データベースマーケティングとは何ですか？ 効果的なデータベースマーケティング戦略を作成する方法は？
公開: 2021-12-24このような状況を考えてみてください。あなたは、電化製品やモバイル機器を扱う企業で働いています。 今週、あなたはあなたの店にいくつかの新しいアイテムを上陸させます、そしてあなたはニュースを広めるためにあなたのチェーン店の周りの住民に電子メールマーケティング計画を開始することを計画しています。
今、あなたは疑問に思います：誰にとっても最も効率的なマーケティングアプローチを郵送していますか？ そして、テクノロジーやガジェットに本当に興味を持っているが、あなたの近くをはるかに超えた場所に住んでいる消費者をターゲットにしたいとしたらどうでしょうか？
あなたはあなたの製品を買うかもしれないこれらの遠く離れた場所で潜在的な顧客の長いリストを自動的に作成することができるコンピュータ上のボタンを持ちたいかもしれません。
ここでデータベースマーケティングが始まります。これには、リアルタイムの実用的な洞察のデータ、消費者の行動の完全な写真などが含まれます。 カスタマイズされたエンゲージメントのための戦略。 オムニチャネルキャンペーン。
それらは本当に複雑に聞こえるかもしれませんが、販売とマーケティングの拡大を成功させるためには、それらも重要です。 そしてそれらすべての秘密はデータベースマーケティングです。 では、データベースマーケティングとは何ですか、そしてなぜそれが重要なのですか？ 今調べてみましょう！
データベースマーケティングとは何ですか？
基本的なデータベースマーケティングの定義から始めましょう。
データベースマーケティングは、消費者のデータベースを使用して、個人的な販売やコミュニケーションのためのターゲットリストを作成するダイレクトマーケティングの一種です。 これらのデータベースには、名前と住所、連絡先番号、電子メール、支払い記録、情報要求、および合法かつ安全に取得できるその他すべてのデータなど、消費者の個人情報が含まれています。
このような情報には、割引クーポン申請フォーム、売上請求書、登録フォーム、保険金請求書、および消費者向けニュースレターの購読を通じてアクセスできます。
従来のダイレクトマーケティングとは、パンフレットやカタログなどのアイテムを作成し、それらを現在または潜在的なクライアントのリストに送信して、これらのアイテムが受信者から好意的な反応を呼び起こすことができることを期待することを意味します。 ただし、このアプローチはテクノロジーの時代には時代遅れになっています。
データベースマーケティング戦略は、消費者がどのアイテムを望んでいるか、どの広告が肯定的な反応を引き起こすかを学習し、これらのニーズを満たすために適切な媒体を通じてそれらの観察結果を組み込むことにより、このアプローチの効率をさらに向上させます。
データベースマーケティングが重要なのはなぜですか？
ここにあるいくつかの例を調べてみましょう。
次のような状況を想像してみてください。OTTアプリマネージャーは、頻繁に見られる顧客の割合を把握して、プレミアムサブスクリプションプランを紹介する方法を必要としています。
離職率を上げるために、彼らは顧客データベースを使用して、忠実で頻繁なウォッチャーをグループ化します。 その後、彼らはこれらのユーザーにプレミアムの無料月間トライアルを提供する一括結合電子メールを送信します（彼らをやる気にさせるインセンティブとして機能するため）。 データ分析を使用して、ターゲットとする顧客の数が投資収益率を生み出すと見積もることができます。
したがって、データベースマーケティングを使用して、忠実な顧客をグループ化し、可能なアップセルを見つけることができます
または、eコマースアプリのカスタマーサービス担当者がコールドコールを委任されていると想像してみてください。 データベースマーケティングを実施すると、その人は電話の受信者の情報を自動的に見ることができます。 その情報に基づいて、コールドコールの受信者が潜在的な購入者であるかどうかを判断できます。 また、サービス担当者は、この知識を備えたカスタマイズされたサポートインターフェイスを簡単に確認し、受信者の質問にすばやく回答できます。
要するに、データベースマーケティングはあなたがパーソナライズされた顧客サービスを提供することを可能にします
または、サービスラインの拡大を目的とした旅行アプリのマネージャーであると想像してみてください。 顧客データベースを使用すると、イニシアチブにリソースを割り当てる前に、消費者プロファイルにアクセスして、購入習慣と旅行パターンを確認できます。 まず、この取り組みは、潜在的な顧客がガイド付き旅行を予約するかどうかを決定することです。 次に、どの顧客タイプが高い投資収益率をもたらすかを知ることです。
データベースマーケティングを使用すると、特定のオーディエンスに宣伝するアイテムやサービスを知ることができます
または、フードデリバリーアプリを実行していると想像してください。 時代の先を行き、コンバージョンを向上させるには、アプリで食べ物を注文する顧客を増やす必要があります。 食事の時間にユーザーにスパムを送信することは、そのための1つの方法だと考えているかもしれません。 ただし、さらに良い方法は、顧客データベースの予測分析を使用して、どの消費者が注文する可能性が最も高いかを予測することです。 そうすることで、売れ筋商品の最新情報やプロモーションコードを適切な人に適切なタイミングで提供できるため、会社はそれらの顧客を簡単に獲得できます。
参照してください、データベースマーケティングは、誰があなたの製品を購入するのか、そして彼らがいつそれをするのかを予測するのに役立ちます
少し絞り込みましょう。 適切なデータベースマーケティング戦略を使用すると、次のことができます。
- 顧客をグループ化します。最も熱心で価値の高いクライアントから、初めての消費者やカジュアルユーザーまで。
- 人口統計、イデオロギー、さらには個人的な好みに基づいて、消費者の幅広いセグメントを開発します。
- 潜在的なクライアントと既存のクライアントの両方のために高度に調整されたコミュニケーションを作成します。
- クライアントとのやり取りに最適な時間とチャネルを決定します。
- 応答するのを嫌がる人々にキャンペーンを送るために費やす時間とリソースを減らすことによって、マーケティングの成功を後押しします。
- 頻繁な取引に独占的なメリットを提供するアクティブなロイヤルティプログラムを確立します。
- あなたのブランドに対する顧客の経験を理解してください。
- カスタマイズされたサポートサービスを提供することにより、顧客体験を向上させます。
データベースマーケティングの挫折は何ですか？
データベースマーケティングは非常に有益ですが、それでもいくつかの課題があります。 広告主は、プロモーションキャンペーンを効果的に実施するために障害を考慮する必要があります。
データベースマーケティングでこれらの問題に注意してください。
データの劣化。 顧客が仕事を辞め、昇給を受け取り、より高い現状になり、別のアドレスに転送し、名前を変更し、2番目の電子メールアドレスを取得すると、プロファイルは古くなります。 基本的に、人生の変遷はあなたのデータを時代遅れにする可能性があります。 1か月あたり、適切に管理されたデータベースは平均2〜3％減少します。これは、データの3分の1がわずか1年の期間で不正確になる可能性があることを意味します。 データの劣化を最小限に抑えるために、変更される可能性が最も低い情報（たとえば、会社の電子メールではなく名前と電話番号）に集中することをお勧めします。
詳細の正確性：お客様は常に正確なデータを提供するとは限りません。 さらに、タイプミス、手書きの読みやすさ、または詳細の欠落は、データベースの精度に悪影響を与える可能性があります。
顧客データにタイムリーに対応する：顧客から詳細を収集して確認することは、最初の段階にすぎません。 あなたの会社で顧客の好奇心を打つには、十分に速く動く必要があります。 そうしないと、データが古くなります。
効果的なデータベースマーケティング戦略を作成する方法は？
データベースマーケティングの重要な利点は、企業が消費者とのつながりを維持し、消費者がブランドと1対1で関与していることを確認できることです。 言うまでもなく、クライアントの欲求、希望、期待、パターン、さらには潜在的な習慣を理解することで、意味のないメッセージで時間を無駄にすることなく、ブランドがクライアントに耳を傾け、大切にされていると感じさせることができます。
このためには、開始方法を理解し、ニーズを満たすために独自のデータベースマーケティング戦略を作成する必要があります。 次の手順から始めることをお勧めします。
1.メイングループを特定します
これらの要因を考慮してください：あなたの主なターゲット顧客は何歳ですか？ 彼らの収入額はいくらですか？ 役職は何ですか？ 彼らはどこに住んでいますか？ 彼らは何に積極的に関わっていますか？ 彼らは他に何を購入していますか？
これらの基準を取得したら、包括的で完璧な顧客プロファイルを使用して製品を作成できます。 次に、このプロファイルを使用して、必要な詳細の種類を評価します。 最後に、それらをデータベースに含めます。
2.他の部門と協力する
マーケティング、流通、カスタマーサービスもクライアントや見込み客と緊密に連絡を取り合っています。 効果的にするには、各チームに必要なデータを把握する必要がありますか？
3.適切なプラットフォームを見つける
あなたの会社の人々がそれにアクセスできない場合、顧客インサイトは誰にとっても役に立たないでしょう。 したがって、情報処理の共有を容易にするプラットフォームを選択することが非常に重要です。 また、商品やサービスのさまざまなカテゴリに合うように消費者情報を整理する必要があります。
4.顧客データベースのリソースを収集します
データベースマーケティングは…あなたが推測する…データから始まります。 得られた有益な情報が多ければ多いほど、イニシアチブは成功します。
これらのデータは、内部および外部の両方の多数の場所から取得されます。 たとえば、金融機関や保険会社はすでに名前、住所、その他の販売情報を取得する必要があるため、データベースに情報を保持するために追加の時間はかかりません。 より多くのデータがカスタマーサービス（すべての顧客とのやり取りを追跡する部門）から取得される場合があります。 一方、追加の顧客データは、マーケティングおよびセールスリードによって生成されます。
販売を通じて現在の消費者に関するデータを収集することは可能ですが、多くの場合、主にサードパーティから潜在的な顧客に関するデータを収集（購入）します。 国によって、販売できるデータと販売できないデータを規制するさまざまな規制があり、ほとんどの場合、名前、場所、電話番号、および特定の特性にデータを絞り込んでいます。 多くの企業がこれを利用します。 他の人は彼らがそうすることを禁止する彼らの顧客との契約に従わなければならないかもしれません。
これらのデータには次のものが含まれます。
獲得情報：顧客が最初にサイト/アプリにアクセスした時期と方法、どのチャネル/アフィリエイトから、どの広告キャンペーンに反応したかなど。
人口統計データ：年齢、民族、婚姻/家族のステータス、学校教育、住所など。
ウェブサイト/アプリの使用履歴：どのサイトを閲覧しているか、訪問数、クリックしたアイテムやプレイしたゲーム、使用した機能など（ログインまたは最初の購入前に報告されたアクティビティを含む）
購入/支出の履歴：サイトから購入した回数、購入したアイテムの数（毎回購入したアイテムの合計と平均アイテム）、購入したアイテムの費用、1回の購入あたりの平均支出。 各購入間の日付/間隔は何ですか。
キャンペーンの反応履歴：消費者がキャンペーンを操作する頻度、反応した方法と量、反応したキャンペーンの種類、チャネルを介して。
ロイヤルティプログラム情報：受け取ったロイヤルティレベル、受け取ったポイント数、引き換えた割引など。
顧客調査とアンケート：顧客調査の結果と、顧客が調査を完了するのにかかる時間。
相互作用の収集：クライアントと会社の間のすべてのコミュニケーションの詳細
位置データ：顧客のモバイルデバイスから報告された地理的位置
ソーシャルメディアでの活動：よく議論される主題とブランド名、アプリのレビュー、訪問者のプロフィール情報などは何ですか。
サードパーティのデータ分析の詳細：閲覧された他のWebサイト、クリックされた広告、刺激的なデータの購入、社会経済指標など。
情報がクリーンで（間違いがなく）、最新であり、特定の各顧客に適切に接続されるように、さまざまなデータソースをマージする必要があります。 これらの各基準は、特に、異なるソースからのすべての顧客情報を一意の顧客識別子に合わせる必要があるという問題を引き起こす可能性があります。 すべてのデータポイントが正しく収集され、個々の顧客に接続されている場合にのみ、データベースマーケティングの目標を達成できます。
幸いなことに、過去数年にわたって、テクノロジーはこれらすべての分野で非常に役立つことが証明されています。 企業がデータベース用のマーケティングツールを展開し、報酬を享受することを実用的、場合によっては強制的にする現実。
5.最新のバックアップ情報を維持します
コンシューマーデータベースの作成には、多くの時間とリソースが必要です。 停電や技術的なバグのためだけに、すべてを無駄にしたくはありません。 これは、CRMソフトウェアが役立つ場所です。
また、CRMソフトウェアは、たとえば、消費者が新しい詳細にアクセスするときに、プロファイルを定期的に同期できます。 オンラインツールは、ソフトウェアと統合し、インタラクションデータを使用してWebサイトを検索するときに各連絡先をアップグレードすることにより、データベースを破損から保護できます。
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6.消費者の機密性を尊重する
ソーシャルメディアは、顧客の趣味、意見、人生の変化について詳細な洞察を得るプロセスを大幅に促進しました。 カスタマイズを成功させるには、情報に基づいたユーザーにカスタマイズされたメッセージを提示することが重要であり、個人的な知識がどれだけあるかを証明することではありません。
その上、あなたの顧客の信頼より重要なものは何もありません。 いつの日か、彼らが目を覚ましてすべての個人情報をオンラインで見ると、あなたの努力は無駄になります。
7.セグメンテーションを作成します
データベースを構築したら、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、主に初めての顧客または潜在的なクライアント向けに設計されたキャンペーンや、ロイヤルティスキームのユーザー向けにカスタマイズされたキャンペーンなどです。
市場細分化にはいくつかのレベルがあります。 それぞれが、ターゲットオーディエンスまたはその消費者にそれぞれ製品をサポート、販売、および配置するための企業の戦略を指します。
マスマーケティング
マスマーケティングアプローチは、選択された消費者グループに集中するのではなく、潜在的な購入者の消費者セグメント全体に依存しています。 BaygonゴキブリスプレーまたはMortein蚊忌避コイルは、単一の広告メッセージで将来のすべてのクライアントに到達するマスマーケティングキャンペーンの例です。
セグメントマーケティング
セグメントマーケティングは、組織が特定の好みや要件に応じてターゲットオーディエンスを個別のカテゴリに分割する手法に変換されます。 このブランドは、さまざまな広告をさまざまなセグメントにターゲティングし、製品の特定の機能に引き付けます。 このアプローチは、購入者の性別、年齢、収益、場所に応じて、日常のニーズや欲求を持つクライアントのために製品の区別を作成します。
衣料産業は、セグメントマーケティング戦略を完全に例示しています。 焦点を当てている顧客は、男性、女性、カジュアル、トレンディ、およびビジネス衣料品のセグメントである可能性があります。
ニッチマーケティング
このマーケティング戦略は、小規模な顧客セグメンテーションに重点を置いています。 顧客は、市場で入手可能な製品では完全には満たされていないアイテムを好むか、または望んでいる可能性があります。 企業が顧客の個人的な好みに合わせて高度にカスタマイズされた製品を作成するために前進するにつれて、特定の消費者セグメントにのみ対応するアイテムを提供します。
ニッチマーケティングカテゴリの例は、マウンテンバイクです。 マウンテンバイクのみに関心のある個人は、この市場細分化の対象となります。 すべての自転車製造会社がマウンテンバイカーに対応しているわけではないため、これはニッチ市場です。 マウンテンバイクを製造する企業は、マウンテンバイクのニッチ市場に対応し、独自の要求、好み、仕様に対応しています。
マイクロマーケティング
マイクロマーケティングは、セグメンテーションのためのさらに小さなマーケティングアプローチです。 これは、特定の地理的領域の人々や非常に特定のライフスタイルなど、明確に定義された将来のバイヤーグループの特性に対応します。
法外な価格で、高速、パーソナライズされた外観などの優れた機能を備えた高級車は、ニッチマーケティングの例です。 これらの車両の需要は、これらのモデルが非常に高価でサイズが小さいため、排他的な機能に熱心であり、それらを購入するための財源を持っている裕福なモーター愛好家から来ています。
マーケターは、さまざまなセグメンテーションアプローチを統合することで、消費者のマイクロセグメンテーションのレベル、または個人レベルのセグメンテーション（セグメントオブワンカスタマーマーケティングとも呼ばれます）を達成できることを覚えておいてください。 これにより、今日のマーケティングが飽和状態にある環境で、感情的知性を示し、群衆から効果的に目立つ、非常に意味のあるターゲットを絞った体験がもたらされます。
成功したデータベースマーケティングの例
1.Amazonデータベースマーケティング
アマゾンは、データベースを使用して広告を完成させた会社の完璧な例です。 Amazonは（B2B商品であっても）強力なコンテンツプロモーションに参加していないと主張する人もいるかもしれません。 それでも、Amazonが消費者データの活用と分析に非常に成功していることは明らかです。
Amazonは、ユーザーがウィッシュリストで見たり、注文したり、投稿したりしたものを注意深く監視し、このデータを他の購入者が購入したものと相互参照して、買い物客を「クロスセル」および「アップセル」します（例：「それも必要です」）。 この戦術的アルゴリズムは、データベース広告主によって「レコメンデーションエンジン」と呼ばれることがあります。
また、Amazonは、ブランドの位置付けに関して非常に効率的です。
- マルチセグメントポジショニング：Amazonは多種多様な商品とサービスを提供し、同時に複数の市場を効果的に活用します。 合計で、このショッピングの巨人は1億3000万以上の商品を販売し、さまざまな消費者セグメントのニーズと欲求を引き付けています。
- 適応的なターゲティング：オンラインショッピングの巨人は、外部市場の動向を綿密に追跡し、セグメントの変化に基づいて商品やサービスを定期的に再配置し、増大する消費者の好みに取り組んでいます。
2.Netflixデータベースマーケティング
Netflixはもう1つの完璧な例です。 具体的には、Netflixは推奨ベースのアルゴリズムを使用しています。 次に、同じような好みの他の視聴者と相互参照して、視聴パターンに基づいて番組を推奨します。
Netflixはデータベースの使用に非常に効果的であるため、レコメンデーションシステムはWebサイトでストリーミングされるコンテンツの平均80％に影響を与えます。
では、Netflixはどのようにそれを行うのでしょうか？
1億4800万人を超えるユーザーを抱えるNetflixの大規模な顧客ベースは、データの取得に関して大きな優位性をもたらします。 次に、以下のメトリックに焦点を当てます。
- ユーザーがNetflixのコンテンツを視聴する日付はいつですか？
- ユーザーがNetflixのコンテンツを視聴するコンピューターは何ですか？
- デバイスは視聴されるコンテンツにどのように影響しますか？
- ユーザーはモバイルアプリ/ウェブサイトで何を検索しますか？
- 再視聴されたコンテンツの割合はどれくらいですか？
- ユーザーはどの時点でコンテンツをドロップしますか？
- ユーザーの場所はどこですか？
- ユーザーがコンテンツを視聴する時間帯と週は何ですか？
- 時間は視聴するコンテンツの種類にどのように影響しますか？
- Nielsenのようなサードパーティのメタデータ。
- FacebookとTwitterのソーシャルメディアデータ。
Netflixのレコメンデーションシステムは、次のように巧みに作成されています。
- Netflixは、各ユーザーから取得した情報に基づいて各Netflixユーザーのコンテンツ選択を調整するカスタム「コンテンツランカー」を介して、ユーザーが好むものを正確に各ユーザーに提供することに重点を置いています。
私たちが言おうとしているのは、Netflixのように、データベースを使用して、各ユーザーに表示されるコンテンツが、個人の行動やブランドとの関わりによって選択されていることを確認できるということです。つまり、すべてのユーザーが特定のコンテンツエクスペリエンスを持っているということです。
- Netflixは、コンテンツの有名度だけでなく、ユーザーの好みに応じて、主要なコンテンツとトレンドのコンテンツを一覧表示します。 ユーザーのNetflixインタラクションに基づいてコンテンツを宣伝します。
ここでの主な教訓は、顧客は流行に興味があるかもしれませんが、それでも自分の興味に合った番組を見たいということです。 したがって、宣伝するコンテンツが顧客の個人的な欲求に関連していることを確認することが重要です。
- Netflixは、ユーザーが視聴を続ける可能性があるのか、再視聴する可能性があるのか、またはコンテンツが自分の好みに合わないために視聴をやめたのかという概要に基づいて、「最近視聴したコンテンツ」を並べ替えます。
この並べ替えは、Netflixがユーザーを飽きさせないようにするために重要です。 ユーザーの操作によって好奇心の欠如が明らかになった場合は、コンテンツを降格して、よりエキサイティングなものを提供することをお勧めします。
- 「コンテンツ類似性アルゴリズム」は、ユーザーが今見たものと類似したコンテンツを推奨します。 人々は、慣れ親しんだものと同様のコンテンツを消費する傾向があることに注意することが重要です。
3.データベースマーケティングをSpotify
Spotifyの月間登録ユーザー数は3億人。 この膨大な数のユーザーにもかかわらず、Spotifyは、ユーザーデータと特許取得済みのアルゴリズムを使用してコンテンツを正常にフィルタリングおよび優先順位付けして、優れたカスタマイズされたユーザーインターフェイスを構築できます。
データベースを使用して個別のコンテンツを単純化したように聞こえますが、それほど革新的ではありません。 それでも、ここでの秘訣は、それがどれだけうまく機能するかということです。 追加の作業なしで、消費者は完全でパーソナライズされたサービスを楽しむことができます。 彼らがする必要があるのは、彼らが通常するようにネットワークを使用することだけです。 そのアクティビティの周りで、アルゴリズムはより多くのコンテンツのアイデアを構築します。
アルゴリズムを使用して、アプリがすべてのアクティビティで機能しているように感じるまで、顧客の行動を追跡および予測すると便利です。 したがって、顧客はこれまで以上に忠実です。 実際、Spotifyには有料サービスの何百万もの忠実でアクティブな顧客がいます（1億3800万はSpotify有料加入者です）。
Spotifyの個別のコンテンツの一例はプレイリストです。 Spotifyは、予測レコメンデーションエンジンを介して、ユーザーが「DiscoverWeekly」や「ReleaseRadar」などのカスタムプレイリストをキュレートするのに役立つAIを使用しています。 多くのTwitterユーザーは、Spotifyデータベースと機械学習を使用して、このように高度に調整された個別のプレイリストを作成することを高く評価し、「DiscoverWeekly」プレイリストは実際のプレイリストよりもさらに配偶者であると冗談を言っています。
デイリーミックスはもう一つのクールなものです。 お気に入りのSpotifyの曲をしばらく聴いた後、Spotifyはリスニングパターンを収集し、お気に入りの曲を楽しむためだけにこれらのプレイリストを作成します。 それだけでなく、Spotifyはクラスタリング技術を使用して、お気に入りの曲の周りに推奨事項を作成し、既存のお気に入りと新しい提案を混ぜ合わせます。 これらのプレイリストは毎日更新されるため、ヘッドバッピングが止まることはありません。
実際、Spotify自体によると、プラットフォームには約40億のプレイリストが存在します。 Spotifyのリスニング時間の約30％は、Spotifyがキュレーションしたプレイリストに費やされています。 その量の約55％は、リスニングの習慣に基づいて各ユーザーに個別化されたプレイリスト用です。
データベースマーケティングが必要なのは誰ですか？
データベースマーケティングから利益を得ることができるのは誰ですか？ 要するに、どんな会社でもできます。 金融会社、サプライヤー、ソフトウェア会社、ホームインターネット会社、保険会社、B2B会社など、多くの企業がデータベーステクノロジーを使用してダイレクトマーケティングキャンペーンを最適化しています。
しかしその前に、他のすべての決定と同様に、その長所と短所を考慮する必要があります。 データベースマーケティングシステムのインストールと管理にはかなりのコストがかかり、その費用、時間のコミットメントなど…そして、データベースマーケティング戦略によって得られる収益の改善によって、リソースの総使用率を補う必要があります。
したがって、最高のデータベースマーケティングの申請者は、通常、すでに十分なWebサイトのトラフィックを生成し、いくつかのアイテムを販売している組織です。
そして、彼らがコンテンツマーケティングに一貫して投資している長期的なクライアントパートナーシップを持っていると仮定します。 その場合、B2Bを対象とする企業はデータベースマーケティングと連携します。
さらに、大規模な顧客基盤を持ち、大量のトランザクションデータを生成する大企業にとって、データベースマーケティングは非常に便利です。 元のデータ収集が包括的であるほど、習慣パターンを生成するクライアントおよび/または潜在的な顧客のグループを特定する可能性が高くなります。
ソーシャルネットワーキング広告ネットワークとGoogleAdWordsは、地理データとサイトの動作を活用して顧客セグメントにより正確に到達することにより、データベースのマーケティング戦術を完成させました。
すべての企業が遅かれ早かれデータベースのマーケティング慣行に参加することは避けられないかもしれませんが、世界はこれらの開発が今大幅に成長し始めているところです。
マーケターがさまざまなネットワークやブラウザーを介して顧客の行動を確実に監視し、データを合理的に組み込んで顧客の要望や期待に十分に対応することはめったにありません。
パーソナライズされた自動化されたマーケティングエクスペリエンスのこの「究極の目標」を達成するには、複数のソースから集約された動作ベースのアルゴリズムを使用してクライアントを監視および分類できる必要があることに注意してください。 悲しいことに、これらのタイプのテクノロジーは多様であり、うまく組み込まれることはめったにありません。 しかし、世界はまだ日々学び、改善し、「究極の目標」に近づいています。
結論
多くのB2B企業にとって、データベースマーケティング戦略は、アカウントベースマーケティング（ABM）戦略と密接に連携しています。 これらは、マーケターが必要なABMコンポーネントである主要セグメントを「ハイパーターゲット」にするために使用できる洞察を提供します。 最近、ABMの成長と、機械学習（データ入力に基づいて「人間のような」アクティビティを実行する）の差し迫った急増により、データベースマーケティング会社とその社内のカウンターパートがますます重要になっています。
テクノロジーが進化するとき、それは間違いなく「斬新な体験」であったものを単に「業界標準」または「基本的な前提条件」に変えるでしょう。 この「独自性」から「通常の働き方」への進展は、インターネットの台頭で私たちが経験した軌跡に匹敵する可能性があります。
したがって、今日の消費者はあなたの会社にカスタマイズされた体験を求めています。 顧客を満足させるために、マーケターはあらゆる段階で各顧客の単一のビューを必要とします。 そうして初めて、彼らはクライアントの旅を理解し、より実質的に彼らにアプローチします。
データベースを使用したマーケティング戦略は、まさにそれを行うのに役立ちます。