¿Qué es el marketing de bases de datos? ¿Cómo crear una estrategia de marketing de base de datos eficaz?

Piense en una situación como esta: usted trabaja para una corporación que se ocupa de electrodomésticos y equipos móviles. Esta semana, recibirá algunos artículos nuevos en sus tiendas y planea lanzar un plan de marketing por correo electrónico para los residentes de sus cadenas de tiendas para difundir la noticia.

Ahora te preguntas: ¿es el envío por correo el enfoque de marketing más eficiente para todos? ¿Y si desea dirigirse a los consumidores que tienen un interés real en la tecnología y los dispositivos, pero que viven en lugares mucho más allá de su vecindad?

Es posible que desee tener un botón en una computadora que pueda crear automáticamente una larga lista de clientes potenciales en estos lugares lejanos que podrían estar comprando sus productos.

Aquí es donde entra en juego el marketing de base de datos. Incluye elementos como datos en tiempo real, información procesable, imágenes completas de los comportamientos de los consumidores; estrategias para la participación personalizada; campañas omnicanal.

Pueden sonar muy complejos, pero para una expansión exitosa de ventas y marketing, también son importantes. Y el secreto de todos ellos es el marketing de base de datos. Entonces, ¿qué es el marketing de base de datos y por qué es importante? ¡Vamos a averiguarlo ahora!

¿Qué es el marketing de bases de datos?

Comencemos con una definición rudimentaria de marketing de bases de datos.

El marketing de base de datos es un tipo de marketing directo que emplea bases de datos de consumidores para crear listas específicas para ventas y comunicaciones personales . Esas bases de datos contienen cierta información personal de los consumidores, como nombres y direcciones, números de contacto, correos electrónicos, registros de pago, solicitudes de información y todos los demás datos que pueden capturarse de manera legal y segura.

Puede acceder a dicha información a través de formularios de solicitud de cupones de descuento, facturas de venta, formularios de registro, documentos de reclamación de seguros y suscripciones a boletines para consumidores.

El marketing directo convencional significa hacer artículos como folletos y catálogos, y luego enviarlos a una lista de clientes actuales o potenciales con la expectativa de que estos artículos puedan provocar una reacción favorable de los receptores. Sin embargo, este enfoque se ha vuelto obsoleto en la era de la tecnología.

La estrategia de marketing de base de datos mejora aún más la eficiencia de este enfoque al intentar saber qué artículos quieren los consumidores, qué anuncios desencadenan una reacción positiva y luego incorporar esas observaciones a través del medio adecuado para satisfacer estas necesidades.

¿Por qué es importante el marketing de bases de datos?

Examinemos algunos ejemplos que tenemos aquí.

Imagine una situación como esta: un administrador de aplicaciones OTT necesita una forma de comprender la proporción de sus clientes que miran en exceso con frecuencia para presentarles un plan de suscripción premium.

Para aumentar la tasa de rotación, utilizan su base de datos de clientes para agrupar a sus observadores leales y frecuentes. Después de eso, envían un correo electrónico masivo combinado que ofrece a estos usuarios un mes de prueba gratuito de premium (para actuar como un incentivo para motivarlos). Mediante el análisis de datos, pueden estimar cuántos clientes objetivo producirán el retorno de la inversión.

Por lo tanto, utilizando el marketing de base de datos, puede agrupar clientes leales y encontrar posibles ventas adicionales

O imagine que a una persona de servicio al cliente de una aplicación de comercio electrónico se le está delegando la llamada en frío. Con el marketing de base de datos implementado, esa persona puede ver la información del destinatario del teléfono automáticamente. Con base en esa información, pueden determinar si el destinatario de la llamada en frío es un comprador potencial o no. Además, el representante de servicio puede ver fácilmente a través de una interfaz de soporte personalizada con este conocimiento y responder a las preguntas del destinatario con mayor rapidez.

En resumen, el marketing de base de datos le permite brindar un servicio de atención al cliente personalizado

O imagine que es el administrador de una aplicación de viajes que desea ampliar su línea de servicios. Con una base de datos de clientes, ahora puede acceder a su perfil de consumidor para ver sus hábitos de compra y patrones de viaje antes de asignar recursos a las iniciativas. Primero, este esfuerzo es decidir si sus clientes potenciales reservarán sus viajes guiados o no. En segundo lugar, es aprender qué tipos de clientes generarían un alto retorno de la inversión.

Con el marketing de base de datos, puede saber qué artículos y servicios promocionar a un público en particular

O imagine que ejecuta una aplicación de entrega de alimentos. Para mantenerse a la vanguardia y mejorar las conversiones, necesita que más clientes pidan comida en su aplicación. Puede estar pensando que enviar spam a los usuarios a cualquier hora de la comida es una forma de hacerlo. Sin embargo, una forma aún mejor es anticipar qué consumidores es más probable que ordenen, utilizando análisis predictivos de bases de datos de clientes. De esa manera, puede ofrecer actualizaciones sobre qué alimentos se venden mejor y códigos de promoción a las personas adecuadas en el momento adecuado, lo que facilita que su empresa se gane a esos clientes.

Mira, el marketing de base de datos te ayuda a predecir quién comprará tus productos y cuándo lo hará.

Reduzcamos un poco las cosas. Con una estrategia de marketing de base de datos decente, puede:

• Agrupa a tus clientes: desde los más comprometidos y de alto valor hasta los consumidores primerizos y usuarios ocasionales.
• Desarrolle amplios segmentos de consumidores en función de la demografía, las ideologías o incluso las preferencias personales.
• Cree comunicaciones altamente personalizadas para clientes potenciales y existentes.
• Determine el momento y el canal óptimos para la interacción con el cliente.
• Impulse su éxito de marketing reduciendo el gasto de tiempo y recursos enviando campañas a personas que se resisten a responder.
• Establezca programas de lealtad activa que ofrezcan beneficios exclusivos para transacciones frecuentes.
• Entiende la experiencia de tus clientes con tu marca.
• Mejore la experiencia del cliente ofreciendo servicios de soporte personalizados.

¿Cuáles son los contratiempos del marketing de bases de datos?

El marketing de base de datos es tremendamente beneficioso, pero aún tiene algunos desafíos. Los anunciantes deben considerar los obstáculos para implementar campañas de promoción de manera efectiva.

Esté atento a estos problemas en el marketing de bases de datos:

• Deterioro de los datos. Su perfil queda obsoleto si un cliente renuncia a su trabajo, recibe un aumento de sueldo, pasa a un statu quo más alto, se transfiere a una dirección diferente, cambia su nombre y obtiene una segunda dirección de correo electrónico. Básicamente, cualquier transición de la vida podría hacer que sus datos se vuelvan obsoletos. Por mes, una base de datos bien administrada disminuye en un promedio de 2 a 3 por ciento, lo que significa que un tercio de los datos pueden ser inexactos en solo un año. Para minimizar la degradación de los datos, es posible que desee concentrarse en la información que es menos probable que cambie (por ejemplo, el nombre y el número de teléfono en lugar del correo electrónico de la empresa)

• Precisión de los detalles: los clientes no siempre proporcionarán datos precisos. Además, los errores tipográficos, la legibilidad de la escritura a mano o la falta de detalles pueden influir negativamente en la precisión de su base de datos.

• Actuar de manera oportuna sobre los datos de los clientes: recopilar y revisar los detalles de los clientes es solo la primera etapa. Para despertar la curiosidad de un cliente en su empresa, debe moverse lo suficientemente rápido. De lo contrario, sus datos quedarán obsoletos.

¿Cómo crear una estrategia de marketing de base de datos efectiva?

La ventaja fundamental del marketing de base de datos es que alienta a una empresa a mantenerse conectada con sus consumidores para asegurarse de que interactúan con la marca uno a uno. No hace falta decir que comprender los deseos, deseos, expectativas, patrones e incluso hábitos potenciales de los clientes ayuda a la marca a hacer que se sientan escuchados y valorados, sin perder el tiempo con mensajes sin sentido.

Con este fin, debe comprender cómo comenzar y crear su propia estrategia de marketing de base de datos para satisfacer sus necesidades. Es posible que desee comenzar con los siguientes pasos.

1. Identificar el grupo principal

Considere estos factores: ¿Qué edad tienen sus principales clientes objetivo? ¿Cuál es su cantidad de ingresos? ¿Cuál es el título del trabajo? ¿Dónde están viviendo? ¿En qué participan activamente? ¿Qué más están comprando?

Una vez que obtenga estos criterios, puede crear su producto con un perfil completo de cliente perfecto. Luego, utiliza este perfil para evaluar qué tipo de detalles se necesitan. Finalmente, inclúyalos en su base de datos.

2. Colaborar con otros departamentos

El marketing, la distribución y el servicio al cliente también están en estrecho contacto con los clientes actuales y potenciales. Para ser efectivo, ¿tienes que averiguar qué datos necesita cada equipo?

3. Encuentra la plataforma adecuada

Los conocimientos de los clientes no serán de utilidad para nadie si las personas de su empresa no pueden acceder a ellos. Por lo tanto, es de vital importancia elegir una plataforma que facilite el proceso de intercambio de información. Además, debe organizar la información del consumidor para que se ajuste a las diversas categorías de bienes o servicios.

4. Reúna los recursos de la base de datos de clientes

El marketing de bases de datos comienza con… lo adivinas… datos. Cuanta más información útil se obtenga, más exitosa será la iniciativa.

Estos datos provienen de una multitud de lugares, tanto internos como externos. Por ejemplo, dado que las agencias financieras y de seguros ya necesitan obtener el nombre, la dirección y otra información de ventas, no lleva tiempo adicional mantener la información en la base de datos. Más datos pueden provenir del servicio al cliente, el departamento que realiza un seguimiento de todas sus interacciones con los clientes. Mientras tanto, los clientes potenciales de marketing y ventas generan datos adicionales de los clientes.

Aunque es posible recopilar datos sobre los consumidores actuales a través de las ventas, a menudo, recopila (compra) principalmente datos sobre clientes potenciales de terceros. Las diferentes naciones tienen diferentes regulaciones que regulan qué datos pueden y no pueden venderse, en su mayoría restringiéndolos a nombres, ubicaciones, números de teléfono y, quizás, características específicas. Un gran número de empresas sacarán provecho de esto; otros pueden tener que cumplir con los contratos con sus clientes que les prohíben hacerlo.

Estos datos pueden incluir:

• Información de adquisición: cuándo y cómo el cliente llegó por primera vez a su sitio/aplicación, desde qué canal/afiliado, a qué campaña publicitaria responde, etc.

• Datos demográficos: edad, etnia, estado civil/familiar, escolaridad, dirección, etc.

• Historial de uso del sitio web/aplicación: qué sitios ven, cuál es el número de visitas, en qué elementos se hace clic o en qué juegos se juega, cuáles son las funciones utilizadas, etc. (incluida la actividad informada antes del inicio de sesión o la primera compra)

• Historial de compras/gastos: cuántas veces han comprado en su sitio, cuál es la cantidad de artículos comprados (total de artículos y promedio de artículos comprados cada vez), cuánto cuestan los artículos comprados, cuál es el gasto promedio por compra; ¿Cuáles son las fechas/intervalos entre cada compra?

• Historial de respuesta de la campaña: con qué frecuencia los consumidores interactúan con sus campañas, cómo y cuánto han reaccionado, a qué tipo de campañas han respondido y a través de qué canales.

• Información del programa de fidelización: cuál es el nivel de fidelización recibido, la cantidad de puntos recibidos, descuentos canjeados, etc.

• Encuestas y cuestionarios de clientes: cuáles son los resultados de las encuestas de clientes y cuánto tarda el cliente en completar una encuesta.

• Colección de interacción: detalles de todas las comunicaciones entre un cliente y la empresa

• Datos de ubicación: posiciones geográficas reportadas desde los dispositivos móviles del cliente

• Actividad en las redes sociales: cuáles son los temas y nombres de marca que se discuten a menudo, cuáles son las reseñas de su aplicación, la información de perfil de sus visitantes, etc.

• Detalles de análisis de datos de terceros: cuáles son los otros sitios web visitados, anuncios en los que se hizo clic, datos que provocan compras, indicadores socioeconómicos, etc.

Es necesario fusionar las diferentes fuentes de datos de tal manera que la información esté limpia (sin errores), actualizada y correctamente conectada a cada cliente en particular. Cada uno de estos criterios puede presentar dificultades, especialmente la necesidad de alinear toda la información del cliente de diferentes fuentes con un identificador de cliente único. Solo si todos los puntos de datos se recopilan correctamente y se conectan a clientes individuales, puede lograr los objetivos de marketing de bases de datos.

Afortunadamente, en los últimos años, la tecnología ha demostrado ser de gran ayuda en todos estos sectores. Una realidad que hace que sea práctico, incluso obligatorio, que las corporaciones implementen herramientas de marketing para bases de datos y disfruten de las recompensas.

5. Mantener información actualizada y de respaldo

Se necesita mucho tiempo y recursos para crear una base de datos de consumidores. No querrá desperdiciarlo todo solo por algunas fallas de energía y errores tecnológicos. Aquí es donde el software de CRM le ayudará.

Además, el software CRM puede sincronizar perfiles periódicamente, por ejemplo: cuando los consumidores acceden a nuevos detalles. Al integrarse con su software y actualizar cada contacto a medida que buscan en su sitio web con datos de interacción, las herramientas en línea pueden proteger su base de datos contra el deterioro.

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6. Valora la confidencialidad del consumidor

Las redes sociales han facilitado en gran medida el proceso de obtener información detallada sobre los pasatiempos, las opiniones y los cambios en la vida de sus clientes. La personalización exitosa se trata de presentar a un usuario informado un mensaje personalizado, no de demostrar cuánto conocimiento personal tiene.

Además, no hay nada más importante que la confianza de sus clientes. Su esfuerzo será en vano si algún día se despiertan y ven toda su información privada en línea.

7. Crea segmentación

Una vez que haya creado su base de datos, puede comenzar con una segmentación básica de usuarios. Por ejemplo, campañas diseñadas principalmente para clientes primerizos o potenciales clientes, o campañas personalizadas para usuarios de tu esquema de fidelización.

Hay varios niveles de segmentación del mercado; cada uno se refiere a la estrategia de una empresa para apoyar, vender y ubicar su producto al público objetivo oa sus consumidores, respectivamente.

Marketing masivo

El enfoque de marketing masivo se basa en todo el segmento de consumidores de compradores potenciales en lugar de concentrarse en un grupo seleccionado de consumidores. El spray para cucarachas Baygon o las bobinas repelentes de mosquitos Mortein son ejemplos de una campaña de Marketing Masivo que llega a todos sus futuros clientes con un único mensaje publicitario.

Mercadotecnia de segmento

El marketing de segmentos se traduce en una técnica en la que la organización divide su público objetivo de acuerdo con sus preferencias y requisitos específicos en categorías separadas. La marca dirige varios anuncios a diferentes segmentos, atrayéndolos a las características particulares del producto. Este enfoque crea una distinción de productos, según el género, la edad, los ingresos y la ubicación de los compradores, para clientes con necesidades y deseos cotidianos.

La industria de la confección ejemplifica perfectamente la estrategia de marketing por segmentos. La clientela enfocada puede ser segmentos de ropa masculina, femenina, casual, de moda y de negocios.

La comercialización del lugar

Esta estrategia de marketing se concentra en la segmentación de clientes más pequeños. A los clientes les puede gustar o desear un artículo que no se satisface por completo con los productos disponibles en el mercado. A medida que las empresas dan un paso adelante para crear productos altamente personalizados que satisfagan las preferencias individuales de sus clientes, ofrecen artículos que solo atienden a ciertos segmentos de consumidores.

Un ejemplo de una categoría de marketing de nicho es el ciclismo de montaña. Las personas interesadas únicamente en el ciclismo de montaña serían el objetivo de esta segmentación del mercado. Es un nicho de mercado, ya que no todas las corporaciones de producción de bicicletas atienden a los ciclistas de montaña. Las empresas que fabrican bicicletas de montaña abordan el nicho de mercado de los ciclistas de montaña y se adaptan a sus demandas, gustos y especificaciones únicas.

micromercadeo

El micromarketing es un enfoque de marketing aún más pequeño para la segmentación. Atiende a las características de un grupo de compradores potenciales bien definido, como personas de una zona geográfica específica o un estilo de vida muy particular.

Los autos de lujo que tienen precios prohibitivos y excelentes características como alta velocidad, apariencia personalizada, etc. son ejemplos de marketing de nicho. La demanda de estos vehículos proviene de entusiastas del motor adinerados interesados ​​​​en las características exclusivas y que tienen los recursos financieros para pagarlos, ya que estos modelos son muy costosos y de tamaño pequeño.

Tenga en cuenta que los especialistas en marketing pueden alcanzar el nivel de microsegmentación del consumidor, o incluso la segmentación a nivel individual (que también se denomina marketing de segmento de un cliente), mediante la integración de diferentes enfoques de segmentación. Esto da como resultado experiencias dirigidas altamente significativas en el entorno actual saturado de marketing que demuestran inteligencia emocional y se destacan de manera efectiva entre la multitud.

Ejemplos exitosos de marketing de bases de datos

1. Marketing de base de datos de Amazon

Amazon es un ejemplo perfecto de una empresa que ha perfeccionado los anuncios utilizando bases de datos. Algunos pueden afirmar que Amazon no participa en una intensa promoción de contenido (incluso para sus productos B2B). Aún así, es evidente que Amazon tiene mucho éxito en la explotación y el análisis de los datos de los consumidores.

Amazon supervisa de cerca lo que los usuarios han visto, pedido o publicado en las listas de deseos, y también compara estos datos con lo que otros compradores han comprado para "ventas cruzadas" y "ventas adicionales" a sus compradores (p. ej., "También puede también lo necesito"). Los anunciantes de bases de datos a veces se refieren a este algoritmo táctico como un "motor de recomendación".

Además, Amazon es muy eficiente a la hora de posicionar su marca.

• Posicionamiento multisegmento: Amazon ofrece una amplia variedad de bienes y servicios, explotando más de un mercado al mismo tiempo de manera efectiva. En total, este gigante de las compras ha vendido más de 130 millones de productos, atrayendo las necesidades y deseos de una amplia variedad de segmentos de consumidores.
• Orientación adaptativa: el gigante de las compras en línea sigue de cerca los desarrollos en el mercado externo y reposiciona regularmente los bienes y servicios en función de los cambios en el segmento, abordando las crecientes preferencias de los consumidores.

2. Comercialización de la base de datos de Netflix

Netflix es otro ejemplo perfecto. Para ser específicos, Netflix utiliza un algoritmo basado en recomendaciones. Luego lo compara con otras audiencias de gustos similares para recomendar programas según su patrón de visualización.

Netflix es tan eficaz en el uso de su base de datos que su sistema de recomendaciones afecta en promedio al 80 por ciento del contenido que se transmite en su sitio web.

Entonces, ¿cómo lo hace Netflix?

La gran base de clientes de Netflix de más de 148 millones de usuarios le da una ventaja significativa cuando se trata de obtener datos. Luego se concentra en las siguientes métricas:

• ¿Cuál es la fecha en la que los usuarios ven el contenido de Netflix?
• ¿Cuál es la computadora en la que los usuarios ven los contenidos de Netflix?
• ¿Cómo afectan los dispositivos a los contenidos vistos?
• ¿Qué buscan los usuarios en su aplicación móvil/sitio web?
• ¿Cuál es el porcentaje de contenidos vueltos a ver?
• ¿En qué momento los usuarios sueltan los contenidos?
• ¿Cuál es la ubicación de los usuarios?
• ¿Cuál es la hora del día y la semana en que los usuarios ven sus contenidos?
• ¿Cómo influye el tiempo en el tipo de contenido visto?
• Metadatos de terceros como Nielsen.
• Datos de las redes sociales de Facebook y Twitter.

El sistema de recomendación de Netflix está hábilmente creado de una manera que:

• Netflix se enfoca en brindar a cada usuario exactamente lo que el usuario prefiere a través de un "clasificador de contenido" personalizado que organiza las selecciones de contenido de cada usuario de Netflix en función de la información obtenida de cada usuario.

Lo que estamos tratando de decir es que, al igual que Netflix, puede usar la base de datos para asegurarse de que el contenido que se muestra a cada usuario sea elegido por el comportamiento personal y el compromiso con su marca, lo que significa que cada usuario tiene una experiencia de contenido específica.

• Netflix no solo enumera el contenido líder y de tendencia según la fama del contenido, sino también las preferencias del usuario. Promocionan contenido basado en la interacción de Netflix del usuario.

La lección principal aquí es que si bien sus clientes pueden estar interesados ​​en lo que está de moda, todavía quieren ver programas que se ajusten a sus intereses. Por lo tanto, es crucial asegurarse de que el contenido que promociona sea relevante para los deseos personales de sus clientes.

• Netflix clasifica el "Contenido visto recientemente" sobre la base de una descripción general de si es probable que los usuarios continúen mirando o volviendo a mirar, o si han dejado de mirar porque el contenido no se ajusta a su gusto.

Esta clasificación es fundamental para garantizar que Netflix no aburra a sus usuarios. Si la interacción del usuario revela una falta de curiosidad, es posible que desee degradar el contenido y ofrecer algo más interesante.

• Un "algoritmo de similitud de contenido" recomienda contenidos que son similares a los que el usuario acaba de ver. Es fundamental tener en cuenta que las personas están más inclinadas a consumir contenido similar a aquellos con los que están familiarizados.

3. Comercialización de la base de datos de Spotify

Trescientos millones de usuarios mensuales registrados de Spotify. A pesar de esta cantidad colosal de usuarios, Spotify aún puede filtrar y priorizar con éxito el contenido utilizando datos de usuario y algoritmos patentados para construir una interfaz de usuario superior y personalizada.

El uso de bases de datos para hacer que el contenido individualizado suene simplista y no tan innovador. Aún así, el truco aquí es lo bien que funciona. Sin ningún trabajo adicional, los consumidores disfrutarán de un servicio completo y personalizado. Todo lo que necesitan hacer es usar la red como lo hacen normalmente. Alrededor de esa actividad, el algoritmo construye más ideas de contenido.

Es útil usar algoritmos para rastrear y pronosticar el comportamiento del cliente hasta el punto de que el cliente sienta que la aplicación está funcionando para él en cada actividad. Por ello, los clientes son más fieles que nunca. De hecho, Spotify tiene millones de clientes fieles y activos del servicio pago (138 millones son suscriptores de Spotify Paid) que disfrutan de los beneficios.

Un ejemplo del contenido individualizado de Spotify son las listas de reproducción. A través de su motor de recomendación predictivo, Spotify utiliza IA que ayuda a los usuarios a seleccionar listas de reproducción personalizadas como "Discover Weekly" y "Release Radar". Muchos usuarios de Twitter apreciaron el uso de la base de datos de Spotify y el aprendizaje automático para hacer una lista de reproducción tan personalizada e individualizada, y bromearon diciendo que la lista de reproducción "Discover Weekly" es aún más una pareja que las reales.

Daily Mix es otra cosa genial. Después de haber estado escuchando sus canciones favoritas de Spotify por un tiempo, Spotify recopila su patrón de escucha y crea estas listas de reproducción exclusivamente para que disfrute de sus canciones favoritas. No solo eso, Spotify utiliza tecnologías de agrupación y luego crea recomendaciones en torno a sus canciones favoritas, mezclando sus favoritas existentes con nuevas sugerencias. Estas listas de reproducción se actualizan todos los días, por lo que la cabeza nunca cesa.

De hecho, existen alrededor de 4 mil millones de listas de reproducción en la plataforma, según el propio Spotify. Alrededor del 30% del tiempo de escucha de Spotify se gasta en listas de reproducción seleccionadas por Spotify. Aproximadamente el 55% de esa cantidad es para listas de reproducción individualizadas para cada usuario en función de sus hábitos de escucha.

¿Quién necesita el marketing de bases de datos?

¿Quién puede beneficiarse del marketing de bases de datos? Cualquier empresa puede, en definitiva. Numerosas empresas utilizan tecnologías de bases de datos para optimizar sus campañas de marketing directo, como firmas financieras, proveedores, empresas de software, empresas de Internet en el hogar, compañías de seguros y empresas B2B.

Pero antes de eso, debemos considerar los pros y los contras de la misma, como cualquier otra decisión. Hay costos sustanciales para instalar y administrar un sistema de marketing de bases de datos, y el gasto, compromiso de tiempo,... Y la utilización total de recursos debe compensarse con ganancias mejoradas obtenidas por las estrategias de marketing de bases de datos.

Por lo tanto, los mejores solicitantes de marketing de bases de datos suelen ser organizaciones que ya producen suficiente tráfico en el sitio web y venden varios artículos.

Y supongamos que tienen asociaciones de clientes a largo plazo que invierten constantemente en marketing de contenido. En ese caso, las empresas dirigidas a B2B irán de la mano con el marketing de bases de datos.

Además, para las grandes corporaciones, que tienen grandes bases de clientes y producen grandes volúmenes de datos de transacciones, el marketing de base de datos es increíblemente útil. Cuanto más completa sea la recopilación de datos original, más posibilidades surgen para identificar grupos de clientes y/o clientes potenciales para generar patrones de hábitos.

Las redes de publicidad en redes sociales y Google AdWords han perfeccionado las tácticas de marketing de las bases de datos al explotar los datos geográficos y el comportamiento del sitio para llegar a los segmentos de clientes con mayor precisión.

Si bien todas las empresas pueden inevitablemente participar en las prácticas de mercadeo de las bases de datos tarde o temprano, el mundo apenas está comenzando a ver estos desarrollos crecer significativamente en este momento.

Rara vez vemos a los especialistas en marketing monitorear de manera confiable el comportamiento del cliente a través de varias redes y navegadores e incorporar racionalmente los datos para abordar suficientemente sus deseos y expectativas.

Tenga en cuenta que debemos poder monitorear y clasificar a los clientes utilizando algoritmos basados ​​en el comportamiento agregados de varias fuentes para lograr este "objetivo final" de una experiencia de marketing automatizada y personalizada. Lamentablemente, estos tipos de tecnología son diversos y rara vez están bien incorporados. Sin embargo, el mundo sigue aprendiendo y mejorando y acercándose cada día más al "objetivo final".

Conclusión

Para muchas empresas B2B, las estrategias de marketing de base de datos se alinean estrechamente con las estrategias de marketing basado en cuentas (ABM). Ofrecen información que los especialistas en marketing pueden usar para segmentar segmentos clave, un componente necesario de ABM. Recientemente, debido al crecimiento de ABM y la inminente proliferación del aprendizaje automático (que ejecuta actividades "similares a las humanas" basadas en entradas de datos), las empresas de marketing de bases de datos y sus contrapartes internas se han vuelto cada vez más importantes.

Cuando la tecnología evolucione, sin duda transformará lo que solía ser una "experiencia novedosa" en simplemente un "estándar de la industria" o un "requisito básico". Es probable que esta progresión de "singularidad" a "forma ordinaria de trabajar" sea comparable a la trayectoria que experimentamos con el auge de Internet.

Por lo tanto, los consumidores de hoy buscan una experiencia personalizada de su empresa. Para que sus clientes estén satisfechos, los especialistas en marketing necesitan una vista única de cada cliente en cada paso del camino. Solo entonces comprenden el viaje del cliente y lo abordan de manera más sustantiva.

Las estrategias de marketing que utilizan bases de datos lo ayudarán a hacer precisamente eso.