데이터베이스 마케팅이란? 효과적인 데이터베이스 마케팅 전략을 만드는 방법은 무엇입니까?

다음과 같은 상황을 생각해 보십시오. 가전제품 및 모바일 장비를 취급하는 회사에서 일합니다. 이번 주에 상점에 새로운 품목이 도착하고 체인점 주변 주민들에게 이메일 마케팅 계획을 시작하여 뉴스를 퍼뜨릴 계획입니다.

이제 모든 사람에게 가장 효율적인 마케팅 접근 방식을 우편으로 보내는 것이 무엇인지 궁금합니다. 기술과 기기에 진정한 관심을 갖고 있지만 가까운 곳에 거주하지 않는 소비자를 타겟으로 삼고 싶다면 어떻게 해야 할까요?

당신은 당신의 제품을 살 수 있는 이 머나먼 장소에 있는 잠재 고객의 긴 목록을 자동으로 생성할 수 있는 버튼을 컴퓨터에 갖고 싶을 수 있습니다.

여기에서 데이터베이스 마케팅이 시작됩니다. 여기에는 실시간 데이터, 실행 가능한 통찰력, 소비자 행동의 완전한 그림과 같은 것들이 포함됩니다. 맞춤형 참여 전략; 옴니채널 캠페인.

매우 복잡하게 들릴 수 있지만 성공적인 판매 및 마케팅 확장을 위해서는 또한 중요합니다. 그리고 그 비결은 바로 데이터베이스 마케팅입니다. 그렇다면 데이터베이스 마케팅이란 무엇이며 왜 중요한가요? 지금 바로 알아보자!

데이터베이스 마케팅이란?

기본적인 데이터베이스 마케팅 정의부터 시작하겠습니다.

데이터베이스 마케팅은 소비자의 데이터베이스를 사용하여 개인 판매 및 커뮤니케이션을 위한 대상 목록을 만드는 일종의 직접 마케팅입니다 . 이러한 데이터베이스에는 이름과 주소, 연락처 번호, 이메일, 지불 기록, 정보 요청 및 합법적이고 안전하게 수집될 수 있는 기타 모든 데이터와 같은 소비자의 일부 개인 정보가 포함되어 있습니다.

할인 쿠폰 신청 양식, 판매 인보이스, 등록 양식, 보험 청구 서류 및 소비자 뉴스레터 구독을 통해 이러한 정보에 액세스할 수 있습니다.

기존의 직접 마케팅은 브로셔 및 카탈로그와 같은 항목을 만든 다음 이러한 항목이 수신자로부터 호의적인 반응을 불러일으킬 수 있다는 기대를 가지고 현재 또는 잠재 고객 목록에 보내는 것을 의미합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 기술 시대에 무용지물이 되었습니다.

데이터베이스 마케팅 전략은 소비자가 어떤 항목을 원하는지, 어떤 광고가 긍정적인 반응을 유발하는지 파악한 다음 이러한 요구를 충족시키기 위해 올바른 매체를 통해 이러한 관찰을 통합함으로써 이러한 접근 방식의 효율성을 더욱 향상시킵니다.

데이터베이스 마케팅이 왜 중요한가요?

여기에 있는 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

다음과 같은 상황을 상상해 보십시오. OTT 앱 관리자는 자주 시청하는 고객의 비율을 파악하여 프리미엄 구독 플랜을 소개할 방법이 필요합니다.

이직률을 높이기 위해 고객 데이터베이스를 사용하여 충성도가 높고 자주 관찰하는 사람들을 그룹화합니다. 그 후, 그들은 이러한 사용자들에게 프리미엄 1개월 무료 평가판을 제공하는 대량 통합 이메일을 발송합니다(동기부여를 위한 인센티브 역할을 하기 위해). 데이터 분석을 사용하여 얼마나 많은 타겟 고객이 투자 수익을 얻을 수 있는지 추정할 수 있습니다.

따라서 데이터베이스 마케팅을 사용하여 충성 고객을 그룹화하고 가능한 상향 판매를 찾을 수 있습니다.

또는 전자 상거래 앱의 고객 서비스 담당자가 콜드 콜을 위임받고 있다고 상상해 보십시오. Database Marketing을 통해 그 사람은 자동으로 전화 받는 사람의 정보를 볼 수 있습니다. 해당 정보를 기반으로 콜드 콜 수신자가 잠재적 구매자인지 여부를 결정할 수 있습니다. 또한 서비스 담당자는 이러한 지식으로 맞춤형 지원 인터페이스를 쉽게 확인하고 수신자의 질문에 더 빠르게 응답할 수 있습니다.

요컨대, 데이터베이스 마케팅을 통해 개인화 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

또는 서비스 라인 확장을 목표로 하는 여행 앱의 관리자라고 상상해 보십시오. 고객 데이터베이스를 사용하면 이제 이니셔티브에 리소스를 할당하기 전에 소비자 프로필에 접근하여 구매 습관과 여행 패턴을 볼 수 있습니다. 첫째, 이 노력은 잠재 고객이 가이드 여행을 예약할지 여부를 결정하는 것입니다. 둘째, 어떤 유형의 고객이 높은 투자 수익을 낼 수 있는지 알아보는 것입니다.

데이터베이스 마케팅을 사용하면 특정 대상에게 홍보할 항목과 서비스를 알 수 있습니다.

또는 음식 배달 앱을 실행한다고 상상해 보십시오. 앞서가고 전환율을 높이려면 앱에서 음식을 주문하는 더 많은 고객이 필요합니다. 식사 시간에 사용자에게 스팸을 보내는 것이 한 가지 방법이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 더 나은 방법은 고객 데이터베이스 예측 분석을 사용하여 어떤 소비자가 주문할 가능성이 가장 높은지 예측하는 것입니다. 그렇게 하면 어떤 음식이 인기 상품인지에 대한 업데이트와 프로모션 코드를 적시에 적절한 사람들에게 제공할 수 있으므로 회사가 해당 고객을 쉽게 확보할 수 있습니다.

데이터베이스 마케팅은 누가 귀하의 제품을 언제 구매할지 예측하는 데 도움이 됩니다.

내용을 조금 좁혀 보겠습니다. 적절한 데이터베이스 마케팅 전략으로 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객을 그룹화하십시오: 가장 헌신적이고 가치가 높은 고객부터 최초 소비자 및 일반 사용자에 이르기까지.
• 인구 통계, 이데올로기 또는 개인 취향에 따라 광범위한 소비자 세그먼트를 개발합니다.
• 잠재 고객과 기존 고객 모두를 위한 고도로 맞춤화된 커뮤니케이션을 만듭니다.
• 클라이언트 상호작용을 위한 최적의 시간과 채널을 결정합니다.
• 응답하기를 꺼리는 사람들에게 캠페인을 보내는 시간과 리소스를 줄여 마케팅 성공을 높이십시오.
• 빈번한 거래에 대해 독점적인 혜택을 제공하는 적극적인 로열티 프로그램을 구축하십시오.
• 브랜드에 대한 고객의 경험을 이해하십시오.
• 맞춤형 지원 서비스를 제공하여 고객 경험을 향상시키십시오.

데이터베이스 마케팅의 단점은 무엇입니까?

데이터베이스 마케팅은 매우 유익하지만 여전히 몇 가지 문제가 있습니다. 광고주는 프로모션 캠페인을 효과적으로 구현하기 위해 장애물을 고려해야 합니다.

Database Marketing에서 다음 문제를 확인하십시오.

• 데이터 악화. 고객이 직장을 그만두고, 인상을 받고, 더 높은 상태에 도달하고, 다른 주소로 이전하고, 이름을 변경하고, 두 번째 이메일 주소를 받으면 귀하의 프로필은 구식이 됩니다. 기본적으로 수명 전환은 데이터를 쓸모없게 만들 수 있습니다. 잘 관리되는 데이터베이스는 매월 평균 2-3%씩 감소합니다. 이는 데이터의 1/3이 1년 내에 부정확할 수 있음을 의미합니다. 데이터 저하를 최소화하기 위해 변경 가능성이 가장 낮은 정보(예: 회사 전자 메일보다 이름 및 전화 번호)에 집중할 수 있습니다.

• 세부 사항의 정확성: 고객이 항상 정확한 데이터를 제공하는 것은 아닙니다. 게다가, 오타, 필기 가독성 또는 누락된 세부 정보는 데이터베이스의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

• 고객 데이터에 대해 적시에 조치: 고객의 세부 정보를 수집하고 검토하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 회사에서 고객의 호기심을 충족시키려면 충분히 빠르게 움직여야 합니다. 그렇지 않으면 데이터가 구식이 됩니다.

효과적인 데이터베이스 마케팅 전략을 만드는 방법은 무엇입니까?

데이터베이스 마케팅의 중요한 이점은 기업이 소비자와 연결 상태를 유지하여 브랜드와 일대일로 소통할 수 있도록 장려한다는 것입니다. 말할 필요도 없이, 고객의 욕구, 소망, 기대, 패턴 및 잠재적인 습관까지 이해하면 브랜드가 의미 없는 메시지로 시간을 낭비하지 않고 자신의 의견을 듣고 가치를 느끼게 하는 데 도움이 됩니다.

이를 위해서는 시작하는 방법을 이해하고 필요에 맞는 데이터베이스 마케팅 전략을 수립해야 합니다. 다음 단계부터 시작할 수 있습니다.

1. 주요 그룹 식별

다음 요소를 고려하십시오. 주요 대상 고객은 몇 살입니까? 그들의 수입은 얼마입니까? 직책은 무엇입니까? 그들은 어디에 살고 있습니까? 그들은 무엇에 적극적으로 참여하고 있습니까? 그들은 또 무엇을 구매하고 있습니까?

이러한 기준을 얻으면 포괄적이고 완벽한 고객 프로필로 제품을 만들 수 있습니다. 그런 다음 이 프로필을 사용하여 어떤 종류의 세부 정보가 필요한지 평가합니다. 마지막으로 데이터베이스에 포함시키십시오.

2. 타 부서와의 협업

마케팅, 유통 및 고객 서비스도 고객 및 잠재 고객과 긴밀하게 연결되어 있습니다. 효과적이려면 각 팀에 필요한 데이터가 무엇인지 파악해야 합니다.

3. 적합한 플랫폼 찾기

회사 직원이 액세스할 수 없는 경우 고객 통찰력은 누구에게도 도움이 되지 않습니다. 따라서 정보 프로세스의 공유를 용이하게 하는 플랫폼을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 또한 다양한 상품이나 서비스 범주에 맞게 소비자 정보를 구성해야 합니다.

4. 고객 데이터베이스 리소스 수집

데이터베이스 마케팅은… 짐작하시겠지만… 데이터로 시작됩니다. 더 많은 도움이 되는 정보를 얻을수록 이니셔티브가 더 성공적입니다.

이러한 데이터는 내부 및 외부의 다양한 위치에서 제공됩니다. 예를 들어, 금융 및 보험 기관은 이미 이름, 주소 및 기타 판매 정보를 얻어야 하므로 데이터베이스에 정보를 유지하는 데 추가 시간이 필요하지 않습니다. 더 많은 데이터는 고객 서비스, 즉 모든 고객 상호 작용을 추적하는 부서에서 가져올 수 있습니다. 한편, 추가 고객 데이터는 마케팅 및 영업 리드에 의해 생성됩니다.

판매를 통해 현재 소비자에 대한 데이터를 수집하는 것이 가능하지만 종종 제3자로부터 잠재 고객에 대한 데이터를 주로 수집(구매)합니다. 국가마다 판매할 수 있는 데이터와 판매할 수 없는 데이터를 규제하는 규정이 다르며 대부분 이름, 위치, 전화번호 및 특정 특성으로 좁혀집니다. 많은 회사들이 이를 활용할 것입니다. 다른 사람들은 그렇게 하는 것을 금지하는 고객과의 계약을 준수해야 할 수도 있습니다.

이러한 데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 획득 정보: 고객이 귀하의 사이트/앱에 처음 방문한 시기와 방법, 어떤 채널/제휴사, 어떤 광고 캠페인에 반응했는지 등

• 인구통계학적 데이터: 나이, 민족, 결혼/가족 상태, 학력, 주소 등

• 웹사이트/앱 사용 내역: 조회한 사이트, 방문 횟수, 클릭한 항목 또는 플레이한 게임, 사용한 기능 등(로그인 또는 첫 구매 전에 보고된 활동 포함)

• 구매/지출 내역: 사이트에서 구매한 횟수, 구매한 항목의 수(총 항목 및 매번 구매한 평균 항목), 구매 항목 비용, 1회 구매당 평균 지출 금액, 각 구매 사이의 날짜/간격은 얼마입니까?

• 캠페인 응답 기록: 소비자가 캠페인과 상호 작용하는 빈도, 소비자가 반응한 방법 및 정도, 응답한 캠페인 종류 및 채널을 통해.

• 로열티 프로그램 정보: 적립된 로열티 등급, 적립된 포인트 수, 사용 할인 등

• 고객 설문조사 및 설문지: 고객 설문조사 결과는 무엇이며 고객이 설문조사를 완료하는 데 걸리는 시간입니다.

• 상호작용 수집: 고객과 회사 간의 모든 통신 내용

• 위치 데이터: 고객의 모바일 장치에서 보고된 지리적 위치

• 소셜 미디어 활동: 자주 논의되는 주제 및 브랜드 이름, 앱 리뷰, 방문자 프로필 정보 등

• 제3자 데이터 분석 세부 정보: 탐색한 다른 웹사이트, 클릭한 광고, 구매 유발 데이터, 사회경제적 지표 등

정보가 깨끗하고(오류가 없음) 최신 상태이며 각 특정 고객에게 적절하게 연결되도록 서로 다른 데이터 소스를 병합해야 합니다. 이러한 각 기준은 특히 서로 다른 소스의 모든 고객 정보를 고유한 고객 식별자와 정렬해야 하는 어려움을 나타낼 수 있습니다. 모든 데이터 포인트가 올바르게 수집되고 개별 고객과 연결되어야만 데이터베이스 마케팅 목표를 달성할 수 있습니다.

다행스럽게도 지난 몇 년 동안 기술은 이러한 모든 분야에서 엄청난 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 기업이 데이터베이스용 마케팅 도구를 배포하고 보상을 누리는 것이 실용적이고 어쩌면 의무적일 수도 있는 현실입니다.

5. 최신 정보 및 백업 정보 유지

소비자 데이터베이스를 만드는 데는 많은 시간과 리소스가 필요합니다. 일부 정전 및 기술적 버그 때문에 모든 것을 낭비하고 싶지는 않습니다. 여기에서 CRM 소프트웨어가 도움이 될 것입니다.

또한 CRM 소프트웨어는 예를 들어 소비자가 새로운 세부 정보에 액세스할 때 프로필을 주기적으로 동기화할 수 있습니다. 소프트웨어와 통합하고 상호 작용 데이터로 웹사이트를 검색할 때 각 연락처를 업그레이드함으로써 온라인 도구는 데이터베이스가 손상되지 않도록 보호할 수 있습니다.

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6. 소비자 기밀 유지의 가치

소셜 미디어는 고객의 취미, 의견 및 삶의 변화에 ​​대한 자세한 통찰력을 얻는 과정을 크게 촉진했습니다. 성공적인 사용자 정의는 정보에 입각한 사용자에게 맞춤형 메시지를 제공하는 것이지 개인 지식이 얼마나 되는지 증명하는 것이 아닙니다.

또한 고객의 신뢰보다 더 중요한 것은 없습니다. 언젠가 그들이 깨어나서 온라인에서 그들의 모든 개인 정보를 보게 된다면 당신의 노력은 모두 헛된 것이 될 것입니다.

7. 세분화 생성

데이터베이스를 구축했으면 몇 가지 기본적인 사용자 세분화부터 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 주로 첫 고객 또는 잠재 고객을 위해 설계된 캠페인 또는 충성도 체계의 사용자를 위한 맞춤형 캠페인이 있습니다.

여러 수준의 시장 세분화가 있습니다. 각각은 목표 고객 또는 소비자에게 제품을 지원, 판매 및 위치 지정하기 위한 회사의 전략을 나타냅니다.

매스 마케팅

매스 마케팅 접근 방식은 선택된 소비자 그룹에 집중하는 대신 잠재 구매자의 전체 소비자 세그먼트에 의존합니다. Baygon 바퀴벌레 스프레이 또는 Mortein 모기 구충제 코일은 단일 광고 메시지로 모든 미래 고객에게 도달하는 대량 마케팅 캠페인의 예입니다.

세그먼트 마케팅

세그먼트 마케팅은 조직이 특정 선호도와 요구 사항에 따라 대상 고객을 별도의 범주로 나누는 기술로 변환됩니다. 이 브랜드는 다양한 광고를 다양한 세그먼트에 타겟팅하여 제품의 특정 기능으로 유도합니다. 이 접근 방식은 구매자의 성별, 연령, 수입 및 위치에 따라 일상적인 필요와 욕구를 가진 고객을 위해 제품을 차별화합니다.

의류 산업은 세그먼트 마케팅 전략을 완벽하게 보여줍니다. 집중 고객은 남성, 여성, 캐주얼, 트렌디 및 비즈니스 의류 부문이 될 수 있습니다.

틈새 마케팅

이 마케팅 전략은 소규모 고객 세분화에 중점을 둡니다. 고객은 시장에서 구할 수 있는 제품으로 완전히 충족되지 않는 품목을 좋아하거나 원할 수 있습니다. 기업이 고객의 개별 선호도를 충족하는 고도로 맞춤화된 제품을 만들기 위해 한 걸음 더 나아감에 따라 특정 소비자 세그먼트에만 맞는 품목을 제공합니다.

틈새 마케팅 카테고리의 예는 산악 자전거입니다. 산악 자전거에만 관심이 있는 개인은 이 시장 세분화의 대상이 될 것입니다. 모든 자전거 생산 회사가 산악 자전거 타는 사람을 대상으로 하는 것은 아니기 때문에 틈새 시장입니다. 산악 자전거를 제조하는 회사는 산악 자전거 타는 사람의 틈새 시장을 공략하고 고유한 요구 사항, 취향 및 사양을 수용합니다.

마이크로 마케팅

마이크로 마케팅은 세분화를 위한 훨씬 작은 마케팅 접근 방식입니다. 특정 지역의 사람들이나 매우 특정한 생활 방식과 같이 잘 정의된 잠재 구매자 그룹의 특성을 충족합니다.

엄청나게 비싼 가격에 고속, 개인화 된 외모 등 우수한 기능을 갖춘 고급 자동차가 틈새 마케팅의 예입니다. 이러한 차량에 대한 수요는 독점적인 기능에 열광하는 부유한 자동차 애호가들과 이러한 모델이 매우 비싸고 크기가 작기 때문에 이를 감당할 수 있는 재정적 자원이 있기 때문에 발생합니다.

마케터는 다양한 세분화 접근 방식을 통합하여 소비자 마이크로 세분화 수준 또는 개인 수준 세분화(일부 고객 마케팅이라고도 함) 수준을 달성할 수 있음을 명심하십시오. 그 결과 오늘날의 마케팅 포화 환경에서 감성 지능을 보여주고 군중에서 효과적으로 눈에 띄는 매우 의미 있는 타겟 경험이 제공됩니다.

성공적인 데이터베이스 마케팅 사례

1. 아마존 데이터베이스 마케팅

Amazon은 데이터베이스를 사용하여 광고를 완성한 회사의 완벽한 예입니다. 일부에서는 Amazon이 B2B 상품에 대해서도 강력한 콘텐츠 프로모션에 참여하지 않는다고 주장할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 Amazon이 소비자 데이터를 활용하고 분석하는 데 매우 성공적이라는 것은 분명합니다.

아마존은 사용자가 위시리스트에서 보거나 주문하거나 게시한 내용을 면밀히 모니터링하고 이 데이터를 다른 구매자가 구매한 항목과 상호 참조하여 구매자를 "교차 판매" 및 "상향 판매"합니다(예: "당신은 또한 그것도 필요해"). 이 전술적 알고리즘은 때때로 데이터베이스 광고주에 의해 "추천 엔진"이라고 합니다.

또한 Amazon은 브랜드 포지셔닝에 있어 매우 효율적입니다.

• 다중 세그먼트 포지셔닝: Amazon은 다양한 상품과 서비스를 제공하여 동시에 둘 이상의 시장을 효과적으로 활용합니다. 전체적으로 이 쇼핑 거인은 1억 3천만 개 이상의 상품을 판매하여 다양한 소비자 부문의 요구와 욕구를 끌어들였습니다.
• 적응형 타겟팅: 온라인 쇼핑 거인은 외부 시장의 발전을 면밀히 추적하고 세그먼트의 변화에 ​​따라 정기적으로 상품과 서비스를 재배치하여 증가하는 소비자 선호도에 대처합니다.

2. 넷플릭스 데이터베이스 마케팅

넷플릭스는 또 다른 완벽한 예입니다. 구체적으로 넷플릭스는 추천 기반 알고리즘을 사용한다. 그런 다음 비슷한 취향의 다른 청중과 상호 참조하여 시청 패턴에 따라 프로그램을 추천합니다.

Netflix는 데이터베이스를 매우 효과적으로 사용하여 추천 시스템이 웹사이트에서 스트리밍되는 콘텐츠의 평균 80%에 영향을 미칩니다.

그렇다면 Netflix는 어떻게 합니까?

1억 4,800만 명이 넘는 사용자를 보유한 Netflix의 대규모 고객 기반은 데이터 수집에 있어 상당한 우위를 제공합니다. 그런 다음 아래 측정항목에 집중합니다.

• 사용자가 Netflix 콘텐츠를 시청하는 날짜는 언제인가요?
• 사용자가 Netflix의 콘텐츠를 시청하는 컴퓨터는 무엇입니까?
• 기기가 시청한 콘텐츠에 어떤 영향을 미칩니까?
• 사용자는 모바일 앱/웹사이트에서 무엇을 검색합니까?
• 재시청 콘텐츠 비율은 어떻게 되나요?
• 사용자가 콘텐츠를 삭제하는 시점은?
• 사용자의 위치는 무엇입니까?
• 사용자가 콘텐츠를 시청하는 시간과 요일은 언제입니까?
• 시간은 시청한 콘텐츠 유형에 어떤 영향을 미칩니까?
• Nielsen과 같은 타사 메타데이터.
• 페이스북과 트위터의 소셜 미디어 데이터.

Netflix의 추천 시스템은 다음과 같은 방식으로 능숙하게 생성됩니다.

• Netflix는 각 사용자로부터 얻은 정보를 기반으로 각 Netflix 사용자의 콘텐츠 선택을 정렬하는 맞춤형 "콘텐츠 순위 지정기"를 통해 각 사용자에게 사용자가 선호하는 것을 정확히 제공하는 데 중점을 둡니다.

우리가 말하려는 것은 Netflix와 마찬가지로 데이터베이스를 사용하여 각 사용자에게 표시되는 콘텐츠가 개인 행동과 브랜드 참여에 따라 선택되도록 할 수 있다는 것입니다. 즉, 모든 사용자는 특정 콘텐츠 경험을 가지고 있습니다.

• Netflix는 콘텐츠의 유명도뿐만 아니라 사용자의 선호도에 따라 주요 콘텐츠와 인기 콘텐츠를 나열합니다. 사용자의 Netflix 상호 작용을 기반으로 콘텐츠를 홍보합니다.

여기서 주요 교훈은 고객이 최신 유행에 관심이 있을 수 있지만 여전히 자신의 관심사에 맞는 프로그램을 보고 싶어한다는 것입니다. 따라서 홍보하는 콘텐츠가 고객의 개인적인 욕구와 관련이 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

• Netflix는 사용자가 계속 시청하거나 다시 시청할 가능성이 있는지 또는 콘텐츠가 자신의 취향에 맞지 않아 시청을 중단했는지에 대한 개요를 기반으로 "최근 본 콘텐츠"를 정렬합니다.

이 정렬은 Netflix가 사용자를 지루하게 하지 않도록 하는 데 중요합니다. 사용자 상호 작용에서 호기심이 부족한 것으로 밝혀지면 콘텐츠의 수준을 낮추고 더 흥미로운 것을 제공할 수 있습니다.

• "콘텐츠 유사성 알고리즘"은 사용자가 방금 본 것과 유사한 콘텐츠를 추천합니다. 사람들은 자신에게 익숙한 것과 유사한 콘텐츠를 더 많이 소비하는 경향이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

3. 스포티파이 데이터베이스 마케팅

Spotify의 월간 등록 사용자 수는 3억 명입니다. 이 엄청난 수의 사용자에도 불구하고 Spotify는 사용자 데이터와 특허 받은 알고리즘을 사용하여 콘텐츠를 성공적으로 필터링하고 우선 순위를 지정하여 우수한 맞춤형 사용자 인터페이스를 구성할 수 있습니다.

데이터베이스를 사용하여 개별화된 콘텐츠를 만드는 것은 그다지 혁신적이지 않고 단순하게 들립니다. 그래도 여기서 비결은 그것이 얼마나 잘 작동하는지입니다. 추가 작업 없이 소비자는 완전하고 개인화된 서비스를 즐길 수 있습니다. 그들이 해야 할 일은 평소처럼 네트워크를 사용하는 것뿐입니다. 그 활동을 중심으로 알고리즘은 더 많은 콘텐츠 아이디어를 구성합니다.

알고리즘을 사용하여 고객이 모든 활동에서 앱이 고객에게 효과가 있다고 느끼는 지점까지 고객 행동을 추적하고 예측하는 것이 유용합니다. 따라서 고객은 그 어느 때보다 충성도가 높습니다. 실제로 Spotify에는 혜택을 누리는 수백만 명의 충성도가 높고 활동적인 유료 서비스 고객(1억 3800만 명이 Spotify 유료 가입자)이 있습니다.

Spotify의 개별화된 콘텐츠의 한 예는 재생 목록입니다. Spotify는 예측 추천 엔진을 통해 AI를 사용하여 사용자가 "Discover Weekly" 및 "Release Radar"와 같은 사용자 지정 재생 목록을 선별하도록 도와줍니다. 많은 Twitter 사용자는 Spotify 데이터베이스와 머신 러닝을 사용하여 고도로 맞춤화되고 개인화된 재생 목록을 만드는 것을 높이 평가했으며 "Discover Weekly" 재생 목록이 실제 재생 목록보다 훨씬 더 배우자에 가깝다고 농담했습니다.

Daily Mix는 또 다른 멋진 기능입니다. 잠시 동안 좋아하는 Spotify 노래를 듣고 나면 Spotify는 청취 패턴을 수집하고 좋아하는 노래를 즐길 수 있는 전용 재생 목록을 만듭니다. 뿐만 아니라 Spotify는 클러스터링 기술을 사용한 다음 좋아하는 노래에 대한 추천을 생성하여 기존 즐겨찾기와 새로운 제안을 혼합합니다. 이 재생 목록은 매일 새로 고쳐지기 때문에 머리가 쿵쾅거릴 일이 없습니다.

실제로 Spotify 자체에 따르면 약 40억 개의 재생 목록이 플랫폼에 존재합니다. Spotify 청취 시간의 약 30%는 Spotify가 선별한 재생 목록에 사용됩니다. 그 양의 약 55%는 청취 습관에 따라 각 사용자에게 개별화된 재생 목록을 위한 것입니다.

누가 데이터베이스 마케팅을 필요로 합니까?

누가 데이터베이스 마케팅에서 이익을 얻을 수 있습니까? 간단히 말해서 모든 회사가 할 수 있습니다. 금융 회사, 공급업체, 소프트웨어 회사, 홈 인터넷 회사, 보험 회사 및 B2B 회사와 같은 수많은 회사에서 데이터베이스 기술을 사용하여 직접 마케팅 캠페인을 최적화하고 있습니다.

그러나 그 전에 다른 모든 결정과 마찬가지로 장단점을 고려해야 합니다. Database Marketing 시스템을 설치하고 관리하는 데는 상당한 비용과 비용, 시간 투입 등이 있습니다. 그리고 총 자원 활용은 Database Marketing Strategies로 얻은 개선된 수입으로 보상되어야 합니다.

따라서 최고의 데이터베이스 마케팅 지원자는 일반적으로 이미 충분한 웹사이트 트래픽을 생성하고 여러 품목을 판매하는 조직입니다.

그리고 그들이 콘텐츠 마케팅에 지속적으로 투자하는 장기적인 고객 파트너십을 가지고 있다고 가정합니다. 이 경우 B2B 대상 기업은 데이터베이스 마케팅과 손을 잡을 것입니다.

게다가 고객 기반이 크고 거래 데이터가 방대하게 생성되는 대기업의 경우 데이터베이스 마케팅은 매우 유용합니다. 원본 데이터 수집이 더 포괄적일수록 고객 및/또는 잠재 고객 그룹을 식별하여 습관 패턴을 생성할 가능성이 더 높아집니다.

소셜 네트워킹 광고 네트워크와 Google AdWords는 지리 데이터와 사이트 행동을 활용하여 고객 세그먼트에 보다 정확하게 도달함으로써 데이터베이스의 마케팅 전술을 완성했습니다.

조만간 모든 기업이 필연적으로 데이터베이스 마케팅 관행에 참여할 수 있지만 세계는 이러한 발전이 지금 크게 성장하는 것을 막 보기 시작했습니다.

우리는 마케터가 다양한 네트워크와 브라우저를 통해 고객 행동을 안정적으로 모니터링하고 데이터를 합리적으로 통합하여 그들의 욕구와 기대를 충분히 충족시키는 것을 거의 보지 않습니다.

개인화되고 자동화된 마케팅 경험이라는 "궁극적인 목표"를 달성하기 위해 여러 소스에서 집계된 행동 기반 알고리즘을 사용하여 고객을 모니터링하고 분류할 수 있어야 한다는 점을 명심하십시오. 안타깝게도 이러한 유형의 기술은 다양하고 잘 통합되지 않습니다. 그러나 세계는 여전히 배우고 개선하고 매일 "궁극적인 목표"에 가까워지고 있습니다.

결론

많은 B2B 기업의 경우 데이터베이스 마케팅 전략은 계정 기반 마케팅(ABM) 전략과 밀접하게 연계됩니다. 이는 마케터가 필수 ABM 구성 요소인 주요 세그먼트를 "초점 타겟팅"하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 제공합니다. 최근 ABM의 성장과 머신 러닝(데이터 입력을 기반으로 "인간과 같은" 활동을 실행)의 확산이 임박함에 따라 데이터베이스 마케팅 회사와 내부 대응업체의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.

기술이 발전하면 의심할 여지 없이 "새로운 경험"이었던 것이 단순히 "산업 표준" 또는 "기본 전제 조건"으로 변모할 것입니다. "고유성"에서 "일반적인 작업 방식"으로의 이러한 발전은 인터넷의 부상으로 우리가 경험한 궤적과 비슷할 것 같습니다.

따라서 오늘날의 소비자는 귀사에서 맞춤형 경험을 원합니다. 고객을 만족시키려면 마케팅 담당자는 모든 단계에서 각 고객에 대한 단일 보기가 필요합니다. 그래야만 클라이언트의 여정을 이해하고 보다 실질적으로 접근할 수 있습니다.

데이터베이스를 사용한 마케팅 전략이 바로 그 일을 하는 데 도움이 될 것입니다.