية المحتوى وتحديد أولوياته بنجاح باستخدام بيانات المستخدم والخوارزميات الحاصلة على براءة اختراع لإنشاء واجهة مستخدم متفوقة ومخصصة.

استخدام قواعد البيانات لجعل المحتوى الفردي يبدو بسيطًا وليس مبتكرًا تمامًا. ومع ذلك ، فإن الحيلة هنا تكمن في مدى نجاحها. بدون أي عمل إضافي ، سيستمتع المستهلكون بخدمة كاملة وشخصية. كل ما يحتاجون إليه هو استخدام الشبكة كما يفعلون عادة. حول هذا النشاط ، تقوم الخوارزمية ببناء المزيد من أفكار المحتوى.

من المفيد استخدام الخوارزميات لتتبع سلوك العميل والتنبؤ به لدرجة أن يشعر العميل أن التطبيق يعمل لصالحه في كل نشاط. لذلك ، أصبح العملاء أكثر ولاءً من أي وقت مضى. في الواقع ، لدى Spotify ملايين العملاء المخلصين والنشطين للخدمة المدفوعة (138 مليون مشترك في Spotify Paid) الذين يتمتعون بالمزايا

أحد الأمثلة على المحتوى الفردي لـ Spotify هو قوائم التشغيل. من خلال محرك التوصية التنبئي ، يستخدم Spotify الذكاء الاصطناعي الذي يساعد المستخدمين على تنظيم قوائم تشغيل مخصصة مثل "Discover Weekly" و "Release Radar". أعرب العديد من مستخدمي Twitter عن تقديرهم لاستخدام قاعدة بيانات Spotify والتعلم الآلي لإنشاء قائمة تشغيل مصممة خصيصًا وفردية ، مازحًا أن قائمة التشغيل "Discover Weekly" هي زوج أكثر من تلك الحقيقية.

ديلي ميكس هو شيء رائع آخر. بعد أن كنت تستمع إلى أغاني Spotify المفضلة لديك لفترة من الوقت ، يجمع Spotify نمط الاستماع الخاص بك ويجعل قوائم التشغيل هذه حصريًا لك للاستمتاع بأغانيك المفضلة. ليس ذلك فحسب ، يستخدم Spotify تقنيات التجميع ثم ينشئ توصيات حول الأغاني المفضلة لديك ، ويمزج مفضلاتك الحالية مع اقتراحات جديدة. يتم تحديث قوائم التشغيل هذه كل يوم ، لذلك لا يتوقف صخب الرأس أبدًا.

في الواقع ، يوجد حوالي 4 مليارات قائمة تشغيل على النظام الأساسي ، وفقًا لـ Spotify نفسها. يقضي حوالي 30٪ من وقت الاستماع في Spotify على قوائم التشغيل المنسقة من Spotify. ما يقرب من 55٪ من هذا العدد مخصص لقوائم التشغيل المخصصة لكل مستخدم بناءً على عادات الاستماع لديه.

من يحتاج إلى تسويق قاعدة البيانات؟

من يمكنه الاستفادة من تسويق قاعدة البيانات؟ يمكن لأي شركة ، باختصار. تستخدم العديد من الشركات تقنيات قواعد البيانات لتحسين حملات التسويق المباشر الخاصة بها ، مثل الشركات المالية والموردين وشركات البرمجيات وشركات الإنترنت المنزلية وشركات التأمين وشركات B2B.

ولكن قبل ذلك ، يجب أن ننظر في إيجابيات وسلبيات ذلك ، مثل أي قرار آخر. هناك تكاليف كبيرة لتثبيت وإدارة نظام تسويق قاعدة البيانات ، والنفقات ، والالتزام بالوقت ، ... ويجب تعويض الاستخدام الكلي للموارد من خلال الأرباح المحسّنة التي حققتها استراتيجيات تسويق قاعدة البيانات.

لذلك ، فإن أفضل مقدمي طلبات التسويق لقاعدة البيانات هم عادةً المنظمات التي تنتج بالفعل عددًا كافيًا من الزيارات لموقع الويب وتبيع العديد من العناصر.

وافترض أن لديهم شراكات طويلة الأجل مع العملاء يستثمرون باستمرار في تسويق المحتوى. في هذه الحالة ، ستعمل المؤسسات التي تستهدف B2B جنبًا إلى جنب مع تسويق قواعد البيانات.

إلى جانب ذلك ، بالنسبة للشركات الكبيرة ، التي لديها قواعد عملاء كبيرة وتنتج كميات هائلة من بيانات المعاملات ، فإن تسويق قاعدة البيانات مفيد بشكل لا يصدق. كلما كانت عملية جمع البيانات الأصلية أكثر شمولية ، زادت احتمالات تحديد مجموعات العملاء و / أو العملاء المحتملين لتوليد أنماط العادات.

لقد أتقنت شبكات الإعلان على الشبكات الاجتماعية و Google AdWords الأساليب التسويقية لقواعد البيانات من خلال استغلال البيانات الجغرافية وسلوك الموقع للوصول إلى شرائح العملاء بشكل أكثر دقة.

في حين أن جميع الشركات قد تشارك حتمًا في ممارسات التسويق لقواعد البيانات عاجلاً أم آجلاً ، فقد بدأ العالم للتو في رؤية هذه التطورات تنمو بشكل كبير في الوقت الحالي.

نادرًا ما نرى المسوقين يراقبون سلوك العملاء بشكل موثوق من خلال شبكات ومتصفحات مختلفة ويدمجون البيانات بشكل عقلاني لتلبية رغباتهم وتوقعاتهم بشكل كاف.

ضع في اعتبارك أنه يجب أن نكون قادرين على مراقبة العملاء وتصنيفهم باستخدام خوارزميات قائمة على السلوك مجمعة من عدة مصادر لتحقيق هذا "الهدف النهائي" المتمثل في تجربة تسويقية شخصية ومؤتمتة. للأسف ، هذه الأنواع من التكنولوجيا متنوعة ونادرًا ما يتم دمجها جيدًا. ومع ذلك ، لا يزال العالم يتعلم ويتحسن ويقترب من "الهدف النهائي" كل يوم.

استنتاج

بالنسبة للعديد من شركات B2B ، تتوافق استراتيجيات تسويق قواعد البيانات بشكل وثيق مع استراتيجيات التسويق القائم على الحساب (ABM). إنهم يقدمون رؤى يمكن للمسوقين استخدامها في "الاستهداف المفرط" للقطاعات الرئيسية ، وهو مكون ضروري من مكونات ABM. في الآونة الأخيرة ، نظرًا لنمو ABM والانتشار الوشيك للتعلم الآلي (الذي ينفذ أنشطة "شبيهة بالبشر" استنادًا إلى مدخلات البيانات) ، أصبحت شركات تسويق قواعد البيانات ونظيراتها الداخلية ذات أهمية متزايدة.

عندما تتطور التكنولوجيا ، فإنها ستحول بلا شك ما كان في السابق "تجربة جديدة" إلى مجرد "معيار صناعي" أو "شرط أساسي مسبق". من المرجح أن يكون هذا التقدم من "التفرد" إلى "طريقة العمل العادية" مشابهًا للمسار الذي شهدناه مع صعود الإنترنت.

لذلك ، يسعى المستهلكون اليوم إلى الحصول على تجربة مخصصة من شركتك. لإرضاء عملائك ، يحتاج المسوقون إلى رؤية واحدة لكل عميل في كل خطوة على الطريق. عندها فقط يفهمون رحلة العميل ويتعاملون معها بشكل أكثر جوهرية.

ستساعدك استراتيجيات التسويق باستخدام قواعد البيانات على القيام بذلك.