Что такое маркетинг баз данных? Как создать эффективную маркетинговую стратегию баз данных?

Подумайте о такой ситуации: вы работаете в корпорации, занимающейся бытовой техникой и мобильным оборудованием. На этой неделе в ваших магазинах появится несколько новых товаров, и вы планируете запустить маркетинговый план по электронной почте для жителей вашей сети, чтобы распространять новости.

Теперь вы задаетесь вопросом: является ли рассылка самым эффективным маркетинговым подходом для всех? А что, если вы хотите ориентироваться на потребителей, которые действительно интересуются технологиями и гаджетами, но живут далеко за пределами вашего дома?

Вы можете захотеть иметь кнопку на компьютере, которая может автоматически создавать длинный список потенциальных клиентов в этих далеких местах, которые могли бы покупать ваши продукты.

Именно здесь вступает в действие маркетинг баз данных. Он включает в себя такие вещи, как данные в режиме реального времени, действенные идеи, полные картины поведения потребителей; стратегии индивидуального взаимодействия; омниканальные кампании.

Они могут показаться очень сложными, но для успешных продаж и расширения маркетинга они также важны. И секрет их всех в маркетинге баз данных. Так что же такое маркетинг баз данных и почему он важен? Давайте узнаем сейчас!

Что такое маркетинг баз данных?

Давайте начнем с элементарного определения маркетинга баз данных.

Маркетинг баз данных — это тип прямого маркетинга, который использует базы данных потребителей для создания целевых списков для личных продаж и коммуникаций . Эти базы данных содержат некоторую личную информацию о потребителях, такую ​​как имена и адреса, контактные телефоны, адреса электронной почты, записи о платежах, информационные запросы и все другие данные, которые могут быть получены законным и безопасным образом.

Вы можете получить доступ к такой информации через формы заявок на получение купонов на скидку, счета-фактуры, регистрационные формы, страховые документы и подписки на информационные бюллетени для потребителей.

Обычный прямой маркетинг означает создание таких материалов, как брошюры и каталоги, а затем рассылку их списку текущих или потенциальных клиентов в расчете на то, что эти материалы могут вызвать положительную реакцию у получателей. Однако в эпоху высоких технологий этот подход устарел.

Стратегия маркетинга базы данных дополнительно повышает эффективность этого подхода, пытаясь узнать, какие товары нужны потребителям, какие рекламные объявления вызывают положительную реакцию, а затем объединяя эти наблюдения с помощью подходящего средства для удовлетворения этих потребностей.

Почему важен маркетинг баз данных?

Давайте рассмотрим некоторые примеры, которые у нас есть.

Представьте себе такую ​​ситуацию: менеджеру OTT-приложений нужен способ уловить долю своих клиентов, которые часто смотрят запоем, чтобы предложить им премиальный план подписки.

Чтобы увеличить текучесть кадров, они используют свою базу данных клиентов, чтобы сгруппировать своих лояльных, частых наблюдателей. После этого они рассылают массовое комбинированное электронное письмо, предлагая этим пользователям бесплатную месячную пробную версию премиум-класса (чтобы побудить их мотивировать). Используя аналитику данных, они могут оценить, сколько целевых клиентов окупятся.

Таким образом, используя Database Marketing, вы можете сгруппировать постоянных клиентов и найти возможные дополнительные продажи.

Или представьте, что специалисту по обслуживанию клиентов из приложения электронной коммерции делегируют холодные звонки. С помощью маркетинга базы данных этот человек может автоматически просматривать информацию о телефонном получателе. На основе этой информации они могут определить, является ли получатель холодного звонка потенциальным покупателем или нет. Кроме того, с помощью этих знаний представитель службы поддержки может легко просматривать настраиваемый интерфейс поддержки и быстрее отвечать на вопросы получателя.

Короче говоря, маркетинг баз данных позволяет вам предоставлять персонализированное обслуживание клиентов.

Или представьте, что вы менеджер приложения для путешествий, стремящегося расширить линейку своих услуг. С базой данных клиентов вы теперь можете получить доступ к их потребительскому профилю, чтобы просмотреть их покупательские привычки и маршруты поездок, прежде чем выделять ресурсы для инициатив. Во-первых, это попытка решить, будут ли их потенциальные клиенты бронировать экскурсии с гидом или нет. Во-вторых, нужно узнать, какие типы клиентов обеспечат высокую рентабельность инвестиций.

С помощью маркетинга баз данных вы можете знать, какие товары и услуги продвигать для определенной аудитории.

Или представьте, что вы запускаете приложение для доставки еды. Чтобы оставаться на шаг впереди и повышать конверсию, вам нужно, чтобы больше клиентов заказывали еду через ваше приложение. Вы можете подумать, что рассылка спама пользователям во время еды — один из способов сделать это. Однако еще лучший способ — предугадать, какие потребители с наибольшей вероятностью сделают заказ, используя предиктивную аналитику клиентской базы данных. Таким образом, вы можете сообщать новости о том, какие продукты пользуются спросом, и промо-коды нужным людям в нужное время, облегчая вашей компании привлечение этих клиентов.

Видите ли, маркетинг баз данных помогает вам предсказать, кто и когда будет покупать ваши продукты.

Давайте немного сузим круг вопросов. С достойной маркетинговой стратегией базы данных вы можете:

• Сгруппируйте своих клиентов: от самых преданных и ценных клиентов до новых потребителей и случайных пользователей.
• Развивайте широкие сегменты потребителей на основе демографии, идеологии или даже личных предпочтений.
• Создавайте индивидуализированные коммуникации как для потенциальных, так и для существующих клиентов.
• Определить оптимальное время и канал взаимодействия с клиентом.
• Повысьте свой маркетинговый успех, сократив затраты времени и ресурсов на рассылку кампаний людям, которые не хотят отвечать.
• Создайте активные программы лояльности, предлагающие эксклюзивные преимущества при частых транзакциях.
• Поймите опыт ваших клиентов с вашим брендом.
• Повысьте качество обслуживания клиентов, предлагая индивидуальные услуги поддержки.

Каковы неудачи маркетинга баз данных?

Маркетинг баз данных чрезвычайно полезен, но все еще имеет некоторые проблемы. Рекламодателям необходимо учитывать препятствия, чтобы эффективно проводить рекламные кампании.

Обратите внимание на эти проблемы в маркетинге баз данных:

• Ухудшение данных. Ваш профиль устаревает, если клиент увольняется с работы, получает повышение, достигает более высокого статус-кво, переходит на другой адрес, меняет свое имя и получает второй адрес электронной почты. По сути, любые изменения в жизни могут сделать ваши данные устаревшими. В месяц хорошо управляемая база данных сокращается в среднем на 2-3 процента, а это означает, что треть данных может быть неточной всего за год. Чтобы свести к минимуму деградацию данных, вы можете сосредоточиться на информации, которая вряд ли изменится (например, имя и номер телефона, а не адрес электронной почты компании).

• Точность деталей: клиенты не всегда будут предоставлять точные данные. Кроме того, опечатки, читаемость рукописного текста или недостающие детали могут негативно повлиять на точность вашей базы данных.

• Своевременные действия с данными клиентов: сбор и проверка информации от клиентов — это только первый этап. Чтобы заинтересовать клиента в вашей компании, вы должны двигаться достаточно быстро. В противном случае ваши данные устареют.

Как создать эффективную маркетинговую стратегию баз данных?

Важнейшее преимущество маркетинга баз данных заключается в том, что он побуждает компанию оставаться на связи со своими потребителями, чтобы убедиться, что они взаимодействуют с брендом один на один. Излишне говорить, что понимание желаний, пожеланий, ожиданий, шаблонов и даже потенциальных привычек клиентов помогает бренду заставить их чувствовать себя услышанными и ценными, не тратя их время на бессмысленные сообщения.

Для этого вам необходимо понять, как начать работу, и создать собственную маркетинговую стратегию баз данных, отвечающую вашим потребностям. Вы можете начать со следующих шагов.

1. Определите основную группу

Примите во внимание следующие факторы: Сколько лет вашим основным целевым клиентам? Каков размер их дохода? Как называется должность? Где они живут? Чем они активно занимаются? Что еще они покупают?

Как только вы получите эти критерии, вы сможете создать свой продукт с исчерпывающим профилем идеального клиента. Затем вы используете этот профиль, чтобы оценить, какие детали необходимы. Наконец, включите их в свою базу данных.

2. Сотрудничайте с другими отделами

Маркетинг, распространение и обслуживание клиентов также находятся в тесном контакте с клиентами и потенциальными клиентами. Чтобы быть эффективным, вы должны выяснить, какие данные нужны каждой команде?

3. Найдите подходящую платформу

Информация о клиентах никому не будет полезна, если сотрудники вашей компании не смогут получить к ней доступ. Поэтому жизненно важно выбрать платформу, которая облегчает процесс обмена информацией. Кроме того, вам необходимо систематизировать информацию о потребителях, чтобы она соответствовала различным категориям товаров или услуг.

4. Соберите ресурсы базы данных клиентов

Маркетинг баз данных начинается с… как вы уже догадались… данных. Чем больше полезной информации получено, тем успешнее будет инициатива.

Эти данные поступают из множества мест, как внутренних, так и внешних. Например, поскольку финансовым и страховым агентствам уже необходимо получить имя, адрес и другую информацию о продажах, хранение информации в базе данных не требует дополнительного времени. Дополнительные данные могут поступать из службы поддержки клиентов — отдела, который отслеживает все взаимодействия с клиентами. Между тем, дополнительные данные о клиентах генерируются маркетингом и продажами.

Хотя можно собирать данные о текущих потребителях через продажи, часто вы в первую очередь собираете (покупаете) данные о потенциальных клиентах у третьих лиц. В разных странах действуют разные правила, которые регулируют, какие данные можно и нельзя продавать, в основном сужая их до имен, местоположений, номеров телефонов и, возможно, конкретных характеристик. Многие компании извлекут из этого выгоду; другим, возможно, придется соблюдать контракты со своими клиентами, которые запрещают им это делать.

Эти данные могут включать:

• Информация о привлечении: когда и как клиент впервые пришел на ваш сайт/приложение, с какого канала/партнера, на какую рекламную кампанию он откликнулся и т. д.

• Демографические данные: возраст, этническая принадлежность, семейное положение, образование, адрес и т. д.

• История использования веб-сайта/приложения: какие сайты они просматривают, каково количество посещений, какие элементы были нажаты или в какие игры сыграны, какие функции использовались и т. д. (включая активность, сообщаемую до входа в систему или первой покупки)

• История покупок/расходов: сколько раз они совершали покупки на вашем сайте, каково количество купленных товаров (общее количество и среднее количество купленных товаров каждый раз), сколько стоят купленные товары, каков средний расход на одну покупку; какие даты/интервалы между каждой покупкой.

• История откликов кампании: как часто потребители взаимодействуют с вашими кампаниями, как и в какой степени они реагировали, на какие кампании они реагировали и по каким каналам.

• Информация о программе лояльности: полученный уровень лояльности, количество полученных баллов, использованные скидки и т. д.

• Опросы и анкеты клиентов: каковы результаты опроса клиентов и сколько времени требуется клиенту, чтобы заполнить опрос.

• Сборник взаимодействия: детали всех коммуникаций между клиентом и компанией

• Данные о местоположении: геопозиции, сообщаемые с мобильных устройств клиента.

• Активность в социальных сетях: какие темы и бренды часто обсуждаются, каковы ваши обзоры приложений, информация о профилях ваших посетителей и т. д.

• Детали сторонней аналитики данных: какие другие веб-сайты просматриваются, рекламные объявления нажимаются, данные, побуждающие к покупкам, социально-экономические показатели и т. д.

Необходимо объединить различные источники данных таким образом, чтобы информация была чистой (без ошибок), актуальной и должным образом связанной с каждым конкретным клиентом. Каждый из этих критериев может представлять трудности, особенно необходимость согласования всей информации о клиентах из разрозненных источников с уникальным идентификатором клиента. Только если все точки данных правильно собраны и связаны с отдельными клиентами, вы сможете достичь целей маркетинга баз данных.

К счастью, за последние несколько лет технологии оказали огромную помощь во всех этих секторах. Реальность, которая делает практичным, а может быть, даже обязательным для корпораций развертывание маркетинговых инструментов для баз данных и получение вознаграждения.

5. Поддерживать актуальную и резервную информацию

Создание потребительской базы данных требует много времени и ресурсов. Вы не хотите тратить все это только из-за каких-то сбоев в электроснабжении и технологических ошибок. В этом вам поможет программное обеспечение CRM.

Кроме того, программное обеспечение CRM может периодически синхронизировать профили, например: когда потребители получают доступ к новым данным. Интегрируясь с вашим программным обеспечением и обновляя каждый контакт, когда они ищут ваш веб-сайт с данными о взаимодействии, онлайн-инструменты могут защитить вашу базу данных от разрушения.

Проверьте: 15+ лучших CRM для малого бизнеса

6. Цените конфиденциальность потребителя

Социальные сети значительно облегчили процесс получения подробной информации об увлечениях, мнениях и изменениях в жизни ваших клиентов. Успешная настройка заключается в предоставлении информированному пользователю адаптированного сообщения, а не в доказательстве того, сколько личных знаний у вас есть.

Кроме того, нет ничего важнее доверия ваших клиентов. Ваши усилия будут напрасными, если однажды они проснутся и увидят всю свою личную информацию в Интернете.

7. Создайте сегментацию

После того, как вы создали свою базу данных, вы можете начать с базовой сегментации пользователей. Например, кампании, предназначенные в первую очередь для новых клиентов или потенциальных клиентов, или настраиваемые кампании для пользователей вашей программы лояльности.

Существует несколько уровней сегментации рынка; каждый из них относится к стратегии компании по поддержке, продаже и размещению своего продукта для целевой аудитории или потребителей соответственно.

Массовый маркетинг

Подход массового маркетинга опирается на весь потребительский сегмент потенциальных покупателей, а не на избранную группу потребителей. Спрей от тараканов Baygon или спирали от комаров Mortein являются примерами кампании массового маркетинга, которая достигает всех своих будущих клиентов с помощью одного рекламного сообщения.

Сегментный маркетинг

Сегментный маркетинг представляет собой метод, при котором организация разделяет свою целевую аудиторию в соответствии со своими конкретными предпочтениями и требованиями на отдельные категории. Бренд нацеливает различные рекламные объявления на разные сегменты, привлекая их к конкретным характеристикам продукта. Такой подход создает дифференциацию продуктов в зависимости от пола, возраста, доходов и местонахождения покупателей для клиентов с повседневными потребностями и желаниями.

Швейная промышленность прекрасно иллюстрирует стратегию сегментного маркетинга. Целевой клиентурой могут быть мужские, женские, повседневные, модные и деловые сегменты одежды.

Нишевый маркетинг

Эта стратегия маркетинга концентрируется на более мелкой сегментации клиентов. Покупателям может нравиться или хотеться товар, который не полностью удовлетворяется продуктами, доступными на рынке. По мере того, как фирмы делают шаг вперед, чтобы создавать продукты с высокой степенью индивидуализации, отвечающие индивидуальным предпочтениям своих клиентов, они предлагают товары, которые обслуживают только определенные потребительские сегменты.

Примером нишевой маркетинговой категории является катание на горных велосипедах. Лица, заинтересованные только в катании на горных велосипедах, будут целью этой сегментации рынка. Это нишевый рынок, поскольку не каждая корпорация по производству велосипедов обслуживает горных байкеров. Компании, производящие горные велосипеды, обращаются к нишевому рынку горных велосипедистов и учитывают их уникальные требования, вкусы и характеристики.

Микромаркетинг

Микромаркетинг — это еще меньший маркетинговый подход к сегментации. Он обслуживает характеристики четко определенной группы потенциальных покупателей, например, людей из определенного географического района или очень определенного образа жизни.

Роскошные автомобили с непомерно высокой ценой и отличными характеристиками, такими как высокая скорость, индивидуальный внешний вид и т. д., являются примерами нишевого маркетинга. Спрос на эти автомобили исходит от богатых автолюбителей, стремящихся к эксклюзивным функциям и имеющих финансовые ресурсы, чтобы позволить себе их, поскольку эти модели очень дорогие и небольшие по размеру.

Имейте в виду, что маркетологи могут достичь уровня микросегментации потребителей или даже сегментации на индивидуальном уровне (что также называется маркетингом сегмента одного клиента), интегрируя различные подходы к сегментации. Это приводит к очень значимому целевому опыту в сегодняшней насыщенной маркетингом среде, которая демонстрирует эмоциональный интеллект и эффективно выделяется из толпы.

Успешные примеры маркетинга баз данных

1. Маркетинг базы данных Amazon

Amazon — прекрасный пример компании, которая усовершенствовала рекламу с помощью баз данных. Некоторые могут возразить, что Amazon не участвует в интенсивном продвижении контента (даже для своих товаров B2B). Тем не менее очевидно, что Amazon очень успешно использует и анализирует потребительские данные.

Amazon внимательно отслеживает, что пользователи видели, заказывали или размещали в списках пожеланий, а также сопоставлял эти данные с тем, что приобрели другие покупатели, чтобы «перекрестно продавать» и «допродажи» своим покупателям (например, «Вы также можете тоже надо»). Этот тактический алгоритм рекламодатели баз данных иногда называют «механизмом рекомендаций».

Кроме того, Amazon очень эффективно позиционирует свой бренд.

• Многосегментное позиционирование: Amazon поставляет широкий спектр товаров и услуг, одновременно эффективно используя более одного рынка. В общей сложности этот торговый гигант продал более 130 миллионов товаров, привлекая потребности и желания самых разных потребительских сегментов.
• Адаптивный таргетинг: гигант онлайн-торговли внимательно следит за развитием событий на внешнем рынке и регулярно перепозиционирует товары и услуги в зависимости от изменений в сегменте, учитывая растущие потребительские предпочтения.

2. Маркетинг базы данных Netflix

Netflix — еще один прекрасный пример. Чтобы быть точным, Netflix использует алгоритм, основанный на рекомендациях. Затем он сопоставляет его с другой аудиторией со схожими вкусами, чтобы рекомендовать шоу на основе вашей модели просмотра.

Netflix настолько эффективно использует свою базу данных, что его система рекомендаций влияет в среднем на 80 процентов контента, транслируемого на его веб-сайте.

Итак, как же это делает Netflix?

Большая клиентская база Netflix, насчитывающая более 148 миллионов пользователей, дает ей значительное преимущество, когда дело доходит до получения данных. Затем он концентрируется на следующих показателях:

• Какова дата, когда пользователи смотрят контент Netflix?
• На каком компьютере пользователи смотрят контент Netflix?
• Как устройства влияют на просматриваемый контент?
• Что пользователи ищут в мобильном приложении/на веб-сайте?
• Каков процент повторно просмотренного контента?
• В какой момент пользователи удаляют содержимое?
• Где находятся пользователи?
• В какое время суток и недели пользователи просматривают его содержимое?
• Как время влияет на тип просматриваемого контента?
• Сторонние метаданные, такие как Nielsen.
• Данные социальных сетей Facebook и Twitter.

Система рекомендаций Netflix искусно создана таким образом, чтобы:

• Netflix фокусируется на том, чтобы предоставить каждому пользователю именно то, что он предпочитает, с помощью пользовательского «ранжирования контента», который упорядочивает выбор контента каждым пользователем Netflix на основе информации, полученной от каждого пользователя.

Мы пытаемся сказать, что, как и Netflix, вы можете использовать базу данных, чтобы убедиться, что контент, показываемый каждому пользователю, выбирается в соответствии с личным поведением и взаимодействием с вашим брендом, а это означает, что у каждого пользователя есть определенный контент. опыт.

• Netflix не только перечисляет ведущий и популярный контент в зависимости от того, насколько он известен, но и в зависимости от предпочтений пользователя. Они продвигают контент на основе взаимодействия пользователя с Netflix.

Главный урок здесь заключается в том, что, хотя ваших клиентов может интересовать то, что модно, они все равно хотят смотреть шоу, которые соответствуют их интересам. Поэтому крайне важно убедиться, что контент, который вы продвигаете, соответствует личным желаниям ваших клиентов.

• Netflix сортирует «Недавно просмотренный контент» на основе обзора того, будут ли пользователи продолжать смотреть или пересматривать, или они прекратили просмотр, потому что контент не соответствует их вкусу.

Эта сортировка имеет решающее значение для того, чтобы Netflix не утомлял своих пользователей. Если взаимодействие с пользователем показывает отсутствие любопытства, вы можете понизить уровень контента и предоставить что-то более интересное.

• «Алгоритм подобия контента» рекомендует контент, похожий на тот, который пользователь только что просмотрел. Важно отметить, что люди более склонны потреблять контент, похожий на тот, с которым они знакомы.

3. Маркетинг базы данных Spotify

Триста миллионов зарегистрированных ежемесячных пользователей Spotify. Несмотря на такое колоссальное количество пользователей, Spotify по-прежнему может успешно фильтровать и расставлять приоритеты контента, используя пользовательские данные и запатентованные алгоритмы для создания превосходного индивидуального пользовательского интерфейса.

Использование баз данных для создания индивидуального контента звучит упрощенно и не так уж инновационно. Тем не менее, хитрость здесь заключается в том, насколько хорошо это работает. Без какой-либо дополнительной работы потребители получат полный персонализированный сервис. Все, что им нужно сделать, это использовать сеть, как обычно. Вокруг этой деятельности алгоритм строит больше содержательных идей.

Полезно использовать алгоритмы для отслеживания и прогнозирования поведения клиентов до такой степени, что клиент чувствует, что приложение работает на него в каждом действии. Поэтому клиенты более лояльны, чем когда-либо. Фактически, у Spotify есть миллионы лояльных и активных клиентов платного сервиса (138 миллионов подписчиков Spotify Paid), которые пользуются преимуществами

Одним из примеров индивидуального контента Spotify являются плейлисты. С помощью своего механизма прогнозирующих рекомендаций Spotify использует ИИ, который помогает пользователям создавать собственные плейлисты, такие как «Discover Weekly» и «Release Radar». Многие пользователи Твиттера оценили использование базы данных Spotify и машинного обучения для создания такого тщательно подобранного и индивидуального плейлиста, шутя, что плейлист «Discover Weekly» даже больше похож на супруга, чем на их настоящие.

Daily Mix — еще одна крутая штука. После того, как вы какое-то время слушали свои любимые песни Spotify, Spotify собирает данные о вашей схеме прослушивания и создает эти плейлисты исключительно для вас, чтобы вы могли наслаждаться любимыми песнями. Мало того, Spotify использует технологии кластеризации, а затем создает рекомендации для ваших любимых песен, смешивая ваши существующие фавориты с новыми предложениями. Эти плейлисты обновляются каждый день, так что тряска головой никогда не прекращается.

Фактически, по данным самого Spotify, на платформе существует около 4 миллиардов плейлистов. Около 30% времени прослушивания Spotify тратится на плейлисты, созданные Spotify. Примерно 55% этой суммы приходится на списки воспроизведения, персонализированные для каждого пользователя в зависимости от его привычек прослушивания.

Кому нужен маркетинг баз данных?

Кто может получить прибыль от маркетинга баз данных? Короче говоря, любая компания может. Многие компании используют технологии баз данных для оптимизации своих кампаний прямого маркетинга, например, финансовые фирмы, поставщики, компании-разработчики программного обеспечения, компании домашнего интернета, страховые компании и компании B2B.

Но перед этим мы должны взвесить все за и против этого, как и любого другого решения. Существуют значительные затраты на установку и управление системой маркетинга баз данных, а также затраты, затраты времени и т. д. И общее использование ресурсов должно быть компенсировано увеличением доходов, получаемых с помощью стратегий маркетинга баз данных.

Таким образом, лучшими претендентами на участие в маркетинге баз данных обычно являются организации, которые уже производят достаточный трафик веб-сайта и продают несколько товаров.

И предположим, что у них есть долгосрочные партнерские отношения с клиентами, которые постоянно инвестируют в контент-маркетинг. В этом случае предприятия, ориентированные на B2B, будут идти рука об руку с маркетингом баз данных.

Кроме того, для крупных корпораций, которые имеют большую клиентскую базу и производят огромные объемы данных о транзакциях, маркетинг баз данных невероятно полезен. Чем полнее исходный сбор данных, тем больше появляется возможностей для выявления групп клиентов и/или потенциальных клиентов для формирования шаблонов привычек.

Рекламные сети социальных сетей и Google AdWords усовершенствовали маркетинговую тактику баз данных, используя географические данные и поведение сайта для более точного охвата сегментов клиентов.

В то время как все компании рано или поздно неизбежно будут участвовать в маркетинговых практиках для баз данных, мир только начинает наблюдать значительный рост этих разработок прямо сейчас.

Мы редко видим, чтобы маркетологи надежно отслеживали поведение клиентов через различные сети и браузеры и рационально использовали данные, чтобы в достаточной мере удовлетворить их желания и ожидания.

Имейте в виду, что мы должны иметь возможность отслеживать и классифицировать клиентов, используя алгоритмы на основе поведения, собранные из нескольких источников, чтобы достичь этой «конечной цели» персонализированного, автоматизированного маркетингового опыта. К сожалению, эти типы технологий разнообразны и редко хорошо сочетаются друг с другом. Однако мир все еще учится, совершенствуется и с каждым днем ​​все ближе приближается к «конечной цели».

Вывод

Для многих фирм B2B стратегии маркетинга баз данных тесно связаны со стратегиями маркетинга на основе учетных записей (ABM). Они предлагают идеи, которые маркетологи могут использовать для «гипертаргетинга» на ключевые сегменты, что является необходимым компонентом ABM. В последнее время из-за роста ABM и неизбежного распространения машинного обучения (которое выполняет «человеческие» действия на основе входных данных) фирмы, занимающиеся маркетингом баз данных, и их внутренние партнеры становятся все более важными.

Когда технология будет развиваться, она, несомненно, превратит то, что раньше было «новым опытом», в просто «отраслевой стандарт» или «базовое условие». Этот переход от «уникальности» к «обычному способу работы», вероятно, можно сравнить с траекторией, которую мы прошли с появлением Интернета.

Поэтому сегодняшние потребители ищут индивидуальный подход от вашей компании. Чтобы ваши клиенты были довольны, маркетологам необходимо единое представление о каждом покупателе на каждом этапе пути. Только тогда они понимают путь клиента и подходят к нему более предметно.

Маркетинговые стратегии с использованием баз данных помогут вам в этом.