Was ist Database-Marketing? Wie erstelle ich eine effektive Datenbank-Marketingstrategie?

Stellen Sie sich eine Situation wie diese vor: Sie arbeiten für ein Unternehmen, das mit Geräten und mobilen Geräten handelt. In dieser Woche landen einige neue Artikel in Ihren Geschäften, und Sie planen, einen E-Mail-Marketingplan an die Einwohner Ihrer Filialen zu senden, um die Neuigkeiten zu verbreiten.

Jetzt fragen Sie sich: Ist Mailing der effizienteste Marketingansatz für alle? Und was ist, wenn Sie Verbraucher ansprechen möchten, die ein echtes Interesse an Technologie und Gadgets haben, sich aber an Orten weit außerhalb Ihrer Nähe aufhalten?

Vielleicht möchten Sie einen Knopf auf einem Computer haben, der automatisch eine lange Liste potenzieller Kunden an diesen weit entfernten Orten erstellen kann, die Ihre Produkte kaufen könnten.

Hier setzt Database Marketing an. Es umfasst Dinge wie Daten in Echtzeit, umsetzbare Erkenntnisse, vollständige Bilder des Verbraucherverhaltens; Strategien für individuelles Engagement; Omnichannel-Kampagnen.

Sie können sehr komplex klingen, aber für eine erfolgreiche Vertriebs- und Marketingexpansion sind sie auch wichtig. Und das Geheimnis von allen ist Database Marketing. Was ist Database Marketing und warum ist es wichtig? Finden wir es jetzt heraus!

Was ist Database-Marketing?

Beginnen wir mit einer rudimentären Database-Marketing-Definition.

Datenbankmarketing ist eine Form des Direktmarketings, bei der die Datenbanken der Verbraucher verwendet werden, um zielgerichtete Listen für den persönlichen Verkauf und die Kommunikation zu erstellen . Diese Datenbanken enthalten einige persönliche Informationen der Verbraucher, wie Namen und Adressen, Telefonnummern, E-Mails, Zahlungsaufzeichnungen, Informationsanfragen und alle anderen Daten, die rechtmäßig und sicher erfasst werden können.

Sie können auf solche Informationen über Rabattcoupon-Antragsformulare, Verkaufsrechnungen, Registrierungsformulare, Versicherungsanspruchspapiere und Verbraucher-Newsletter-Abonnements zugreifen.

Herkömmliches Direktmarketing bedeutet, Artikel wie Broschüren und Kataloge zu erstellen und diese dann an eine Liste aktueller oder potenzieller Kunden zu senden, in der Erwartung, dass diese Artikel eine positive Reaktion bei den Empfängern hervorrufen können. Dieser Ansatz ist jedoch im Zeitalter der Technologie obsolet geworden.

Die Database-Marketing-Strategie verbessert die Effizienz dieses Ansatzes weiter, indem sie versucht zu erfahren, welche Artikel die Verbraucher wünschen, welche Werbung eine positive Reaktion auslöst, und diese Beobachtungen dann über das richtige Medium einfließen lässt, um diese Bedürfnisse zu befriedigen.

Warum ist Database Marketing wichtig?

Lassen Sie uns einige Beispiele untersuchen, die wir hier haben.

Stellen Sie sich eine Situation wie diese vor: Ein OTT-App-Manager braucht eine Möglichkeit, den Anteil seiner häufig binge-watched Kunden zu erfassen, um ihnen einen Premium-Abonnementplan vorzustellen.

Um die Fluktuationsrate zu erhöhen, verwenden sie ihre Kundendatenbank, um ihre treuen, häufigen Beobachter zu gruppieren. Danach versenden sie eine kombinierte Massen-E-Mail, in der sie diesen Benutzern einen kostenlosen Premium-Probemonat anbieten (als Anreiz, sie zu motivieren). Mithilfe von Datenanalysen können sie abschätzen, wie viele Zielkunden einen Return on Investment erzielen werden.

Mithilfe von Database Marketing können Sie also treue Kunden gruppieren und mögliche Upsells finden

Oder stellen Sie sich vor, ein Kundendienstmitarbeiter einer E-Commerce-App wird mit Kaltakquise beauftragt. Wenn Datenbankmarketing eingerichtet ist, kann diese Person die Informationen des Telefonempfängers automatisch sehen. Anhand dieser Informationen können sie feststellen, ob der Kaltakquise-Empfänger ein potenzieller Käufer ist oder nicht. Außerdem kann der Servicemitarbeiter mit diesem Wissen problemlos eine angepasste Support-Oberfläche durchschauen und schneller auf die Fragen des Empfängers reagieren.

Kurz gesagt, Database Marketing ermöglicht es Ihnen, einen personalisierten Kundenservice anzubieten

Oder stellen Sie sich vor, Sie sind der Manager einer Reise-App, die ihr Serviceangebot erweitern möchte. Mit einer Kundendatenbank können Sie jetzt auf ihr Verbraucherprofil zugreifen, um ihre Kaufgewohnheiten und Reisemuster einzusehen, bevor Sie den Initiativen Ressourcen zuweisen. Erstens besteht dieses Bestreben darin, zu entscheiden, ob ihre potenziellen Kunden ihre geführten Reisen buchen werden oder nicht. Zweitens geht es darum zu erfahren, welche Kundentypen einen hohen Return on Investment erzielen würden.

Mit Database Marketing wissen Sie, welche Artikel und Dienstleistungen Sie bei einem bestimmten Publikum bewerben sollten

Oder stellen Sie sich vor, Sie betreiben eine App für die Lieferung von Lebensmitteln. Um der Kurve immer einen Schritt voraus zu sein und die Conversions zu verbessern, brauchen Sie mehr Kunden, die über Ihre App Essen bestellen. Sie denken vielleicht, dass das Spammen von Benutzern zu jeder Mahlzeit eine Möglichkeit ist, dies zu tun. Ein noch besserer Weg ist jedoch, vorherzusagen, welche Verbraucher am wahrscheinlichsten bestellen werden, indem man Kundendatenbank-Vorhersageanalysen verwendet. Auf diese Weise können Sie den richtigen Personen zur richtigen Zeit Updates zu heiß verkauften Lebensmitteln und Promo-Codes anbieten, wodurch es für Ihr Unternehmen einfacher wird, diese Kunden zu gewinnen.

Sehen Sie, Database Marketing hilft Ihnen vorherzusagen, wer Ihre Produkte kaufen wird und wann sie das tun werden

Lassen Sie uns die Dinge ein wenig eingrenzen. Mit einer anständigen Datenbank-Marketingstrategie können Sie:

• Gruppieren Sie Ihre Kunden: von den engagiertesten, wertvollsten Kunden bis hin zu Erstverbrauchern und Gelegenheitsnutzern.
• Entwickeln Sie breite Verbrauchersegmente basierend auf demografischen Merkmalen, Ideologien oder sogar persönlichen Vorlieben.
• Erstellen Sie hochgradig maßgeschneiderte Kommunikation für potenzielle und bestehende Kunden.
• Bestimmen Sie die optimale Zeit und den optimalen Kanal für die Kundeninteraktion.
• Steigern Sie Ihren Marketingerfolg, indem Sie Zeit und Ressourcen für das Versenden von Kampagnen an Personen reduzieren, die zögern, zu antworten.
• Richten Sie aktive Treueprogramme ein, die exklusive Vorteile für häufige Transaktionen bieten.
• Verstehen Sie die Erfahrungen Ihrer Kunden mit Ihrer Marke.
• Verbessern Sie das Kundenerlebnis, indem Sie maßgeschneiderte Support-Services anbieten.

Was sind die Rückschläge von Database Marketing?

Database Marketing ist enorm vorteilhaft, aber es hat noch einige Herausforderungen. Werbetreibende müssen die Hindernisse berücksichtigen, um Werbekampagnen effektiv umzusetzen.

Achten Sie auf diese Probleme im Database Marketing:

• Verschlechterung der Daten. Ihr Profil veraltet, wenn ein Kunde seinen Job kündigt, eine Gehaltserhöhung erhält, einen höheren Status quo erreicht, an eine andere Adresse wechselt, seinen Namen ändert und eine zweite E-Mail-Adresse erhält. Grundsätzlich könnten alle Lebensübergänge Ihre Daten obsolet machen. Jeden Monat sinkt eine gut verwaltete Datenbank um durchschnittlich 2-3 Prozent, was bedeutet, dass ein Drittel der Daten in nur einem Jahr ungenau sein kann. Um die Datenverschlechterung zu minimieren, möchten Sie sich möglicherweise auf Informationen konzentrieren, die sich am wenigsten ändern (z. B. Name und Telefonnummer anstelle der Firmen-E-Mail).

• Genauigkeit der Details: Kunden geben nicht immer genaue Daten an. Außerdem können Tippfehler, die Lesbarkeit der Handschrift oder fehlende Details die Genauigkeit Ihrer Datenbank negativ beeinflussen.

• Rechtzeitiges Handeln in Bezug auf Kundendaten: Das Sammeln und Überprüfen von Kundendaten ist nur der erste Schritt. Um die Neugier eines Kunden auf Ihr Unternehmen zu wecken, müssen Sie schnell genug sein. Andernfalls veralten Ihre Daten.

Wie erstelle ich eine effektive Datenbank-Marketingstrategie?

Der entscheidende Vorteil des Datenbankmarketings besteht darin, dass es ein Unternehmen ermutigt, mit seinen Verbrauchern in Verbindung zu bleiben, um sicherzustellen, dass sie sich persönlich mit der Marke beschäftigen. Unnötig zu sagen, dass das Verständnis der Wünsche, Wünsche, Erwartungen, Muster und sogar potenziellen Gewohnheiten der Kunden der Marke hilft, ihnen das Gefühl zu geben, gehört und geschätzt zu werden, ohne ihre Zeit mit bedeutungslosen Botschaften zu verschwenden.

Zu diesem Zweck müssen Sie verstehen, wie Sie anfangen und Ihre eigene Datenbank-Marketingstrategie erstellen, die Ihren Anforderungen entspricht. Sie können mit den folgenden Schritten beginnen.

1. Identifizieren Sie die Hauptgruppe

Berücksichtigen Sie diese Faktoren: Wie alt sind Ihre wichtigsten Zielkunden? Wie hoch ist ihr Einkommen? Wie lautet die Berufsbezeichnung? Wo leben sie? Woran sind sie aktiv beteiligt? Was kaufen sie noch?

Sobald Sie diese Kriterien erhalten haben, können Sie Ihr Produkt mit einem umfassenden perfekten Kundenprofil erstellen. Anschließend verwenden Sie dieses Profil, um zu beurteilen, welche Art von Details benötigt werden. Nehmen Sie sie schließlich in Ihre Datenbank auf.

2. Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen

Auch Marketing, Vertrieb und Kundendienst stehen in engem Kontakt mit Kunden und Interessenten. Um effektiv zu sein, müssen Sie herausfinden, welche Daten jedes Team benötigt?

3. Finden Sie die richtige Plattform

Customer Insights nützen niemandem etwas, wenn die Menschen in Ihrem Unternehmen nicht darauf zugreifen können. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, eine Plattform zu wählen, die den Informationsaustausch erleichtert. Außerdem müssen Sie Verbraucherinformationen so organisieren, dass sie zu den verschiedenen Kategorien von Waren oder Dienstleistungen passen.

4. Sammeln Sie Kundendatenbank-Ressourcen

Database Marketing beginnt mit … Sie ahnen es … Daten. Je mehr hilfreiche Informationen eingeholt werden, desto erfolgreicher ist die Initiative.

Diese Daten stammen von einer Vielzahl von Stellen, sowohl intern als auch extern. Da beispielsweise Finanz- und Versicherungsagenturen bereits Name, Adresse und andere Vertriebsinformationen benötigen, ist es nicht erforderlich, die Informationen in der Datenbank zu speichern. Weitere Daten können vom Kundendienst stammen – der Abteilung, die alle Kundeninteraktionen verfolgt. In der Zwischenzeit werden zusätzliche Kundendaten durch Marketing- und Vertriebskontakte generiert.

Obwohl es möglich ist, Daten über aktuelle Verbraucher durch Verkäufe zu sammeln, sammeln Sie (Kauf-) Daten über potenzielle Kunden häufig hauptsächlich von Dritten. Verschiedene Nationen haben unterschiedliche Vorschriften, die regeln, welche Daten verkauft werden dürfen und welche nicht, wobei sie sich hauptsächlich auf Namen, Standorte, Telefonnummern und möglicherweise spezifische Merkmale beschränken. Viele Unternehmen werden davon profitieren; andere müssen sich möglicherweise an Verträge mit ihren Kunden halten, die ihnen dies verbieten.

Diese Daten können beinhalten:

• Akquisitionsinformationen: wann und wie der Kunde zum ersten Mal auf Ihre Seite/App gekommen ist, über welchen Kanal/Affiliate, auf welche Werbekampagne er reagiert usw.

• Demografische Daten: Alter, ethnische Zugehörigkeit, Familienstand, Schulbildung, Adresse usw.

• Website-/App-Nutzungsverlauf: Welche Websites sehen sie sich an, wie viele Besuche gibt es, welche Elemente werden angeklickt oder Spiele gespielt, welche Funktionen werden verwendet usw. (einschließlich Aktivitäten, die vor der Anmeldung oder dem ersten Kauf gemeldet wurden)

• Kaufhistorie/Ausgaben: wie oft sie auf Ihrer Website gekauft haben, wie viele Artikel gekauft wurden (Gesamtartikel und durchschnittlich gekaufte Artikel jedes Mal), wie viel kosten gekaufte Artikel, wie hoch sind die durchschnittlichen Ausgaben pro Kauf; Was sind die Daten/Intervalle zwischen den einzelnen Käufen?

• Verlauf der Kampagnenreaktionen: wie oft Verbraucher mit Ihren Kampagnen interagieren, wie und wie stark sie reagiert haben, auf welche Arten von Kampagnen sie reagiert haben und über welche Kanäle.

• Informationen zum Treueprogramm: Wie hoch ist die erhaltene Treuestufe, die Anzahl der erhaltenen Punkte, eingelöste Rabatte usw.

• Kundenbefragungen und Fragebögen: Was sind die Ergebnisse der Kundenbefragung und wie lange dauert es, bis der Kunde eine Umfrage ausfüllt?

• Sammlung von Interaktionen: Details aller Kommunikationen zwischen einem Kunden und dem Unternehmen

• Standortdaten: Geo-Positionen, die von den Mobilgeräten des Kunden gemeldet werden

• Aktivität in sozialen Medien: Was sind die oft diskutierten Themen und Markennamen, was sind Ihre App-Bewertungen, die Profilinformationen Ihrer Besucher usw.

• Details zur Datenanalyse von Drittanbietern: Welche anderen Websites wurden besucht, welche Anzeigen angeklickt, Daten, die zum Kauf anregen, sozioökonomische Indikatoren usw.

Es ist notwendig, die verschiedenen Datenquellen so zusammenzuführen, dass die Informationen sauber (fehlerfrei), aktuell und richtig mit jedem einzelnen Kunden verknüpft sind. Jedes dieser Kriterien kann Schwierigkeiten bereiten, insbesondere die Notwendigkeit, alle Kundeninformationen aus unterschiedlichen Quellen mit einer eindeutigen Kundenkennung abzugleichen. Nur wenn alle Datenpunkte korrekt erfasst und mit einzelnen Kunden verknüpft werden, können Sie Ihre Database-Marketing-Ziele erreichen.

Glücklicherweise hat sich die Technologie in den letzten Jahren in all diesen Bereichen als enorme Hilfe erwiesen. Eine Realität, die es für Unternehmen praktisch, vielleicht sogar obligatorisch macht, Marketing-Tools für Datenbanken einzusetzen und die Belohnungen zu genießen.

5. Pflegen Sie aktuelle und gesicherte Informationen

Die Erstellung einer Verbraucherdatenbank erfordert viel Zeit und Ressourcen. Sie möchten nicht alles nur wegen Stromausfällen und technologischen Fehlern verschwenden. Hier hilft Ihnen eine CRM-Software.

Außerdem kann CRM-Software Profile regelmäßig synchronisieren, zum Beispiel wenn Verbraucher auf neue Details zugreifen. Durch die Integration in Ihre Software und die Aktualisierung jedes Kontakts, der Ihre Website durchsucht, mit Interaktionsdaten können Online-Tools Ihre Datenbank vor dem Verfall schützen.

Schauen Sie sich an: 15+ bestes CRM für kleine Unternehmen

6. Schätzen Sie die Vertraulichkeit der Verbraucher

Soziale Medien haben den Prozess, detaillierte Einblicke in die Hobbys, Meinungen und Lebensveränderungen Ihrer Kunden zu erhalten, erheblich erleichtert. Bei einer erfolgreichen Anpassung geht es darum, einem informierten Benutzer eine maßgeschneiderte Nachricht zu präsentieren, und nicht darum, zu beweisen, wie viel persönliches Wissen Sie haben.

Außerdem gibt es nichts Wichtigeres als Ihr Kundenvertrauen. Ihre Bemühungen werden umsonst sein, wenn sie eines Tages aufwachen und alle ihre privaten Informationen online sehen.

7. Segmentierung erstellen

Nachdem Sie Ihre Datenbank erstellt haben, können Sie mit einer grundlegenden Benutzersegmentierung beginnen. Beispielsweise Kampagnen, die hauptsächlich für Erstkunden oder potenzielle Kunden konzipiert sind, oder kundenspezifische Kampagnen für Benutzer in Ihrem Treueprogramm.

Es gibt mehrere Ebenen der Marktsegmentierung; jeder bezieht sich auf die Strategie eines Unternehmens, sein Produkt zu unterstützen, zu verkaufen und für die Zielgruppe bzw. seine Verbraucher zu platzieren.

Massenweise Vermarktung

Der Massenmarketing-Ansatz stützt sich auf das gesamte Verbrauchersegment potenzieller Käufer, anstatt sich auf eine ausgewählte Gruppe von Verbrauchern zu konzentrieren. Kakerlakenspray von Baygon oder Mückenschutzspiralen von Mortein sind Beispiele für eine Massenmarketingkampagne, die alle ihre zukünftigen Kunden mit einer einzigen Werbebotschaft erreicht.

Segmentmarketing

Segmentmarketing ist eine Technik, bei der die Organisation ihre Zielgruppe gemäß ihren spezifischen Vorlieben und Anforderungen in separate Kategorien aufteilt. Die Marke richtet verschiedene Anzeigen auf unterschiedliche Segmente aus und lenkt sie auf die Besonderheiten des Produkts. Dieser Ansatz schafft eine Produktdifferenzierung in Abhängigkeit von Geschlecht, Alter, Einkommen und Standort der Käufer für Kunden mit alltäglichen Bedürfnissen und Wünschen.

Die Bekleidungsindustrie ist ein perfektes Beispiel für die Marketingstrategie des Segments. Die fokussierte Klientel kann Männer-, Frauen-, Freizeit-, Trend- und Geschäftskleidungssegmente sein.

Nischenmarketing

Diese Marketingstrategie konzentriert sich auf eine kleinere Kundensegmentierung. Kunden können einen Artikel mögen oder wünschen, der nicht vollständig von den auf dem Markt erhältlichen Produkten erfüllt wird. Wenn Unternehmen voranschreiten, um hochgradig kundenspezifische Produkte zu entwickeln, die den individuellen Vorlieben ihrer Kunden entsprechen, bieten sie Artikel an, die nur bestimmte Verbrauchersegmente ansprechen.

Ein Beispiel für eine Nischenmarketing-Kategorie ist Mountainbiken. Personen, die nur am Mountainbiken interessiert sind, wären das Ziel dieser Marktsegmentierung. Es ist ein Nischenmarkt, da nicht jeder Fahrradhersteller auf Mountainbiker ausgerichtet ist. Unternehmen, die Mountainbikes herstellen, adressieren den Nischenmarkt der Mountainbiker und berücksichtigen ihre einzigartigen Anforderungen, Vorlieben und Spezifikationen.

Mikromarketing

Mikromarketing ist ein noch kleinerer Marketingansatz zur Segmentierung. Es richtet sich an die Merkmale einer klar definierten Gruppe von potenziellen Käufern, wie z. B. Menschen aus einem bestimmten geografischen Gebiet oder einem ganz bestimmten Lebensstil.

Luxusautos, die unerschwinglich teuer sind und hervorragende Eigenschaften wie hohe Geschwindigkeit, personalisiertes Erscheinungsbild usw. aufweisen, sind Beispiele für Nischenmarketing. Die Nachfrage nach diesen Fahrzeugen kommt von wohlhabenden Motorenthusiasten, die an den exklusiven Merkmalen interessiert sind und über die finanziellen Mittel verfügen, um sie sich leisten zu können, da diese Modelle sehr teuer und klein sind.

Denken Sie daran, dass Marketer durch die Integration verschiedener Segmentierungsansätze das Niveau der Verbraucher-Mikrosegmentierung oder sogar Segmentierung auf individueller Ebene (auch Segment-of-One-Customer-Marketing genannt) erreichen können. So entstehen im heutigen marketinggesättigten Umfeld höchst aussagekräftige zielgerichtete Erlebnisse, die emotionale Intelligenz demonstrieren und sich effektiv von der Masse abheben.

Beispiele für erfolgreiches Datenbankmarketing

1. Amazon-Datenbankmarketing

Amazon ist ein perfektes Beispiel für ein Unternehmen, das Anzeigen mithilfe von Datenbanken perfektioniert hat. Einige mögen behaupten, dass Amazon nicht an einer intensiven Inhaltswerbung teilnimmt (selbst für seine B2B-Waren). Dennoch zeigt sich, dass Amazon sehr erfolgreich Verbraucherdaten verwertet und analysiert.

Amazon überwacht genau, was Benutzer gesehen, bestellt oder auf Wunschlisten gepostet haben, und vergleicht diese Daten auch mit dem, was andere Käufer gekauft haben, um seinen Käufern „Cross-Selling“ und „Up-Selling“ zu ermöglichen (z. B. „Sie können auch brauche es auch"). Dieser taktische Algorithmus wird manchmal von Datenbankwerbetreibenden als "Empfehlungsmaschine" bezeichnet.

Außerdem ist Amazon sehr effizient, wenn es um die Positionierung seiner Marke geht.

• Positionierung in mehreren Segmenten: Amazon bietet eine große Vielfalt an Waren und Dienstleistungen an und nutzt gleichzeitig mehr als einen Markt effektiv aus. Insgesamt hat dieser Einkaufsriese mehr als 130 Millionen Waren verkauft und damit die Bedürfnisse und Wünsche einer Vielzahl von Verbrauchersegmenten angezogen.
• Adaptives Targeting: Der Online-Shopping-Riese verfolgt die Entwicklungen auf dem externen Markt genau und positioniert Waren und Dienstleistungen regelmäßig neu, basierend auf Änderungen im Segment, um den wachsenden Verbraucherpräferenzen gerecht zu werden.

2. Netflix-Datenbankmarketing

Netflix ist ein weiteres perfektes Beispiel. Genauer gesagt verwendet Netflix einen empfehlungsbasierten Algorithmus. Es vergleicht es dann mit anderen Zielgruppen mit ähnlichem Geschmack, um Shows basierend auf Ihrem Sehmuster zu empfehlen.

Netflix nutzt seine Datenbank so effektiv, dass sein Empfehlungssystem durchschnittlich 80 Prozent der auf seiner Website gestreamten Inhalte betrifft.

Also, wie macht Netflix das?

Der große Kundenstamm von Netflix mit über 148 Millionen Nutzern verschafft ihm einen erheblichen Vorteil, wenn es um die Beschaffung von Daten geht. Es konzentriert sich dann auf die folgenden Metriken:

• An welchem ​​Datum sehen sich Nutzer Netflix-Inhalte an?
• Was ist der Computer, auf dem Benutzer die Inhalte von Netflix ansehen?
• Wie wirken sich die Geräte auf die angesehenen Inhalte aus?
• Was suchen die Benutzer auf ihrer mobilen App/Website?
• Wie hoch ist der Prozentsatz der erneut angesehenen Inhalte?
• An welcher Stelle löschen die Benutzer die Inhalte?
• Wo befinden sich die Benutzer?
• Zu welcher Tageszeit und in welcher Woche sehen sich die Benutzer die Inhalte an?
• Wie wirkt sich die Zeit auf die Art der angesehenen Inhalte aus?
• Metadaten von Drittanbietern wie Nielsen.
• Social-Media-Daten von Facebook und Twitter.

Das Empfehlungssystem von Netflix ist geschickt so gestaltet, dass:

• Netflix konzentriert sich darauf, jedem Benutzer genau das zu geben, was der Benutzer bevorzugt, und zwar über einen benutzerdefinierten „Content Rank“, der die Inhaltsauswahl jedes Netflix-Benutzers basierend auf den von jedem Benutzer erhaltenen Informationen anordnet.

Was wir sagen möchten, ist, dass Sie wie Netflix die Datenbank verwenden können, um sicherzustellen, dass die jedem Benutzer angezeigten Inhalte durch das persönliche Verhalten und die Interaktion mit Ihrer Marke ausgewählt werden, was bedeutet, dass jeder Benutzer ein bestimmtes Inhaltserlebnis hat.

• Netflix listet nicht nur führende und trendige Inhalte auf, je nachdem, wie bekannt die Inhalte sind, sondern auch nach den Vorlieben des Benutzers. Sie fördern Inhalte basierend auf der Netflix-Interaktion des Benutzers.

Die wichtigste Lektion hier ist, dass Ihre Kunden zwar an Trendthemen interessiert sind, aber dennoch Sendungen sehen möchten, die ihren Interessen entsprechen. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass die von Ihnen beworbenen Inhalte für die persönlichen Wünsche Ihrer Kunden relevant sind.

• Netflix sortiert „Kürzlich angesehene Inhalte“ anhand einer Übersicht, ob Nutzer wahrscheinlich weiterschauen oder erneut schauen werden oder ob sie das Ansehen abgebrochen haben, weil die Inhalte nicht ihrem Geschmack entsprechen.

Diese Sortierung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Netflix seine Benutzer nicht langweilt. Wenn die Benutzerinteraktion einen Mangel an Neugier offenbart, möchten Sie den Inhalt möglicherweise herabstufen und etwas Spannenderes bereitstellen.

• Ein „Content Similarity Algorithm“ empfiehlt Inhalte, die denen ähneln, die sich ein Nutzer gerade angesehen hat. Es ist wichtig zu beachten, dass Menschen eher dazu neigen, Inhalte zu konsumieren, die denen ähneln, mit denen sie vertraut sind.

3. Spotify-Datenbankmarketing

Dreihundert Millionen registrierte monatliche Nutzer von Spotify. Trotz dieser kolossalen Anzahl von Benutzern kann Spotify den Inhalt mithilfe von Benutzerdaten und patentierten Algorithmen immer noch erfolgreich filtern und priorisieren, um eine überlegene, kundenspezifische Benutzeroberfläche zu erstellen.

Die Verwendung von Datenbanken zur Erstellung individualisierter Inhalte klingt simpel und nicht besonders innovativ. Der Trick hier ist jedoch, wie gut es funktioniert. Ohne zusätzliche Arbeit genießen die Verbraucher einen vollständigen, personalisierten Service. Alles, was sie tun müssen, ist, das Netzwerk wie gewohnt zu nutzen. Um diese Aktivität herum konstruiert der Algorithmus weitere Inhaltsideen.

Es ist nützlich, Algorithmen zu verwenden, um das Kundenverhalten so weit zu verfolgen und zu prognostizieren, dass der Kunde das Gefühl hat, dass die App bei jeder Aktivität für ihn arbeitet. Daher sind die Kunden treuer denn je. Tatsächlich hat Spotify Millionen von treuen und aktiven Kunden des kostenpflichtigen Dienstes (138 Millionen sind Spotify Paid-Abonnenten), die die Vorteile genießen

Ein Beispiel für individualisierte Inhalte von Spotify sind Playlists. Über ihre Predictive Recommendation Engine verwendet Spotify KI, die Benutzern hilft, benutzerdefinierte Wiedergabelisten wie „Discover Weekly“ und „Release Radar“ zu kuratieren. Viele Twitter-Nutzer schätzten die Verwendung der Spotify-Datenbank und des maschinellen Lernens, um eine so hochgradig maßgeschneiderte und individualisierte Wiedergabeliste zu erstellen, und scherzten, dass die Wiedergabeliste „Discover Weekly“ noch mehr ein Ehepartner ist als ihre echten.

Daily Mix ist eine weitere coole Sache. Nachdem Sie Ihre Lieblingssongs von Spotify eine Weile angehört haben, sammelt Spotify Ihr Hörverhalten und erstellt diese Wiedergabelisten exklusiv für Sie, damit Sie Ihre Lieblingssongs genießen können. Darüber hinaus verwendet Spotify Clustering-Technologien und erstellt dann Empfehlungen rund um Ihre Lieblingssongs, indem es Ihre bestehenden Favoriten mit neuen Vorschlägen mischt. Diese Playlists werden jeden Tag aktualisiert, sodass das Headbopping nie aufhört.

Tatsächlich existieren laut Spotify selbst rund 4 Milliarden Wiedergabelisten auf der Plattform. Etwa 30 % der Spotify-Hörzeit wird für von Spotify kuratierte Playlists aufgewendet. Ungefähr 55 % dieses Betrags entfallen auf Wiedergabelisten, die für jeden Benutzer basierend auf seinen Hörgewohnheiten individualisiert werden.

Wer braucht Database Marketing?

Wer kann vom Database Marketing profitieren? Kurzum: Jedes Unternehmen kann. Zahlreiche Unternehmen nutzen Datenbanktechnologien, um ihre Direktmarketing-Kampagnen zu optimieren, darunter Finanzunternehmen, Lieferanten, Softwareunternehmen, Home-Internet-Unternehmen, Versicherungsunternehmen und B2B-Unternehmen.

Aber vorher müssen wir, wie bei jeder anderen Entscheidung, die Vor- und Nachteile abwägen. Es gibt erhebliche Kosten für die Installation und Verwaltung eines Datenbank-Marketing-Systems sowie die Kosten, den Zeitaufwand usw. Und die gesamte Ressourcennutzung muss durch verbesserte Einnahmen durch Datenbank-Marketing-Strategien kompensiert werden.

Daher sind die besten Database-Marketing-Bewerber in der Regel Organisationen, die bereits ausreichend Website-Traffic produzieren und mehrere Artikel verkaufen.

Und nehmen wir an, sie haben langfristige Kundenpartnerschaften, die konsequent in Content-Marketing investieren. In diesem Fall gehen B2B-orientierte Unternehmen Hand in Hand mit Database Marketing.

Außerdem ist Database Marketing für große Unternehmen, die große Kundenstämme haben und riesige Mengen an Transaktionsdaten produzieren, unglaublich nützlich. Je umfassender die ursprüngliche Datenerhebung ist, desto mehr Möglichkeiten ergeben sich, um Kundengruppen und/oder potenzielle Kunden zu identifizieren, um Gewohnheitsmuster zu generieren.

Werbenetzwerke für soziale Netzwerke und Google AdWords haben die Marketingtaktiken von Datenbanken perfektioniert, indem sie geografische Daten und das Websiteverhalten nutzen, um Kundensegmente genauer zu erreichen.

Während alle Unternehmen früher oder später unweigerlich an Marketingpraktiken für Datenbanken teilnehmen werden, beginnt die Welt gerade erst zu sehen, wie diese Entwicklungen erheblich zunehmen.

Wir sehen selten, dass Vermarkter das Kundenverhalten zuverlässig über verschiedene Netzwerke und Browser überwachen und die Daten rational integrieren, um ihre Wünsche und Erwartungen ausreichend zu erfüllen.

Denken Sie daran, dass wir in der Lage sein müssen, Kunden mithilfe von verhaltensbasierten Algorithmen zu überwachen und zu klassifizieren, die aus mehreren Quellen aggregiert werden, um dieses „ultimative Ziel“ eines personalisierten, automatisierten Marketingerlebnisses zu erreichen. Leider sind diese Arten von Technologien vielfältig und selten gut integriert. Die Welt lernt und verbessert sich jedoch immer noch und kommt dem „ultimativen Ziel“ jeden Tag näher.

Fazit

Für viele B2B-Unternehmen stimmen Database-Marketing-Strategien eng mit Account-Based-Marketing-Strategien (ABM) überein. Sie bieten Erkenntnisse, die Vermarkter nutzen können, um Schlüsselsegmente zu „hyper-targetieren“, eine notwendige ABM-Komponente. Aufgrund des Wachstums von ABM und der bevorstehenden Verbreitung von maschinellem Lernen (das „menschenähnliche“ Aktivitäten auf der Grundlage von Dateneingaben ausführt) haben Datenbankmarketingfirmen und ihre internen Gegenstücke in letzter Zeit zunehmend an Bedeutung gewonnen.

Wenn sich die Technologie weiterentwickelt, wird sie zweifellos das, was früher „eine neuartige Erfahrung“ war, zu einem bloßen „Industriestandard“ oder einer „Grundvoraussetzung“ machen. Dieser Übergang von der „Einzigartigkeit“ zur „normalen Arbeitsweise“ ist wahrscheinlich vergleichbar mit dem Verlauf, den wir mit dem Aufstieg des Internets erlebt haben.

Daher suchen die Verbraucher von heute nach maßgeschneiderten Erfahrungen von Ihrem Unternehmen. Um Ihre Kunden zufrieden zu stellen, benötigen Vermarkter bei jedem Schritt eine einheitliche Sicht auf jeden Kunden. Erst dann verstehen sie die Reise des Kunden und gehen substanzieller auf ihn zu.

Marketingstrategien, die Datenbanken verwenden, helfen Ihnen dabei.