O que é Marketing de Banco de Dados? Como criar uma estratégia eficaz de marketing de banco de dados?

Pense em uma situação como esta: você trabalha para uma corporação que lida com eletrodomésticos e equipamentos móveis. Esta semana, você recebe alguns novos itens em suas lojas e planeja lançar um plano de marketing por e-mail para os residentes em torno de suas cadeias de lojas para divulgar as novidades.

Agora você se pergunta: o envio de e-mails é a abordagem de marketing mais eficiente para todos? E se você quiser segmentar consumidores que tenham um interesse real em tecnologia e gadgets, mas moram em lugares muito distantes de sua vizinhança?

Você pode querer ter um botão em um computador que possa criar automaticamente uma longa lista de clientes em potencial nesses lugares distantes que podem estar comprando seus produtos.

É aí que o Database Marketing entra em ação. Inclui coisas como dados em tempo real, insights acionáveis, imagens completas do comportamento dos consumidores; estratégias para engajamento personalizado; campanhas omnicanal.

Eles podem parecer muito complexos, mas para uma expansão bem-sucedida de vendas e marketing, eles também são importantes. E o segredo de todos eles é o Database Marketing. Então, o que é Database Marketing e por que é significativo? Vamos descobrir agora!

O que é Marketing de Banco de Dados?

Vamos começar com uma definição rudimentar de Database Marketing.

Database Marketing é um tipo de marketing direto que emprega bancos de dados de consumidores para criar listas direcionadas para vendas e comunicações pessoais . Esses bancos de dados contêm algumas informações pessoais dos consumidores, como nomes e endereços, números de contato, e-mails, registros de pagamentos, solicitações de informações e todos os outros dados que possam ser capturados de forma lícita e segura.

Você pode acessar essas informações por meio de formulários de solicitação de cupons de desconto, faturas de vendas, formulários de registro, documentos de reivindicação de seguro e assinaturas de boletim informativo do consumidor.

O marketing direto convencional significa fazer itens como folhetos e catálogos e enviá-los para uma lista de clientes atuais ou potenciais com a expectativa de que esses itens possam provocar uma reação favorável dos receptores. No entanto, esta abordagem tornou-se obsoleta na era da tecnologia.

A estratégia de marketing de banco de dados melhora ainda mais a eficiência dessa abordagem ao tentar descobrir quais itens os consumidores desejam, quais anúncios desencadeiam uma reação positiva e, em seguida, incorporando essas observações através do meio certo para satisfazer essas necessidades.

Por que o Marketing de Banco de Dados é importante?

Vamos examinar alguns exemplos que temos aqui.

Imagine uma situação como esta: um gerente de aplicativo OTT precisa de uma maneira de entender a proporção de seus clientes frequentemente assistidos compulsivamente para apresentar a eles um plano de assinatura premium.

Para aumentar a taxa de rotatividade, eles usam seu banco de dados de clientes para agrupar seus observadores leais e frequentes. Depois disso, eles enviam um e-mail combinado em massa oferecendo a esses usuários um mês grátis de teste premium (para atuar como um incentivo para motivá-los). Usando a análise de dados, eles podem estimar quantos clientes-alvo gerarão retorno sobre o investimento.

Assim, usando o Database Marketing, você pode agrupar Clientes Leais e encontrar Possíveis Upsells

Ou imagine que uma pessoa de atendimento ao cliente de um aplicativo de comércio eletrônico está sendo delegada com chamadas frias. Com o Database Marketing implementado, essa pessoa pode ver as informações do destinatário do telefone automaticamente. Com base nessas informações, eles podem determinar se o destinatário da chamada fria é um comprador em potencial ou não. Além disso, o representante de serviço pode ver facilmente através de uma interface de suporte personalizada com esse conhecimento e responder às perguntas do destinatário mais rapidamente.

Resumindo, o Database Marketing permite que você forneça Personalizar Atendimento ao Cliente

Ou imagine que você é o gerente de um aplicativo de viagens com o objetivo de ampliar sua linha de serviços. Com um banco de dados de clientes, agora você pode acessar seu perfil de consumidor para visualizar seus hábitos de compra e padrões de viagem antes de alocar recursos para as iniciativas. Em primeiro lugar, essa empreitada é decidir se seus clientes em potencial vão reservar suas viagens guiadas ou não. Segundo, é aprender quais tipos de clientes renderiam um alto retorno sobre o investimento.

Com o Database Marketing, você pode saber quais itens e serviços promover para um determinado público

Ou imagine que você executa um aplicativo de entrega de comida. Para ficar à frente da curva e melhorar as conversões, você precisa de mais clientes pedindo comida no seu aplicativo. Você pode estar pensando que enviar spam aos usuários a qualquer hora das refeições é uma maneira de fazer isso. No entanto, uma maneira ainda melhor é antecipar quais consumidores são mais propensos a pedir, usando a análise preditiva do banco de dados do cliente. Dessa forma, você pode oferecer atualizações sobre quais alimentos são mais vendidos e códigos promocionais para as pessoas certas no momento certo, tornando mais fácil para sua empresa conquistar esses clientes.

Veja, Database Marketing te ajuda a prever quem vai comprar seus produtos e quando vai fazer isso

Vamos restringir um pouco as coisas. Com uma estratégia de marketing de banco de dados decente, você pode:

• Agrupe seus clientes: desde os clientes mais comprometidos e de alto valor até consumidores iniciantes e usuários casuais.
• Desenvolva amplos segmentos de consumidores com base em dados demográficos, ideologias ou até mesmo preferências pessoais.
• Crie comunicações altamente personalizadas para clientes potenciais e existentes.
• Determine o tempo e o canal ideais para a interação com o cliente.
• Aumente o sucesso do seu marketing reduzindo o gasto de tempo e recursos enviando campanhas para pessoas que relutam em responder.
• Estabeleça programas de fidelidade ativos que ofereçam benefícios exclusivos para transações frequentes.
• Entenda a experiência de seus clientes com sua marca.
• Melhore a experiência do cliente oferecendo serviços de suporte personalizados.

Quais são os contratempos do Database Marketing?

O Database Marketing é tremendamente benéfico, mas ainda tem alguns desafios. Os anunciantes precisam considerar os obstáculos para implementar campanhas de promoção de forma eficaz.

Fique atento a estes problemas no Database Marketing:

• Deterioração de Dados. Seu perfil fica desatualizado se um cliente deixar o emprego, receber um aumento, chegar a um status quo mais alto, transferir para um endereço diferente, mudar de nome e obter um segundo endereço de e-mail. Basicamente, qualquer transição de vida pode tornar seus dados obsoletos. Por mês, um banco de dados bem gerenciado diminui em média de 2% a 3%, o que significa que um terço dos dados pode ser impreciso em apenas um ano. Para minimizar a degradação dos dados, concentre-se nas informações com menor probabilidade de alteração (por exemplo, nome e número de telefone em vez de e-mail da empresa)

• Precisão dos detalhes: os clientes nem sempre fornecerão dados precisos. Além disso, erros de digitação, legibilidade de caligrafia ou falta de detalhes podem influenciar negativamente a precisão do seu banco de dados.

• Atuar em tempo hábil nos dados do cliente: coletar e revisar detalhes dos clientes é apenas o primeiro estágio. Para atingir a curiosidade de um cliente em sua empresa, você precisa agir rápido o suficiente. Caso contrário, seus dados ficarão desatualizados.

Como criar uma estratégia de marketing de banco de dados eficaz?

A vantagem crítica do Database Marketing é que ele incentiva uma empresa a permanecer conectada com seus consumidores para garantir que eles estejam se envolvendo com a marca individualmente. Escusado será dizer que compreender os desejos, anseios, expectativas, padrões e até hábitos potenciais dos clientes ajuda a marca a fazê-los sentir-se ouvidos e valorizados, sem perder tempo com mensagens sem sentido.

Para isso, você precisa entender como começar e criar sua própria Estratégia de Database Marketing para atender às suas necessidades. Você pode querer começar com as etapas a seguir.

1. Identifique o grupo principal

Considere estes fatores: Qual a idade dos seus principais clientes-alvo? Qual é o valor da renda deles? Qual é o título do trabalho? Onde eles estão morando? Em que eles estão ativamente envolvidos? O que mais eles estão comprando?

Depois de obter esses critérios, você pode criar seu produto com um perfil de cliente completo e perfeito. Em seguida, você usa esse perfil para avaliar que tipo de detalhes é necessário. Por fim, inclua-os em seu banco de dados.

2. Colaborar com outros departamentos

Marketing, distribuição e atendimento ao cliente também estão em contato próximo com clientes e prospects. Para ser eficaz, você consegue descobrir quais dados cada equipe precisa?

3. Encontre a plataforma certa

As informações do cliente não serão úteis para ninguém se as pessoas da sua empresa não puderem acessá-las. Portanto, é de vital importância a escolha de uma plataforma que facilite o processo de compartilhamento de informações. Além disso, você precisa organizar as informações do consumidor para se adequar às várias categorias de bens ou serviços.

4. Reúna recursos do banco de dados do cliente

O Database Marketing começa com... você adivinhou... dados. Quanto mais informações úteis forem obtidas, mais bem-sucedida será a iniciativa.

Esses dados vêm de uma infinidade de lugares, tanto interna quanto externamente. Por exemplo, como as agências de finanças e seguros já precisam obter nome, endereço e outras informações de vendas, não leva tempo adicional para manter as informações no banco de dados. Mais dados podem vir do atendimento ao cliente - o departamento que acompanha todas as interações com o cliente. Enquanto isso, dados extras de clientes são gerados por leads de marketing e vendas.

Embora seja possível coletar dados sobre os consumidores atuais por meio de vendas, muitas vezes você coleta (compra) principalmente dados sobre clientes em potencial de terceiros. Diferentes nações têm regulamentos diferentes que regulam quais dados podem e não podem ser vendidos, principalmente restringindo-os a nomes, locais, números de telefone e características específicas, talvez. Um grande número de empresas vai capitalizar isso; outros podem ter que cumprir contratos com seus clientes que os proíbem de fazê-lo.

Esses dados podem incluir:

• Informações de aquisição: quando e como o cliente chegou ao seu site/aplicativo pela primeira vez, de qual canal/afiliado, a qual campanha publicitária ele responde etc.

• Dados demográficos: Idade, etnia, estado civil/familiar, escolaridade, endereço, etc.

• Histórico de uso do site/aplicativo: quais sites eles visualizam, qual é o número de visitas, quais são os itens clicados ou jogos jogados, quais são os recursos usados, etc. (incluindo atividade relatada antes do login ou primeira compra)

• Histórico de compras/gastos: quantas vezes compraram no seu site, qual o número de itens comprados (total de itens e média de itens comprados a cada vez), quanto custam os itens comprados, qual é o gasto médio por compra; quais são as datas/intervalos entre cada compra.

• Histórico de respostas da campanha: com que frequência os consumidores interagem com suas campanhas, como e quanto reagiram, a que tipos de campanhas responderam e por quais canais.

• Informações do programa de fidelidade: qual é o nível de fidelidade recebido, o número de pontos recebidos, descontos resgatados, etc.

• Pesquisas e questionários de clientes: quais são os resultados da pesquisa de clientes e quanto tempo leva para o cliente concluir uma pesquisa.

• Coleção de interação: detalhes de todas as comunicações entre um cliente e a empresa

• Dados de localização: posições geográficas informadas a partir dos dispositivos móveis do cliente

• Atividade nas mídias sociais: quais são os assuntos e nomes de marcas mais discutidos, quais são as avaliações do seu aplicativo, as informações do perfil de seus visitantes etc.

• Detalhes de análise de dados de terceiros: quais são os outros sites navegados, anúncios clicados, dados que provocam compras, indicadores socioeconômicos etc.

É necessário mesclar as diferentes fontes de dados de forma que as informações estejam limpas (sem erros), atualizadas e devidamente conectadas a cada cliente em particular. Cada um desses critérios pode apresentar dificuldades, especialmente a necessidade de alinhar todas as informações do cliente de diferentes fontes com um identificador exclusivo do cliente. Somente se todos os pontos de dados forem coletados corretamente e conectados a clientes individuais, você poderá atingir as metas do Database Marketing.

Felizmente, nos últimos anos, a tecnologia provou ser de grande ajuda em todos esses setores. Uma realidade que torna prático, talvez até obrigatório, que as corporações implantem ferramentas de marketing para bancos de dados e aproveitem as recompensas.

5. Manter informações atualizadas e de backup

Leva muito tempo e recursos para criar um banco de dados do consumidor. Você não quer desperdiçar tudo apenas por causa de algumas falhas de energia e bugs tecnológicos. É aqui que o software de CRM irá ajudá-lo.

Além disso, o software CRM pode sincronizar perfis periodicamente, por exemplo: quando os consumidores acessam novos detalhes. Ao integrar-se ao seu software e atualizar cada contato conforme eles pesquisam em seu site com dados de interação, as ferramentas online podem proteger seu banco de dados contra deterioração.

Confira: 15+ Melhor CRM para pequenas empresas

6. Valorize a confidencialidade do consumidor

A mídia social facilitou muito o processo de obter informações detalhadas sobre os hobbies, opiniões e mudanças de vida de seus clientes. A personalização bem-sucedida consiste em apresentar a um usuário informado uma mensagem personalizada, não provando quanto conhecimento pessoal você possui.

Além disso, não há nada mais importante do que a confiança do seu cliente. Seu esforço será em vão se algum dia eles acordarem e virem todas as suas informações privadas online.

7. Crie segmentação

Depois de construir seu banco de dados, você pode começar com alguma segmentação básica de usuários. Por exemplo, campanhas projetadas principalmente para clientes iniciantes ou clientes em potencial ou campanhas personalizadas para usuários em seu esquema de fidelidade.

Existem vários níveis de segmentação de mercado; cada um se refere à estratégia de uma empresa para apoiar, vender e localizar seu produto para o público-alvo ou seus consumidores, respectivamente.

Marketing de massa

A abordagem de marketing de massa baseia-se em todo o segmento de consumidores em potencial, em vez de se concentrar em um grupo selecionado de consumidores. O spray de baratas Baygon ou as bobinas repelentes de mosquitos Mortein são exemplos de uma campanha de marketing de massa que chega a todos os seus futuros clientes com uma única mensagem publicitária.

Marketing de segmento

O Marketing de Segmento se traduz em uma técnica na qual a organização divide seu público-alvo de acordo com suas preferências e requisitos específicos em categorias separadas. A marca direciona vários anúncios para diferentes segmentos, atraindo-os para as características particulares do produto. Essa abordagem cria distinção de produtos, dependendo do sexo, idade, renda e localização dos compradores, para clientes com necessidades e desejos cotidianos.

A indústria do vestuário exemplifica perfeitamente a Estratégia de Marketing de Segmento. A clientela focada pode ser dos segmentos de vestuário masculino, feminino, casual, moderno e empresarial.

Marketing de nicho

Esta estratégia de marketing concentra-se na segmentação de clientes menores. Os clientes podem gostar ou querer um item que não seja totalmente atendido pelos produtos disponíveis no mercado. À medida que as empresas avançam para criar produtos altamente personalizados que atendam às preferências individuais de seus clientes, elas oferecem itens que atendem apenas a determinados segmentos de consumidores.

Um exemplo de uma categoria de marketing de nicho é mountain bike. Indivíduos interessados ​​apenas em mountain bike seriam o alvo dessa segmentação de mercado. É um nicho de mercado, pois nem todas as empresas de produção de bicicletas atendem aos ciclistas de montanha. As empresas que fabricam mountain bikes atendem ao nicho de mercado de mountain bikers e acomodam suas demandas, gostos e especificações únicas.

Micromarketing

O micromarketing é uma abordagem de marketing ainda menor para segmentação. Atende às características de um grupo de potenciais compradores bem definidos, como pessoas de uma área geográfica específica ou um estilo de vida muito particular.

Carros de luxo com preços proibitivos e excelentes recursos, como alta velocidade, aparência personalizada etc., são exemplos de marketing de nicho. A demanda por esses veículos vem de abastados entusiastas do automobilismo interessados ​​nos recursos exclusivos e com recursos financeiros para comprá-los, pois esses modelos são muito caros e de pequeno porte.

Tenha em mente que os profissionais de marketing podem atingir o nível de microssegmentação do consumidor, ou mesmo segmentação em nível individual (também chamada de marketing de segmento de um cliente), integrando diferentes abordagens de segmentação. Isso resulta em experiências direcionadas altamente significativas no ambiente saturado de marketing de hoje que demonstram inteligência emocional e se destacam efetivamente da multidão.

Exemplos de marketing de banco de dados bem-sucedidos

1. Marketing de banco de dados da Amazon

A Amazon é um exemplo perfeito de empresa que aperfeiçoou anúncios usando bancos de dados. Alguns podem argumentar que a Amazon não participa de uma promoção intensa de conteúdo (mesmo para suas commodities B2B). Ainda assim, é evidente que a Amazon é muito bem-sucedida na exploração e análise de dados do consumidor.

A Amazon monitora de perto o que os usuários viram, pediram ou postaram em listas de desejos e também cruzaram esses dados com o que outros compradores compraram para "venda cruzada" e "venda adicional" a seus compradores (por exemplo, "Você também pode preciso também"). Esse algoritmo tático às vezes é chamado pelos anunciantes de banco de dados de "mecanismo de recomendação".

Além disso, a Amazon é muito eficiente quando se trata de posicionar sua marca.

• Posicionamento em vários segmentos: a Amazon oferece uma ampla variedade de bens e serviços, explorando mais de um mercado ao mesmo tempo de forma eficaz. No total, esse gigante comercial já vendeu mais de 130 milhões de mercadorias, atraindo as necessidades e desejos de uma ampla variedade de segmentos de consumo.
• Segmentação adaptável: a gigante das compras online acompanha de perto os desenvolvimentos no mercado externo e reposiciona regularmente bens e serviços com base nas mudanças no segmento, atendendo às crescentes preferências do consumidor.

2. Marketing de banco de dados Netflix

A Netflix é outro exemplo perfeito. Para ser específico, a Netflix usa um algoritmo baseado em recomendações. Em seguida, ele faz uma referência cruzada com outros públicos de gostos semelhantes para recomendar programas com base no seu padrão de visualização.

A Netflix é tão eficaz no uso de seu banco de dados que seu sistema de recomendação afeta uma média de 80% do conteúdo transmitido em seu site.

Então, como a Netflix faz isso?

A grande base de clientes da Netflix, com mais de 148 milhões de usuários, oferece uma vantagem significativa na obtenção de dados. Em seguida, ele se concentra nas métricas abaixo:

• Qual é a data em que os usuários assistem ao conteúdo da Netflix?
• Qual é o computador em que os usuários assistem ao conteúdo da Netflix?
• Como os dispositivos afetam os conteúdos assistidos?
• O que os usuários pesquisam em seu aplicativo/site para dispositivos móveis?
• Qual é a porcentagem de conteúdo assistido novamente?
• Em que ponto os usuários descartam o conteúdo?
• Qual é a localização dos usuários?
• Qual é a hora do dia e da semana que os usuários assistem ao seu conteúdo?
• Como o tempo impacta o tipo de conteúdo assistido?
• Metadados de terceiros como Nielsen.
• Dados de mídia social do Facebook e Twitter.

O sistema de recomendação da Netflix é habilmente criado de forma que:

• A Netflix se concentra em dar a cada usuário exatamente o que ele prefere por meio de um "classificador de conteúdo" personalizado que organiza as seleções de conteúdo de cada usuário da Netflix com base nas informações obtidas de cada usuário.

O que estamos tentando dizer é que, assim como a Netflix, você pode usar o Database para garantir que o conteúdo mostrado a cada usuário seja escolhido pelo comportamento pessoal e pelo engajamento com sua marca, o que significa que cada usuário tem uma experiência de conteúdo específica.

• A Netflix não apenas lista o conteúdo líder e de tendências dependendo da fama do conteúdo, mas também das preferências do usuário. Eles promovem conteúdo com base na interação do usuário com a Netflix.

A principal lição aqui é que, embora seus clientes possam estar interessados ​​no que está na moda, eles ainda querem assistir a programas que atendam aos seus interesses. Portanto, é crucial garantir que o conteúdo que você promove seja relevante para os desejos pessoais de seus clientes.

• A Netflix classifica "Conteúdo assistido recentemente" com base em uma visão geral sobre se os usuários provavelmente continuarão assistindo ou assistindo novamente, ou se desistiram de assistir porque o conteúdo não atende ao seu gosto.

Essa classificação é fundamental para garantir que a Netflix não aborreça seus usuários. Se a interação do usuário revelar falta de curiosidade, convém rebaixar o conteúdo e fornecer algo mais interessante.

• Um "algoritmo de similaridade de conteúdo" recomenda conteúdos semelhantes aos que um usuário acabou de assistir. É fundamental notar que as pessoas estão mais inclinadas a consumir conteúdos semelhantes aos que estão familiarizados.

3. Marketing de banco de dados Spotify

Trezentos milhões de usuários mensais registrados do Spotify. Apesar desse número colossal de usuários, o Spotify ainda pode filtrar e priorizar com sucesso o conteúdo usando dados do usuário e algoritmos patenteados para construir uma interface de usuário personalizada e superior.

Usar bancos de dados para tornar o conteúdo individualizado parece simplista e não tão inovador. Ainda assim, o truque aqui é o quão bem ele funciona. Sem qualquer trabalho adicional, os consumidores usufruem de um serviço completo e personalizado. Tudo o que eles precisam fazer é usar a rede como costumam fazer. Em torno dessa atividade, o algoritmo constrói mais ideias de conteúdo.

É útil usar algoritmos para rastrear e prever o comportamento do cliente até o ponto em que o cliente sente que o aplicativo está funcionando para ele em todas as atividades. Portanto, os clientes estão mais fiéis do que nunca. De fato, o Spotify tem milhões de clientes fiéis e ativos do serviço pago (138 milhões são assinantes do Spotify Paid) que desfrutam dos benefícios

Um exemplo do conteúdo individualizado do Spotify são as listas de reprodução. Por meio de seu mecanismo de recomendação preditiva, o Spotify usa IA que ajuda os usuários a selecionar listas de reprodução personalizadas como "Discover Weekly" e "Release Radar". Muitos usuários do Twitter apreciaram o uso do banco de dados do Spotify e do aprendizado de máquina para criar uma lista de reprodução altamente personalizada e individualizada, brincando que a lista de reprodução "Discover Weekly" é ainda mais conjugal do que as reais.

Daily Mix é outra coisa legal. Depois de ouvir suas músicas favoritas do Spotify por um tempo, o Spotify coleta seu padrão de audição e cria essas listas de reprodução exclusivamente para você curtir suas músicas favoritas. Além disso, o Spotify usa tecnologias de agrupamento e cria recomendações em torno de suas músicas favoritas, misturando seus favoritos existentes com novas sugestões. Essas listas de reprodução são atualizadas todos os dias, para que o head-bopping nunca cesse.

De fato, existem cerca de 4 bilhões de playlists na plataforma, segundo o próprio Spotify. Cerca de 30% do tempo de audição do Spotify é gasto em listas de reprodução selecionadas pelo Spotify. Aproximadamente 55% desse valor é para playlists individualizadas para cada usuário com base em seus hábitos de escuta.

Quem precisa de Marketing de Banco de Dados?

Quem pode lucrar com o Database Marketing? Qualquer empresa pode, em suma. Várias empresas usam tecnologias de banco de dados para otimizar suas campanhas de marketing direto, como empresas financeiras, fornecedores, empresas de software, empresas de internet doméstica, seguradoras e empresas B2B.

Mas antes disso, devemos considerar os prós e os contras disso, como qualquer outra decisão. Há custos substanciais para instalar e gerenciar um sistema de Database Marketing, e as despesas, o comprometimento de tempo,... E a utilização total de recursos deve ser compensada por ganhos aprimorados obtidos pelas Estratégias de Database Marketing.

Portanto, os melhores candidatos ao Database Marketing geralmente são organizações que já produzem tráfego suficiente no site e vendem vários itens.

E suponha que eles tenham parcerias de longo prazo com clientes investindo consistentemente em marketing de conteúdo. Nesse caso, as empresas voltadas para B2B andam de mãos dadas com o Database Marketing.

Além disso, para grandes corporações, que possuem grandes bases de clientes e produzem grandes volumes de dados de transações, o Database Marketing é incrivelmente útil. Quanto mais abrangente for a coleta de dados original, mais possibilidades surgem para identificar grupos de clientes e/ou clientes em potencial para gerar padrões de hábitos.

As redes de anúncios em redes sociais e o Google AdWords aperfeiçoaram as táticas de marketing dos bancos de dados, explorando dados geográficos e comportamento do site para alcançar segmentos de clientes com mais precisão.

Embora todas as empresas possam inevitavelmente participar de práticas de marketing para bancos de dados mais cedo ou mais tarde, o mundo está apenas começando a ver esses desenvolvimentos crescerem significativamente agora.

Raramente vemos os profissionais de marketing monitorarem de forma confiável o comportamento do cliente por meio de várias redes e navegadores e incorporarem racionalmente os dados para atender suficientemente a seus desejos e expectativas.

Lembre-se de que devemos ser capazes de monitorar e classificar clientes usando algoritmos baseados em comportamento agregados de várias fontes para atingir esse "objetivo final" de uma experiência de marketing personalizada e automatizada. Infelizmente, esses tipos de tecnologia são diversos e raramente bem incorporados. No entanto, o mundo ainda está aprendendo e melhorando e se aproximando do "objetivo final" a cada dia.

Conclusão

Para muitas empresas B2B, as estratégias de marketing de banco de dados se alinham com as estratégias de marketing baseado em contas (ABM). Eles oferecem insights que os profissionais de marketing podem usar para segmentar os principais segmentos, um componente ABM necessário. Recentemente, devido ao crescimento do ABM e à proliferação iminente do aprendizado de máquina (que executa atividades "semelhantes às humanas" com base em entradas de dados), as empresas de Database Marketing e suas contrapartes internas tornaram-se cada vez mais importantes.

Quando a tecnologia evoluir, ela sem dúvida transformará o que costumava ser "uma experiência nova" em apenas um "padrão da indústria" ou "pré-requisito básico". Essa progressão da "singularidade" para a "maneira comum de trabalhar" provavelmente será comparável à trajetória que experimentamos com a ascensão da Internet.

Por isso, os consumidores de hoje buscam uma experiência personalizada da sua empresa. Para deixar seus clientes satisfeitos, os profissionais de marketing precisam de uma visão única de cada cliente em cada etapa do caminho. Só assim eles compreendem a jornada do cliente e os abordam de forma mais substantiva.

Estratégias de marketing usando bancos de dados ajudarão você a fazer exatamente isso.