Apa itu Pemasaran Basis Data? Bagaimana Membuat Strategi Pemasaran Database yang Efektif?

Pikirkan situasi seperti ini: Anda bekerja untuk sebuah perusahaan yang berurusan dengan peralatan dan peralatan bergerak. Minggu ini, Anda mendapatkan beberapa item baru yang mendarat di toko Anda, dan Anda berencana untuk meluncurkan rencana pemasaran email kepada penduduk di sekitar toko rantai Anda untuk menyebarkan berita.

Sekarang Anda bertanya-tanya: apakah pengiriman surat merupakan pendekatan pemasaran yang paling efisien untuk semua orang? Dan bagaimana jika Anda ingin menargetkan konsumen yang benar-benar tertarik dengan teknologi dan gadget tetapi tinggal di tempat yang jauh di luar lingkungan Anda?

Anda mungkin ingin memiliki tombol di komputer yang dapat secara otomatis membuat daftar panjang pelanggan potensial di tempat-tempat yang jauh ini yang mungkin membeli produk Anda.

Di sinilah Pemasaran Basis Data dimulai. Ini mencakup hal-hal seperti data secara real-time, wawasan yang dapat ditindaklanjuti, gambaran lengkap tentang perilaku konsumen; strategi untuk keterlibatan yang disesuaikan; kampanye omnichannel.

Mereka mungkin terdengar sangat rumit, tetapi untuk penjualan dan ekspansi pemasaran yang sukses, mereka juga penting. Dan rahasia dari semuanya adalah Pemasaran Basis Data. Jadi apa itu Pemasaran Basis Data, dan mengapa itu penting? Mari kita cari tahu sekarang!

Apa itu Pemasaran Basis Data?

Mari kita mulai dengan definisi Pemasaran Basis Data yang belum sempurna.

Pemasaran Basis Data adalah jenis pemasaran langsung yang menggunakan basis data konsumen untuk membuat daftar sasaran untuk penjualan dan komunikasi pribadi . Basis data tersebut berisi beberapa informasi pribadi konsumen, seperti nama dan alamat, nomor kontak, email, catatan pembayaran, permintaan informasi, dan semua data lain yang mungkin diambil secara sah dan aman.

Anda dapat mengakses informasi tersebut melalui formulir aplikasi kupon diskon, faktur penjualan, formulir pendaftaran, dokumen klaim asuransi, dan langganan buletin konsumen.

Pemasaran langsung konvensional berarti membuat barang-barang seperti brosur dan katalog, kemudian mengirimkannya ke daftar klien saat ini atau calon klien dengan harapan barang-barang tersebut dapat membangkitkan reaksi yang baik dari penerima. Namun, pendekatan ini telah dianggap usang di era teknologi.

Strategi Pemasaran Basis Data lebih meningkatkan efisiensi pendekatan ini dengan mencoba mempelajari item mana yang diinginkan konsumen, iklan mana yang memicu reaksi positif, dan kemudian menggabungkan pengamatan tersebut melalui media yang tepat untuk memenuhi kebutuhan ini.

Mengapa Pemasaran Basis Data penting?

Mari kita periksa beberapa contoh yang kita miliki di sini.

Bayangkan situasi seperti ini: Manajer aplikasi OTT membutuhkan cara untuk memahami proporsi pelanggan yang sering menonton pesta untuk memperkenalkan kepada mereka paket berlangganan premium.

Untuk meningkatkan tingkat pergantian, mereka menggunakan basis data pelanggan mereka untuk mengelompokkan pengamat setia dan sering mereka. Setelah itu, mereka mengirimkan e-mail gabungan massal yang menawarkan kepada para pengguna ini percobaan premium gratis selama sebulan (untuk bertindak sebagai insentif untuk memotivasi mereka). Dengan menggunakan analitik data, mereka dapat memperkirakan berapa banyak pelanggan yang ditargetkan akan menghasilkan Pengembalian Investasi.

Jadi, dengan menggunakan Pemasaran Basis Data, Anda dapat mengelompokkan Pelanggan Loyal dan menemukan Kemungkinan Peningkatan

Atau, bayangkan petugas layanan pelanggan dari aplikasi e-Commerce sedang didelegasikan dengan panggilan dingin. Dengan Pemasaran Basis Data di tempat, orang tersebut dapat melihat informasi penerima telepon secara otomatis. Berdasarkan informasi tersebut, mereka dapat menentukan apakah penerima cold-calling adalah calon pembeli atau bukan. Selain itu, perwakilan layanan dapat dengan mudah melihat melalui antarmuka dukungan yang disesuaikan dengan pengetahuan ini dan menanggapi pertanyaan penerima dengan lebih cepat.

Singkatnya, Pemasaran Basis Data memungkinkan Anda untuk memberikan Personalisasi Layanan Pelanggan

Atau, bayangkan Anda adalah manajer aplikasi perjalanan yang ingin memperluas jangkauan layanannya. Dengan database pelanggan, kini Anda dapat menjangkau profil konsumen mereka untuk melihat kebiasaan pembelian dan pola perjalanan mereka sebelum mengalokasikan sumber daya untuk inisiatif tersebut. Pertama, upaya ini adalah untuk memutuskan apakah calon pelanggan mereka akan memesan perjalanan berpemandunya atau tidak. Kedua, untuk mempelajari tipe pelanggan mana yang akan menghasilkan Pengembalian Investasi yang tinggi.

Dengan Pemasaran Basis Data, Anda dapat mengetahui item dan layanan mana yang akan dipromosikan ke audiens tertentu

Atau, bayangkan Anda menjalankan aplikasi pengiriman makanan. Untuk tetap menjadi yang terdepan dan meningkatkan konversi, Anda membutuhkan lebih banyak pelanggan yang memesan makanan di aplikasi Anda. Anda mungkin berpikir bahwa mengirim spam kepada pengguna pada waktu makan adalah salah satu cara untuk melakukannya. Namun, cara yang lebih baik lagi adalah mengantisipasi konsumen mana yang paling mungkin memesan, menggunakan analitik prediktif database pelanggan. Dengan begitu, Anda dapat menawarkan pembaruan tentang makanan yang laris dan kode promo kepada orang yang tepat pada waktu yang tepat, sehingga memudahkan perusahaan Anda untuk memenangkan pelanggan tersebut.

Lihat, Pemasaran Basis Data membantu Anda memprediksi siapa yang akan membeli produk Anda dan kapan mereka akan melakukannya

Mari kita persempit sedikit. Dengan Strategi Pemasaran Basis Data yang layak, Anda dapat:

• Kelompokkan pelanggan Anda: dari klien yang paling berkomitmen dan bernilai tinggi hingga konsumen pertama kali dan pengguna biasa.
• Kembangkan segmen konsumen yang luas berdasarkan demografi, ideologi, atau bahkan preferensi pribadi.
• Buat komunikasi yang sangat disesuaikan untuk klien potensial dan klien yang sudah ada.
• Tentukan waktu dan saluran yang optimal untuk interaksi klien.
• Tingkatkan kesuksesan pemasaran Anda dengan mengurangi pengeluaran waktu dan sumber daya untuk mengirimkan kampanye kepada orang-orang yang enggan menanggapi.
• Membangun program loyalitas aktif yang menawarkan manfaat eksklusif untuk transaksi yang sering.
• Pahami pengalaman pelanggan Anda dengan merek Anda.
• Tingkatkan pengalaman pelanggan dengan menawarkan layanan dukungan yang disesuaikan.

Apa kemunduran Pemasaran Basis Data?

Pemasaran Basis Data sangat bermanfaat, tetapi masih memiliki beberapa tantangan. Pengiklan perlu mempertimbangkan hambatan agar dapat melaksanakan kampanye promosi secara efektif.

Perhatikan masalah ini dalam Pemasaran Basis Data:

• Kerusakan Data. Profil Anda menjadi usang jika pelanggan berhenti dari pekerjaannya, menerima kenaikan gaji, mendapatkan status quo yang lebih tinggi, pindah ke alamat lain, mengubah nama mereka, dan mendapatkan alamat email kedua. Pada dasarnya, transisi kehidupan apa pun dapat membuat data Anda menjadi usang. Per bulan, database yang dikelola dengan baik menurun rata-rata 2-3 persen, yang berarti sepertiga dari data mungkin tidak akurat hanya dalam rentang satu tahun. Untuk meminimalkan penurunan data, Anda mungkin ingin berkonsentrasi pada informasi yang paling tidak mungkin berubah (misalnya, nama dan nomor telepon daripada email perusahaan)

• Ketepatan Detail: Pelanggan tidak akan selalu memberikan data yang akurat. Selain itu, kesalahan ketik, keterbacaan tulisan tangan, atau detail yang hilang dapat memengaruhi keakuratan Database Anda secara negatif.

• Bertindak tepat waktu pada data pelanggan: Mengumpulkan dan meninjau detail dari pelanggan hanyalah tahap pertama. Untuk mencapai keingintahuan pelanggan di perusahaan Anda, Anda harus bergerak cukup cepat. Jika tidak, data Anda akan menjadi usang.

Bagaimana Membuat Strategi Pemasaran Database yang efektif?

Keuntungan penting dari Pemasaran Basis Data adalah mendorong perusahaan untuk tetap terhubung dengan konsumennya untuk memastikan bahwa mereka terlibat dengan merek satu-satu. Tak perlu dikatakan, memahami keinginan, keinginan, harapan, pola, dan bahkan kebiasaan klien klien membantu merek membuat mereka merasa didengar dan dihargai, tanpa membuang waktu mereka dengan pesan yang tidak berarti.

Untuk tujuan ini, Anda perlu memahami cara memulai dan membuat Strategi Pemasaran Basis Data Anda sendiri untuk memenuhi kebutuhan Anda. Anda mungkin ingin memulai dengan langkah-langkah berikut.

1. Identifikasi kelompok utama

Pertimbangkan faktor-faktor ini: Berapa usia target pelanggan utama Anda? Berapa jumlah pendapatan mereka? Apa judul pekerjaan? Di mana mereka tinggal? Dalam hal apa mereka terlibat secara aktif? Apa lagi yang mereka beli?

Setelah Anda mendapatkan kriteria ini, Anda dapat membuat produk Anda dengan profil pelanggan sempurna yang komprehensif. Kemudian, Anda menggunakan profil ini untuk menilai detail seperti apa yang dibutuhkan. Terakhir, sertakan mereka di Database Anda.

2. Berkolaborasi dengan departemen lain

Pemasaran, distribusi, dan layanan pelanggan juga berhubungan erat dengan klien dan prospek. Agar efektif, Anda harus mengetahui data apa yang dibutuhkan setiap tim?

3. Temukan platform yang tepat

Wawasan pelanggan tidak akan berguna bagi siapa pun jika orang-orang di perusahaan Anda tidak dapat mengaksesnya. Oleh karena itu, sangat penting untuk memilih platform yang memfasilitasi proses berbagi informasi. Selain itu, Anda perlu mengatur informasi konsumen agar sesuai dengan berbagai kategori barang atau jasa.

4. Kumpulkan sumber daya Database Pelanggan

Pemasaran Basis Data dimulai dengan… Anda dapat menebaknya… data. Semakin banyak informasi bermanfaat yang diperoleh, semakin sukses inisiatif tersebut.

Data ini berasal dari banyak tempat, baik internal maupun eksternal. Misalnya, karena lembaga keuangan dan asuransi sudah perlu memperoleh nama, alamat, dan informasi penjualan lainnya, maka tidak perlu waktu tambahan untuk menyimpan informasi tersebut di dalam Basis Data. Lebih banyak data mungkin datang dari layanan pelanggan - departemen yang melacak semua interaksi pelanggan mereka. Sementara itu, data pelanggan tambahan dihasilkan oleh prospek pemasaran dan penjualan.

Meskipun dimungkinkan untuk mengumpulkan data tentang konsumen saat ini melalui penjualan, seringkali, Anda terutama mengumpulkan (membeli) data tentang calon pelanggan dari pihak ketiga. Negara yang berbeda memiliki peraturan berbeda yang mengatur data apa yang dapat dan tidak dapat dijual, sebagian besar mempersempitnya menjadi nama, lokasi, nomor telepon, dan karakteristik tertentu, mungkin. Sejumlah besar perusahaan akan memanfaatkan ini; orang lain mungkin harus mematuhi kontrak dengan pelanggan mereka yang melarang mereka melakukannya.

Data ini mungkin termasuk:

• Informasi akuisisi: kapan dan bagaimana pelanggan pertama kali datang ke situs/aplikasi Anda, dari saluran/afiliasi mana, kampanye iklan mana yang mereka tanggapi, dll.

• Data demografi: Usia, suku, status perkawinan/keluarga, sekolah, alamat, dll.

• Riwayat penggunaan situs web/aplikasi: situs mana yang mereka lihat, berapa jumlah kunjungan, item apa yang diklik atau game yang dimainkan, fitur apa yang digunakan, dll. (termasuk aktivitas yang dilaporkan sebelum login atau pembelian pertama)

• Riwayat pembelian/pembelanjaan: berapa kali mereka membeli dari situs Anda, berapa jumlah barang yang dibeli (total barang dan rata-rata barang yang dibeli setiap kali), berapa biaya barang yang dibeli, berapa pengeluaran rata-rata per satu pembelian; apa tanggal/interval antara setiap pembelian.

• Riwayat respons kampanye: seberapa sering konsumen berinteraksi dengan kampanye Anda, bagaimana dan seberapa banyak mereka bereaksi, jenis kampanye apa yang telah mereka tanggapi, dan melalui saluran mana.

• Informasi program loyalitas: berapa tingkat loyalitas yang diterima, jumlah poin yang diterima, diskon yang ditukarkan, dll.

• Survei dan kuesioner pelanggan: apa hasil survei pelanggan dan berapa lama waktu yang dibutuhkan pelanggan untuk menyelesaikan survei.

• Kumpulan interaksi: rincian semua komunikasi antara klien dan perusahaan

• Data lokasi: posisi geografis yang dilaporkan dari perangkat seluler pelanggan

• Aktivitas di media sosial: apa topik dan nama merek yang sering dibahas, apa ulasan aplikasi Anda, info profil pengunjung Anda, dll.

• Detail analitik data pihak ketiga: apa saja situs web lain yang dijelajahi, iklan yang diklik, data yang memprovokasi pembelian, indikator sosial ekonomi, dll.

Penting untuk menggabungkan sumber data yang berbeda sedemikian rupa sehingga informasinya bersih (bebas dari kesalahan), mutakhir, dan terhubung dengan benar ke setiap pelanggan tertentu. Masing-masing kriteria ini dapat menimbulkan kesulitan, terutama kebutuhan untuk menyelaraskan semua informasi pelanggan dari sumber yang berbeda dengan pengidentifikasi pelanggan yang unik. Hanya jika semua titik data dikumpulkan dan dihubungkan dengan benar ke pelanggan individu, Anda dapat mencapai tujuan Pemasaran Basis Data.

Untungnya, selama beberapa tahun terakhir, teknologi telah terbukti sangat membantu di semua sektor ini. Realitas yang menjadikannya praktis, bahkan mungkin wajib, bagi perusahaan untuk menggunakan alat pemasaran untuk database dan menikmati hasilnya.

5. Menjaga informasi up-to-date dan back-up

Dibutuhkan banyak waktu dan sumber daya untuk membuat database konsumen. Anda tidak ingin menyia-nyiakan semuanya hanya karena beberapa kegagalan daya dan bug teknologi. Di sinilah perangkat lunak CRM akan membantu Anda.

Selain itu, perangkat lunak CRM dapat menyinkronkan profil secara berkala, misalnya: saat konsumen mengakses detail baru. Dengan mengintegrasikan dengan perangkat lunak Anda dan meningkatkan setiap kontak saat mereka menelusuri situs web Anda dengan data interaksi, alat online dapat melindungi Database Anda dari pembusukan.

Lihat: 15+ CRM Terbaik Untuk Bisnis Kecil

6. Menghargai kerahasiaan konsumen

Media sosial telah sangat memudahkan proses mendapatkan wawasan mendetail tentang hobi, pendapat, dan perubahan hidup pelanggan Anda. Penyesuaian yang berhasil adalah tentang menyajikan pesan yang disesuaikan kepada pengguna yang terinformasi, bukan membuktikan seberapa banyak pengetahuan pribadi yang Anda miliki.

Selain itu, tidak ada yang lebih penting dari kepercayaan pelanggan Anda. Upaya Anda akan sia-sia jika suatu hari nanti, mereka bangun dan melihat semua informasi pribadi mereka secara online.

7. Buat segmentasi

Setelah Anda membangun Database Anda, Anda dapat mulai dengan beberapa segmentasi pengguna dasar. Misalnya, kampanye yang dirancang terutama untuk pelanggan pertama kali atau calon klien, atau kampanye yang disesuaikan untuk pengguna dalam skema loyalitas Anda.

Ada beberapa tingkatan segmentasi pasar; masing-masing mengacu pada strategi perusahaan untuk mendukung, menjual, dan menempatkan produknya ke audiens target atau konsumennya masing-masing.

Pemasaran secara massal

Pendekatan Mass Marketing mengandalkan seluruh segmen konsumen dari pembeli potensial daripada berkonsentrasi pada sekelompok konsumen yang dipilih. Semprotan kecoa Baygon atau obat nyamuk bakar Mortein adalah contoh kampanye Pemasaran Massal yang menjangkau semua klien masa depannya dengan satu pesan iklan.

Pemasaran Segmen

Pemasaran Segmen diterjemahkan menjadi teknik di mana organisasi membagi audiens targetnya sesuai dengan preferensi dan persyaratan spesifik mereka ke dalam kategori terpisah. Merek menargetkan berbagai iklan ke segmen yang berbeda, menarik mereka ke fitur khusus produk. Pendekatan ini menciptakan pembedaan produk, tergantung pada jenis kelamin, usia, penghasilan, dan lokasi pembeli, untuk klien dengan kebutuhan dan keinginan sehari-hari.

Industri pakaian dengan sempurna mencontohkan Strategi Pemasaran Segmen. Pelanggan yang difokuskan mungkin segmen pakaian pria, wanita, kasual, trendi, dan bisnis.

Pemasaran Niche

Strategi pemasaran ini berkonsentrasi pada segmentasi pelanggan yang lebih kecil. Pelanggan mungkin saja menyukai atau menginginkan suatu barang yang tidak seluruhnya terpenuhi oleh produk yang tersedia di pasaran. Sebagai perusahaan melangkah maju untuk menciptakan produk yang sangat disesuaikan memenuhi preferensi individu pelanggan mereka, mereka menawarkan item yang hanya melayani segmen konsumen tertentu.

Contoh kategori Niche Marketing adalah bersepeda gunung. Individu yang hanya tertarik pada sepeda gunung akan menjadi target segmentasi pasar ini. Ini adalah Pasar Niche, karena tidak setiap perusahaan produksi sepeda melayani pengendara sepeda gunung. Perusahaan yang memproduksi sepeda gunung menangani ceruk pasar pengendara sepeda gunung dan mengakomodasi permintaan, selera, dan spesifikasi unik mereka.

Pemasaran Mikro

Pemasaran mikro adalah pendekatan pemasaran yang lebih kecil untuk segmentasi. Ini melayani karakteristik kelompok calon pembeli yang terdefinisi dengan baik, seperti orang-orang dari wilayah geografis tertentu atau gaya hidup yang sangat khusus.

Mobil mewah yang harganya sangat mahal dan memiliki fitur unggulan seperti kecepatan tinggi, tampilan yang dipersonalisasi, dll. adalah contoh pemasaran khusus. Permintaan kendaraan ini berasal dari penggemar motor kaya yang tertarik pada fitur eksklusif dan memiliki sumber daya keuangan untuk membelinya, karena model ini sangat mahal dan ukurannya kecil.

Ingatlah bahwa pemasar dapat mencapai tingkat segmentasi mikro konsumen, atau bahkan segmentasi tingkat individu (yang juga disebut pemasaran pelanggan segmen-satu), dengan mengintegrasikan pendekatan segmentasi yang berbeda. Hal ini menghasilkan pengalaman bertarget yang sangat bermakna dalam lingkungan jenuh pemasaran saat ini yang menunjukkan kecerdasan emosional dan menonjol secara efektif dari yang lain.

Contoh Pemasaran Basis Data yang Sukses

1. Pemasaran Basis Data Amazon

Amazon adalah contoh sempurna dari perusahaan yang telah menyempurnakan iklan menggunakan database. Beberapa orang mungkin berpendapat bahwa Amazon tidak berpartisipasi dalam promosi konten yang intens (bahkan untuk komoditas B2B-nya). Namun, terbukti bahwa Amazon sangat berhasil dalam mengeksploitasi dan menganalisis data konsumen.

Amazon memantau dengan cermat apa yang telah dilihat, dipesan, atau diposting pengguna di daftar keinginan, dan juga merujuk silang data ini dengan apa yang telah dibeli pembeli lain untuk "menjual-silang" dan "menjual-lebih" pembelinya (misalnya, "Anda juga dapat membutuhkannya juga"). Algoritma taktis ini kadang-kadang disebut oleh pengiklan database sebagai "mesin rekomendasi".

Selain itu, Amazon sangat efisien dalam hal memposisikan mereknya.

• Pemosisian multi-segmen: Amazon memberikan berbagai macam barang dan jasa, mengeksploitasi lebih dari satu pasar pada saat yang sama secara efektif. Secara total, raksasa belanja ini telah menjual lebih dari 130 juta barang, menarik kebutuhan dan keinginan berbagai segmen konsumen.
• Menargetkan secara adaptif: Raksasa belanja online melacak perkembangan di pasar eksternal dan secara teratur memposisikan ulang barang dan jasa berdasarkan perubahan segmen, mengatasi preferensi konsumen yang berkembang.

2. Pemasaran Basis Data Netflix

Netflix adalah contoh sempurna lainnya. Untuk lebih spesifik, Netflix menggunakan algoritme berbasis rekomendasi. Ini kemudian melakukan referensi silang dengan pemirsa lain dengan selera yang sama untuk merekomendasikan acara berdasarkan pola tontonan Anda.

Netflix sangat efektif dalam menggunakan Basis Datanya sehingga sistem rekomendasinya memengaruhi rata-rata 80 persen konten yang dialirkan di situs webnya.

Jadi, bagaimana Netflix melakukannya?

Basis pelanggan besar Netflix dengan lebih dari 148 juta pengguna memberikan keunggulan yang signifikan dalam hal memperoleh data. Kemudian berkonsentrasi pada metrik di bawah ini:

• Tanggal berapa pengguna menonton konten Netflix?
• Komputer apa yang digunakan pengguna untuk menonton konten Netflix?
• Bagaimana perangkat memengaruhi konten yang ditonton?
• Apa yang dicari pengguna di Aplikasi Seluler/Situs Web-nya?
• Berapa persentase konten yang ditonton ulang?
• Pada titik mana pengguna menjatuhkan konten?
• Di mana lokasi pengguna?
• Jam berapa hari dan minggu pengguna menonton kontennya?
• Bagaimana pengaruh waktu terhadap jenis konten yang ditonton?
• Metadata pihak ketiga seperti Nielsen.
• Data media sosial Facebook dan Twitter.

Sistem rekomendasi Netflix dibuat dengan terampil sedemikian rupa sehingga:

• Netflix berfokus untuk memberikan setiap pengguna persis apa yang disukai pengguna melalui "penilai konten" khusus yang mengatur pilihan konten setiap pengguna Netflix berdasarkan informasi yang diperoleh dari setiap pengguna.

Apa yang ingin kami katakan adalah, seperti Netflix, Anda dapat menggunakan Database untuk memastikan bahwa konten yang ditampilkan kepada setiap pengguna dipilih oleh perilaku dan keterlibatan pribadi dengan merek Anda, yang berarti bahwa setiap pengguna memiliki pengalaman konten tertentu.

• Netflix tidak hanya mencantumkan konten terkemuka dan tren tergantung pada seberapa terkenal konten tersebut, tetapi juga pada preferensi pengguna. Mereka mempromosikan konten berdasarkan interaksi Netflix pengguna.

Pelajaran utama di sini adalah bahwa meskipun pelanggan Anda mungkin tertarik dengan apa yang sedang tren, mereka tetap ingin menonton acara yang sesuai dengan minat mereka. Oleh karena itu, sangat penting untuk memastikan bahwa konten yang Anda promosikan relevan dengan keinginan pribadi pelanggan Anda.

• Netflix mengurutkan "Konten yang Baru Ditonton" berdasarkan tinjauan umum apakah pengguna cenderung terus menonton atau menonton ulang, atau mereka berhenti menonton karena kontennya tidak sesuai dengan selera mereka.

Penyortiran ini sangat penting untuk memastikan bahwa Netflix tidak membuat penggunanya bosan. Jika interaksi pengguna menunjukkan kurangnya rasa ingin tahu, Anda mungkin ingin menurunkan konten dan memberikan sesuatu yang lebih menarik.

• "Algoritma Kesamaan Konten" merekomendasikan konten yang mirip dengan konten yang baru saja ditonton pengguna. Penting untuk dicatat bahwa orang lebih cenderung mengonsumsi konten yang serupa dengan konten yang mereka kenal.

3. Pemasaran Basis Data Spotify

Tiga ratus juta pengguna bulanan Spotify yang terdaftar. Terlepas dari jumlah pengguna yang sangat besar ini, Spotify masih dapat berhasil memfilter dan memprioritaskan konten menggunakan data pengguna dan algoritma yang dipatenkan untuk membangun antarmuka pengguna yang unggul dan dapat disesuaikan.

Menggunakan Database untuk membuat konten individual terdengar sederhana dan tidak terlalu inovatif. Namun, triknya di sini adalah seberapa baik kerjanya. Tanpa pekerjaan tambahan, konsumen akan menikmati layanan yang lengkap dan dipersonalisasi. Yang perlu mereka lakukan hanyalah menggunakan jaringan seperti biasanya. Di sekitar aktivitas itu, algoritme membangun lebih banyak ide konten.

Sangat berguna untuk menggunakan algoritme untuk melacak dan memperkirakan perilaku pelanggan hingga pelanggan merasa aplikasi bekerja untuk mereka di setiap aktivitas. Oleh karena itu, pelanggan lebih setia dari sebelumnya. Faktanya, Spotify memiliki jutaan pelanggan setia dan aktif dari layanan berbayar (138 juta adalah pelanggan Spotify Berbayar) yang menikmati manfaatnya

Salah satu contoh konten individual Spotify adalah daftar putar. Melalui mesin rekomendasi prediktif mereka, Spotify menggunakan AI yang membantu pengguna untuk membuat daftar putar khusus seperti "Discover Weekly" dan "Release Radar." Banyak pengguna Twitter menghargai penggunaan basis data Spotify dan pembelajaran mesin untuk membuat daftar putar yang sangat disesuaikan dan individual, bercanda bahwa daftar putar "Temukan Mingguan" bahkan lebih seperti pasangan daripada yang asli.

Campuran Harian adalah hal keren lainnya. Setelah Anda mendengarkan lagu Spotify favorit Anda untuk sementara waktu, Spotify mengumpulkan pola mendengarkan Anda dan membuat daftar putar ini khusus untuk Anda nikmati lagu favorit Anda. Tidak hanya itu, Spotify menggunakan teknologi pengelompokan dan kemudian membuat rekomendasi seputar lagu favorit Anda, menggabungkan favorit Anda yang sudah ada dengan saran baru. Daftar putar ini disegarkan setiap hari, sehingga head-bopping tidak pernah berhenti.

Faktanya, sekitar 4 miliar daftar putar ada di platform, menurut Spotify sendiri. Sekitar 30% dari waktu mendengarkan Spotify dihabiskan untuk daftar putar yang dikuratori Spotify. Sekitar 55% dari jumlah itu adalah untuk daftar putar yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna berdasarkan kebiasaan mendengarkan mereka.

Siapa yang membutuhkan Pemasaran Basis Data?

Siapa yang bisa mendapat untung dari Pemasaran Basis Data? Perusahaan mana pun bisa, singkatnya. Banyak perusahaan menggunakan teknologi database untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran langsung mereka, seperti perusahaan keuangan, pemasok, perusahaan perangkat lunak, perusahaan internet rumahan, perusahaan asuransi, dan perusahaan B2B.

Tetapi sebelum itu, kita harus mempertimbangkan pro dan kontranya, seperti setiap keputusan lainnya. Ada biaya besar untuk menginstal dan mengelola sistem Pemasaran Basis Data, dan biaya, komitmen waktu,… Dan pemanfaatan sumber daya total harus dikompensasikan dengan peningkatan pendapatan yang diperoleh oleh Strategi Pemasaran Basis Data.

Oleh karena itu, pelamar Database Marketing terbaik biasanya adalah organisasi yang sudah menghasilkan lalu lintas situs web yang cukup dan menjual beberapa item.

Dan anggaplah mereka memiliki kemitraan klien jangka panjang yang secara konsisten berinvestasi dalam pemasaran konten. Dalam hal ini, perusahaan yang ditargetkan B2B akan berjalan seiring dengan Pemasaran Basis Data.

Selain itu, untuk perusahaan besar, yang memiliki basis pelanggan besar dan menghasilkan volume data transaksi yang besar, Pemasaran Basis Data sangat berguna. Semakin komprehensif pengumpulan data asli, semakin banyak kemungkinan muncul untuk mengidentifikasi kelompok klien dan/atau pelanggan potensial untuk menghasilkan pola kebiasaan.

Jaringan iklan jejaring sosial dan Google AdWords telah menyempurnakan taktik pemasaran basis data dengan memanfaatkan data geografis dan perilaku situs untuk menjangkau segmen pelanggan dengan lebih akurat.

Sementara semua bisnis pasti dapat berpartisipasi dalam praktik pemasaran untuk database cepat atau lambat, dunia baru mulai melihat perkembangan ini tumbuh secara signifikan sekarang.

Kami jarang melihat pemasar secara andal memantau perilaku pelanggan melalui berbagai jaringan dan browser dan secara rasional menggabungkan data untuk memenuhi keinginan dan harapan mereka secara memadai.

Ingatlah bahwa kita harus dapat memantau dan mengklasifikasikan klien menggunakan algoritme berbasis perilaku yang dikumpulkan dari beberapa sumber untuk mencapai "tujuan akhir" dari pengalaman pemasaran otomatis yang dipersonalisasi. Sayangnya, jenis teknologi ini beragam dan jarang digabungkan dengan baik. Namun, dunia masih belajar dan meningkatkan dan semakin dekat dengan "tujuan akhir" setiap hari.

Kesimpulan

Bagi banyak perusahaan B2B, Strategi Pemasaran Basis Data selaras dengan strategi Pemasaran Berbasis Akun (ABM). Mereka menawarkan wawasan yang dapat digunakan pemasar untuk "menargetkan berlebihan" segmen utama, komponen ABM yang diperlukan. Baru-baru ini, karena pertumbuhan ABM dan proliferasi pembelajaran mesin (yang melakukan aktivitas "seperti manusia" berdasarkan input data), perusahaan Pemasaran Basis Data dan rekanan internal mereka menjadi semakin penting.

Ketika teknologi berkembang, tidak diragukan lagi akan mengubah apa yang dulunya "pengalaman baru" menjadi hanya "standar industri" atau "persyaratan dasar". Perkembangan dari "keunikan" menjadi "cara kerja biasa" ini mungkin sebanding dengan lintasan yang kita alami dengan kebangkitan Internet.

Oleh karena itu, konsumen saat ini mencari pengalaman yang disesuaikan dari perusahaan Anda. Untuk membuat pelanggan Anda puas, pemasar membutuhkan satu pandangan dari setiap pelanggan di setiap langkah. Baru kemudian mereka memahami perjalanan klien dan mendekati mereka secara lebih substantif.

Strategi pemasaran menggunakan database akan membantu Anda melakukan hal itu.