การตลาดฐานข้อมูลคืออะไร? จะสร้างกลยุทธ์การตลาดฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร

ลองนึกถึงสถานการณ์เช่นนี้ คุณทำงานให้กับบริษัทที่เกี่ยวข้องกับเครื่องใช้ไฟฟ้าและอุปกรณ์เคลื่อนที่ ในสัปดาห์นี้ คุณได้รับสินค้าใหม่มาถึงร้านค้าของคุณ และคุณวางแผนที่จะเปิดตัวแผนการตลาดผ่านอีเมลแก่ผู้อยู่อาศัยรอบๆ ร้านค้าในเครือของคุณเพื่อกระจายข่าว

ตอนนี้คุณสงสัยว่า: การส่งจดหมายเป็นวิธีการตลาดที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับทุกคนหรือไม่ และถ้าคุณต้องการกำหนดเป้าหมายผู้บริโภคที่มีความสนใจในเทคโนโลยีและอุปกรณ์จริงจริง ๆ แต่อาศัยอยู่ในสถานที่ที่ห่างไกลจากบริเวณใกล้เคียงของคุณล่ะ

คุณอาจต้องการมีปุ่มบนคอมพิวเตอร์ที่สามารถสร้างรายชื่อผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าจำนวนมากในที่ห่างไกลเหล่านี้ซึ่งสามารถซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณได้โดยอัตโนมัติ

นี่คือจุดเริ่มต้นของการตลาดฐานข้อมูล ซึ่งรวมสิ่งต่างๆ เช่น ข้อมูลในแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ รูปภาพที่สมบูรณ์ของพฤติกรรมของผู้บริโภค กลยุทธ์สำหรับการมีส่วนร่วมที่กำหนดเอง แคมเปญ Omnichannel

สิ่งเหล่านี้อาจฟังดูซับซ้อน แต่สำหรับการขายและการขยายการตลาดที่ประสบความสำเร็จ สิ่งเหล่านี้ก็มีความสำคัญเช่นกัน และเคล็ดลับสำหรับพวกเขาทั้งหมดคือการตลาดฐานข้อมูล แล้ว Database Marketing คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ ลองหาตอนนี้!

การตลาดฐานข้อมูลคืออะไร?

เริ่มจากคำจำกัดความพื้นฐานของการตลาดฐานข้อมูล

การตลาดฐานข้อมูลเป็นการตลาดทางตรงประเภทหนึ่งที่ใช้ฐานข้อมูลของผู้บริโภคเพื่อสร้างรายการเป้าหมายสำหรับการขายส่วนบุคคลและการสื่อสาร ฐานข้อมูลเหล่านั้นประกอบด้วยข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภค เช่น ชื่อและที่อยู่ หมายเลขติดต่อ อีเมล บันทึกการชำระเงิน คำขอข้อมูล และข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมดที่อาจถูกจับโดยชอบด้วยกฎหมายและปลอดภัย

คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลดังกล่าวผ่านแบบฟอร์มใบสมัครคูปองส่วนลด ใบกำกับสินค้า แบบฟอร์มการลงทะเบียน เอกสารการเคลมประกัน และการสมัครรับจดหมายข่าวผู้บริโภค

การตลาดทางตรงแบบทั่วไปหมายถึงการทำรายการต่างๆ เช่น โบรชัวร์และแค็ตตาล็อก จากนั้นส่งไปยังรายชื่อลูกค้าปัจจุบันหรือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าโดยคาดหวังว่ารายการเหล่านี้จะกระตุ้นให้เกิดปฏิกิริยาที่น่าพอใจจากผู้รับ อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ล้าสมัยไปแล้วในยุคของเทคโนโลยี

กลยุทธ์การตลาดฐานข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของแนวทางนี้ต่อไปโดยพยายามเรียนรู้ว่าสินค้าใดที่ผู้บริโภคต้องการ โฆษณาใดกระตุ้นให้เกิดปฏิกิริยาเชิงบวก จากนั้นจึงรวมข้อสังเกตเหล่านั้นผ่านสื่อที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้

เหตุใดการตลาดฐานข้อมูลจึงมีความสำคัญ

ลองดูตัวอย่างที่เรามีที่นี่

ลองนึกภาพสถานการณ์เช่นนี้: ตัวจัดการแอป OTT ต้องการวิธีที่จะเข้าใจสัดส่วนของลูกค้าที่รับชมอย่างล้นหลามเพื่อแนะนำแผนการสมัครสมาชิกระดับพรีเมียมให้กับพวกเขา

เพื่อเพิ่มอัตราการหมุนเวียน พวกเขาใช้ฐานข้อมูลลูกค้าเพื่อจัดกลุ่มผู้ติดตามที่ภักดีและบ่อยครั้ง หลังจากนั้น พวกเขาจะส่งอีเมลแบบรวมจำนวนมากซึ่งเสนอให้ผู้ใช้เหล่านี้ทดลองใช้แบบพรีเมียมฟรีหนึ่งเดือน (เพื่อทำหน้าที่เป็นแรงจูงใจในการจูงใจพวกเขา) เมื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาสามารถประมาณจำนวนลูกค้าเป้าหมายที่จะให้ผลตอบแทนจากการลงทุน

ดังนั้น เมื่อใช้การตลาดฐานข้อมูล คุณสามารถจัดกลุ่มลูกค้าประจำและค้นหาการเพิ่มยอดขายที่เป็นไปได้

หรือลองนึกภาพเจ้าหน้าที่บริการลูกค้าจากแอปอีคอมเมิร์ซกำลังได้รับมอบหมายจากการโทรแบบเย็น ด้วยการตลาดฐานข้อมูล บุคคลนั้นจะสามารถดูข้อมูลของผู้รับโทรศัพท์โดยอัตโนมัติ จากข้อมูลดังกล่าว พวกเขาสามารถระบุได้ว่าผู้รับการโทรเย็นเป็นผู้ซื้อที่มีศักยภาพหรือไม่ นอกจากนี้ ตัวแทนบริการสามารถดูผ่านอินเทอร์เฟซการสนับสนุนที่ปรับแต่งด้วยความรู้นี้ได้อย่างง่ายดาย และตอบคำถามของผู้รับได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

กล่าวโดยย่อ การตลาดฐานข้อมูลช่วยให้คุณสามารถให้การบริการลูกค้าที่เป็นส่วนตัว

หรือลองนึกภาพว่าคุณเป็นผู้จัดการแอปท่องเที่ยวที่มุ่งขยายสายบริการ ด้วยฐานข้อมูลลูกค้า ตอนนี้คุณสามารถเข้าถึงโปรไฟล์ผู้บริโภคของพวกเขาเพื่อดูพฤติกรรมการซื้อและรูปแบบการเดินทางของพวกเขาก่อนที่จะจัดสรรทรัพยากรให้กับความคิดริเริ่ม ประการแรก ความพยายามนี้คือการตัดสินใจว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าจะจองทริปพร้อมไกด์หรือไม่ ประการที่สอง คือการเรียนรู้ว่าลูกค้าประเภทใดจะให้ผลตอบแทนจากการลงทุนสูง

ด้วยการตลาดฐานข้อมูล คุณสามารถทราบได้ว่าสินค้าและบริการใดบ้างที่จะส่งเสริมให้ผู้ชมเฉพาะกลุ่ม

หรือลองนึกภาพว่าคุณเปิดแอปส่งอาหาร หากต้องการนำหน้าและปรับปรุง Conversion คุณต้องมีลูกค้าสั่งอาหารในแอปมากขึ้น คุณอาจกำลังคิดว่าการส่งสแปมผู้ใช้ในช่วงเวลาอาหารเป็นวิธีหนึ่งในการทำเช่นนั้น อย่างไรก็ตาม วิธีที่ดียิ่งขึ้นไปอีกคือการคาดการณ์ว่าผู้บริโภครายใดมีแนวโน้มที่จะสั่งซื้อมากที่สุด โดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของฐานข้อมูลลูกค้า ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถนำเสนอข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับอาหารที่กำลังขายดีและรหัสโปรโมชั่นให้กับผู้คนที่ใช่ในเวลาที่เหมาะสม ทำให้บริษัทของคุณชนะใจลูกค้าเหล่านั้นได้ง่ายขึ้น

ดูการตลาดฐานข้อมูลช่วยให้คุณคาดการณ์ได้ว่าใครจะซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณและเมื่อใดที่พวกเขาจะทำอย่างนั้น

เรามาย่อสิ่งต่าง ๆ ให้แคบลงหน่อย ด้วยกลยุทธ์การตลาดฐานข้อมูลที่ดี คุณสามารถ:

• จัดกลุ่มลูกค้าของคุณ: ตั้งแต่ลูกค้าที่มุ่งมั่นและมีมูลค่าสูงไปจนถึงผู้บริโภคครั้งแรกและผู้ใช้ทั่วไป
• พัฒนากลุ่มผู้บริโภคในวงกว้างตามข้อมูลประชากร อุดมการณ์ หรือแม้แต่ความชอบส่วนบุคคล
• สร้างการสื่อสารที่เหมาะกับทั้งลูกค้าที่มีศักยภาพและลูกค้าปัจจุบัน
• กำหนดเวลาและช่องทางที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการโต้ตอบกับลูกค้า
• เพิ่มความสำเร็จทางการตลาดของคุณด้วยการลดเวลาและทรัพยากรในการส่งแคมเปญไปยังผู้ที่ไม่เต็มใจที่จะตอบสนอง
• สร้างโปรแกรมความภักดีที่มอบสิทธิประโยชน์พิเศษสำหรับการทำธุรกรรมบ่อยครั้ง
• ทำความเข้าใจประสบการณ์ของลูกค้ากับแบรนด์ของคุณ
• ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยเสนอบริการสนับสนุนที่ปรับแต่งได้

ความล้มเหลวของ Database Marketing คืออะไร?

การตลาดฐานข้อมูลมีประโยชน์อย่างมาก แต่ก็ยังมีความท้าทายอยู่บ้าง ผู้โฆษณาต้องพิจารณาถึงอุปสรรคในการดำเนินแคมเปญส่งเสริมการขายอย่างมีประสิทธิภาพ

มองหาปัญหาเหล่านี้ในการตลาดฐานข้อมูล:

• การเสื่อมสภาพของข้อมูล โปรไฟล์ของคุณจะล้าสมัยหากลูกค้าออกจากงาน ได้รับการขึ้นเงินเดือน อยู่ในสถานะที่สูงกว่า โอนไปยังที่อยู่อื่น เปลี่ยนชื่อของพวกเขา และรับที่อยู่อีเมลที่สอง โดยพื้นฐานแล้ว การเปลี่ยนแปลงใดๆ ในชีวิตอาจทำให้ข้อมูลของคุณล้าสมัยได้ ต่อเดือน ฐานข้อมูลที่มีการจัดการอย่างดีลดลงโดยเฉลี่ย 2-3 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งหมายความว่าหนึ่งในสามของข้อมูลอาจไม่ถูกต้องในช่วงหนึ่งปีเท่านั้น เพื่อลดความเสื่อมของข้อมูล คุณอาจต้องการเน้นที่ข้อมูลที่มีแนวโน้มน้อยที่สุดที่จะเปลี่ยนแปลง (เช่น ชื่อและหมายเลขโทรศัพท์มากกว่าอีเมลของบริษัท)

• ความแม่นยำของรายละเอียด: ลูกค้าจะไม่ให้ข้อมูลที่ถูกต้องเสมอไป นอกจากนี้ การพิมพ์ผิด ความสามารถในการอ่านด้วยลายมือ หรือรายละเอียดที่ขาดหายไปอาจส่งผลเสียต่อความถูกต้องของฐานข้อมูลของคุณ

• การดำเนินการกับข้อมูลลูกค้าอย่างทันท่วงที: การรวบรวมและตรวจสอบรายละเอียดจากลูกค้าเป็นเพียงขั้นตอนแรก หากต้องการเข้าถึงความอยากรู้อยากเห็นของลูกค้าในบริษัทของคุณ คุณต้องก้าวให้เร็วเพียงพอ มิฉะนั้น ข้อมูลของคุณจะล้าสมัย

จะสร้างกลยุทธ์การตลาดฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการตลาดฐานข้อมูลคือการสนับสนุนให้บริษัทติดต่อกับผู้บริโภคเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขามีส่วนร่วมกับแบรนด์แบบตัวต่อตัว ไม่จำเป็นต้องพูด การเข้าใจความต้องการของลูกค้า ความปรารถนา ความคาดหวัง รูปแบบ และแม้กระทั่งนิสัยที่อาจเกิดขึ้นช่วยให้แบรนด์ทำให้พวกเขารู้สึกเป็นที่รู้จักและมีคุณค่า โดยไม่ต้องเสียเวลากับข้อความที่ไม่มีความหมาย

ด้วยเหตุนี้ คุณต้องเข้าใจวิธีการเริ่มต้นและสร้างกลยุทธ์การตลาดฐานข้อมูลของคุณเองเพื่อตอบสนองความต้องการของคุณ คุณอาจต้องการเริ่มต้นด้วยขั้นตอนต่อไปนี้

1. ระบุกลุ่มหลัก

พิจารณาปัจจัยเหล่านี้: ลูกค้าเป้าหมายหลักของคุณอายุเท่าไหร่? รายได้ของพวกเขาคืออะไร? ชื่องานคืออะไร? พวกเขาอาศัยอยู่ที่ไหน พวกเขามีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในอะไร? พวกเขากำลังซื้ออะไรอีก

เมื่อคุณได้เกณฑ์เหล่านี้แล้ว คุณสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ของคุณด้วยโปรไฟล์ลูกค้าที่สมบูรณ์แบบ จากนั้น คุณใช้โปรไฟล์นี้เพื่อประเมินว่าต้องการรายละเอียดประเภทใด สุดท้าย รวมไว้ในฐานข้อมูลของคุณ

2. ร่วมมือกับแผนกอื่นๆ

การตลาด การจัดจำหน่าย และการบริการลูกค้าสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับลูกค้าและผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพ คุณต้องหาว่าแต่ละทีมต้องการข้อมูลอะไรบ้าง?

3. ค้นหาแพลตฟอร์มที่เหมาะสม

ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าจะไม่มีประโยชน์ใดๆ ต่อผู้ใดหากบุคคลในบริษัทของคุณไม่สามารถเข้าถึงได้ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องเลือกแพลตฟอร์มที่อำนวยความสะดวกในการแบ่งปันกระบวนการข้อมูล นอกจากนี้ คุณต้องจัดระเบียบข้อมูลผู้บริโภคให้เหมาะสมกับสินค้าหรือบริการประเภทต่างๆ

4. รวบรวมทรัพยากรฐานข้อมูลลูกค้า

การตลาดฐานข้อมูลเริ่มต้นด้วย… คุณเดา … ข้อมูล ยิ่งได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากเท่าไร ความคิดริเริ่มก็จะยิ่งประสบความสำเร็จมากขึ้นเท่านั้น

ข้อมูลเหล่านี้มาจากหลากหลายสถานที่ทั้งภายในและภายนอก ตัวอย่างเช่น เนื่องจากหน่วยงานด้านการเงินและการประกันภัยจำเป็นต้องได้รับชื่อ ที่อยู่ และข้อมูลการขายอื่นๆ อยู่แล้ว จึงไม่ต้องใช้เวลาในการเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเพิ่มเติมอาจมาจากการบริการลูกค้า - แผนกที่ติดตามการโต้ตอบกับลูกค้าทั้งหมด ในขณะเดียวกัน ข้อมูลลูกค้าเพิ่มเติมจะถูกสร้างขึ้นโดยลูกค้าเป้าหมายทางการตลาดและการขาย

แม้ว่าจะเป็นไปได้ที่จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้บริโภคปัจจุบันผ่านการขาย แต่ในบางครั้ง คุณรวบรวม (ซื้อ) ข้อมูลเกี่ยวกับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าจากบุคคลที่สามเป็นหลัก แต่ละประเทศมีกฎระเบียบที่แตกต่างกันซึ่งกำหนดว่าข้อมูลใดบ้างที่สามารถขายได้และไม่สามารถขายได้ โดยส่วนใหญ่จะจำกัดให้แคบลงเฉพาะชื่อ สถานที่ หมายเลขโทรศัพท์ และลักษณะเฉพาะ บริษัทจำนวนมากจะใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ ผู้อื่นอาจต้องปฏิบัติตามสัญญากับลูกค้าที่ห้ามมิให้ทำเช่นนั้น

ข้อมูลเหล่านี้อาจรวมถึง:

• ข้อมูลการได้มา: ลูกค้ามาที่ไซต์/แอปของคุณครั้งแรกเมื่อใดและอย่างไร ช่องทาง/แอฟฟิลิเอตใด แคมเปญโฆษณาใดที่พวกเขาตอบสนอง ฯลฯ

• ข้อมูลประชากร: อายุ เชื้อชาติ สถานภาพการสมรส/ครอบครัว การศึกษา ที่อยู่ ฯลฯ

• ประวัติการใช้งานเว็บไซต์/แอป: ไซต์ที่พวกเขาดู จำนวนการเข้าชม รายการที่คลิกหรือเกมที่เล่นคืออะไร คุณลักษณะที่ใช้คืออะไร ฯลฯ (รวมถึงกิจกรรมที่รายงานก่อนการเข้าสู่ระบบหรือการซื้อครั้งแรก)

• ประวัติการซื้อ/การใช้จ่าย: พวกเขาซื้อจากไซต์ของคุณกี่ครั้ง จำนวนสินค้าที่ซื้อเป็นจำนวนเท่าใด (สินค้าทั้งหมดและสินค้าเฉลี่ยที่ซื้อในแต่ละครั้ง) ค่าสินค้าที่ซื้อเป็นเท่าใด ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อการซื้อหนึ่งครั้งคือเท่าใด วันที่/ช่วงเวลาระหว่างการซื้อแต่ละครั้งคือเท่าใด

• ประวัติการตอบกลับของแคมเปญ: ความถี่ที่ผู้บริโภคโต้ตอบกับแคมเปญของคุณ พวกเขาตอบสนองอย่างไรและอย่างไร แคมเปญประเภทใดที่พวกเขาตอบสนอง และผ่านช่องทางใด

• ข้อมูลโปรแกรมความภักดี: ระดับความภักดีที่ได้รับคืออะไร จำนวนคะแนนที่ได้รับ ส่วนลดที่แลก ฯลฯ

• แบบสำรวจและแบบสอบถามลูกค้า: ผลการสำรวจลูกค้าเป็นอย่างไร และใช้เวลานานแค่ไหนที่ลูกค้าจะตอบแบบสำรวจ

• การรวบรวมปฏิสัมพันธ์: รายละเอียดของการสื่อสารทั้งหมดระหว่างลูกค้าและบริษัท

• ข้อมูลตำแหน่ง: ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่รายงานจากอุปกรณ์มือถือของลูกค้า

• กิจกรรมในโซเชียลมีเดีย: หัวข้อและชื่อแบรนด์ที่มีการพูดคุยบ่อยคืออะไร บทวิจารณ์แอปของคุณคืออะไร ข้อมูลโปรไฟล์ของผู้เยี่ยมชม ฯลฯ

• รายละเอียดการวิเคราะห์ข้อมูลบุคคลที่สาม: เว็บไซต์อื่น ๆ ที่เรียกดูคืออะไร โฆษณาคลิก ข้อมูลกระตุ้นการซื้อ ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและสังคม ฯลฯ

จำเป็นต้องรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อให้ข้อมูลสะอาด (ปราศจากข้อผิดพลาด) เป็นปัจจุบัน และเชื่อมต่อกับลูกค้าแต่ละรายอย่างเหมาะสม เกณฑ์แต่ละข้อเหล่านี้อาจก่อให้เกิดปัญหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งความจำเป็นในการจัดข้อมูลลูกค้าทั้งหมดจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันด้วยตัวระบุลูกค้าที่ไม่ซ้ำกัน เฉพาะในกรณีที่จุดข้อมูลทั้งหมดถูกรวบรวมและเชื่อมต่อกับลูกค้าแต่ละรายอย่างถูกต้อง คุณจะสามารถบรรลุเป้าหมายการตลาดฐานข้อมูลได้

โชคดีที่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีได้พิสูจน์แล้วว่าช่วยได้อย่างมากในภาคส่วนเหล่านี้ทั้งหมด ความเป็นจริงที่ทำให้มันใช้งานได้จริง หรือแม้กระทั่งภาคบังคับสำหรับองค์กรในการปรับใช้เครื่องมือทางการตลาดสำหรับฐานข้อมูลและเพลิดเพลินกับรางวัล

5. รักษา up-to-date และสำรองข้อมูล

ต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมากในการสร้างฐานข้อมูลผู้บริโภค คุณไม่ต้องการที่จะเสียมันทั้งหมดเพียงเพราะไฟฟ้าขัดข้องและข้อบกพร่องทางเทคโนโลยีบางอย่าง นี่คือที่ที่ซอฟต์แวร์ CRM จะช่วยคุณ

นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์ CRM สามารถซิงโครไนซ์โปรไฟล์เป็นระยะ เช่น เมื่อผู้บริโภคเข้าถึงรายละเอียดใหม่ ด้วยการผสานรวมกับซอฟต์แวร์ของคุณและอัปเกรดผู้ติดต่อแต่ละรายในขณะที่พวกเขาค้นหาเว็บไซต์ของคุณด้วยข้อมูลการโต้ตอบ เครื่องมือออนไลน์สามารถปกป้องฐานข้อมูลของคุณจากการสลายตัว

ชำระเงิน: 15+ CRM ที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก

6. รักษาความลับของผู้บริโภคให้คุ้มค่า

โซเชียลมีเดียช่วยอำนวยความสะดวกในกระบวนการรับข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับงานอดิเรก ความคิดเห็น และการเปลี่ยนแปลงชีวิตของลูกค้าของคุณ การปรับแต่งที่ประสบความสำเร็จนั้นเกี่ยวกับการนำเสนอข้อความที่ปรับแต่งให้ผู้ใช้ทราบ ไม่ได้พิสูจน์ว่าคุณมีความรู้ส่วนตัวมากเพียงใด

นอกจากนี้ ไม่มีอะไรสำคัญไปกว่าความไว้วางใจจากลูกค้าของคุณ ความพยายามของคุณจะสูญเปล่าหากวันหนึ่งพวกเขาตื่นขึ้นมาและเห็นข้อมูลส่วนตัวทั้งหมดของพวกเขาทางออนไลน์

7. สร้างการแบ่งส่วน

เมื่อคุณสร้างฐานข้อมูลแล้ว คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการแบ่งกลุ่มผู้ใช้ขั้นพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น แคมเปญที่ออกแบบมาสำหรับลูกค้าครั้งแรกหรือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเป็นหลัก หรือแคมเปญที่ปรับแต่งสำหรับผู้ใช้ในโครงการความภักดีของคุณ

การแบ่งส่วนตลาดมีหลายระดับ แต่ละรายการหมายถึงกลยุทธ์ของบริษัทในการสนับสนุน ขาย และค้นหาผลิตภัณฑ์ไปยังกลุ่มเป้าหมายหรือผู้บริโภคตามลำดับ

การตลาดแบบมวลชน

แนวทางการตลาดแบบ Mass Marketing ขึ้นอยู่กับกลุ่มผู้บริโภคทั้งหมดของผู้มีโอกาสเป็นผู้ซื้อ แทนที่จะมุ่งความสนใจไปที่กลุ่มผู้บริโภคที่เลือก สเปรย์กำจัดแมลงสาบ Baygon หรือยากันยุง Mortein เป็นตัวอย่างหนึ่งของแคมเปญ Mass Marketing ที่เข้าถึงลูกค้าในอนาคตทั้งหมดด้วยข้อความโฆษณาเพียงข้อความเดียว

เซ็กเมนต์ มาร์เก็ตติ้ง

Segment Marketing แปลเป็นเทคนิคที่องค์กรแบ่งกลุ่มเป้าหมายตามความชอบและข้อกำหนดเฉพาะเป็นหมวดหมู่แยกกัน แบรนด์กำหนดเป้าหมายโฆษณาต่างๆ ไปยังกลุ่มต่างๆ โดยดึงพวกเขาไปยังคุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ วิธีการนี้สร้างความแตกต่างของผลิตภัณฑ์ ขึ้นอยู่กับเพศ อายุ รายได้ และสถานที่ตั้งของผู้ซื้อ สำหรับลูกค้าที่มีความต้องการและความปรารถนาในชีวิตประจำวัน

อุตสาหกรรมเสื้อผ้าเป็นตัวอย่างที่ดีของกลยุทธ์การตลาดตามกลุ่ม ลูกค้าที่มุ่งเน้นอาจเป็นกลุ่มเสื้อผ้าชาย หญิง ลำลอง อินเทรนด์ และธุรกิจ

การตลาดเฉพาะกลุ่ม

กลยุทธ์การตลาดนี้เน้นที่การแบ่งส่วนลูกค้าที่มีขนาดเล็กลง ลูกค้าอาจชอบหรือต้องการสินค้าที่ไม่ได้รับการเติมเต็มโดยสินค้าที่มีจำหน่ายในตลาด ในขณะที่บริษัทต่างๆ ก้าวไปข้างหน้าเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ปรับแต่งได้สูงซึ่งตอบสนองความต้องการของลูกค้าแต่ละราย พวกเขาเสนอสินค้าที่ตอบสนองเฉพาะกลุ่มผู้บริโภคบางกลุ่มเท่านั้น

ตัวอย่างของหมวดหมู่ Niche Marketing คือการปั่นจักรยานเสือภูเขา บุคคลที่สนใจเฉพาะการปั่นจักรยานเสือภูเขาจะเป็นเป้าหมายของการแบ่งส่วนตลาดนี้ เป็นตลาดเฉพาะ เนื่องจากไม่ใช่ทุกบริษัทผลิตจักรยานที่ให้บริการนักปั่นจักรยานเสือภูเขา บริษัทที่ผลิตจักรยานเสือภูเขาจะจัดการกับตลาดเฉพาะของนักปั่นจักรยานเสือภูเขาและตอบสนองความต้องการ รสนิยม และข้อกำหนดเฉพาะของพวกเขา

ไมโครมาร์เก็ตติ้ง

ไมโครมาร์เก็ตติ้งเป็นแนวทางการตลาดที่เล็กกว่าสำหรับการแบ่งส่วน มันให้ความสำคัญกับลักษณะของกลุ่มผู้ซื้อที่คาดหวังที่ชัดเจน เช่น ผู้คนในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจงหรือไลฟ์สไตล์ที่เฉพาะเจาะจงมาก

รถยนต์หรูที่มีราคาไม่สูงนักและมีคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยม เช่น ความเร็วสูง รูปลักษณ์เฉพาะบุคคล ฯลฯ เป็นตัวอย่างของการตลาดเฉพาะกลุ่ม ความต้องการรถยนต์เหล่านี้มาจากผู้ที่ชื่นชอบยานยนต์ผู้มั่งคั่งที่กระตือรือร้นในคุณสมบัติพิเศษเฉพาะตัวและมีทรัพยากรทางการเงินเพียงพอสำหรับพวกเขา เนื่องจากรถรุ่นนี้มีราคาสูงและมีขนาดเล็ก

โปรดทราบว่านักการตลาดสามารถบรรลุระดับของการแบ่งส่วนย่อยของผู้บริโภค หรือแม้แต่การแบ่งส่วนระดับบุคคล (ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าการตลาดแบบกลุ่มต่อหนึ่งลูกค้า) โดยการผสานรวมวิธีการแบ่งส่วนต่างๆ ซึ่งส่งผลให้ได้รับประสบการณ์ที่ตรงเป้าหมายอย่างมีความหมายในสภาพแวดล้อมที่อิ่มตัวทางการตลาดในปัจจุบัน ซึ่งแสดงถึงความฉลาดทางอารมณ์และโดดเด่นกว่าคนอื่นๆ อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการตลาดฐานข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ

1. การตลาดฐานข้อมูลอเมซอน

Amazon เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของบริษัทที่มีโฆษณาที่สมบูรณ์แบบโดยใช้ฐานข้อมูล บางคนอาจโต้แย้งว่า Amazon ไม่ได้มีส่วนร่วมในการส่งเสริมเนื้อหาที่เข้มข้น (แม้กระทั่งสำหรับสินค้า B2B) อย่างไรก็ตาม เห็นได้ชัดว่า Amazon ประสบความสำเร็จอย่างมากในการหาประโยชน์และวิเคราะห์ข้อมูลผู้บริโภค

Amazon ติดตามอย่างใกล้ชิดสิ่งที่ผู้ใช้เห็น สั่งซื้อ หรือโพสต์ในรายการสินค้าที่ต้องการ และยังอ้างอิงโยงข้อมูลนี้กับสิ่งที่ผู้ซื้อรายอื่นซื้อเพื่อ "ขายต่อเนื่อง" และ "ขายเพิ่ม" ให้กับผู้ซื้อ (เช่น "คุณยังอาจ ต้องการมันด้วย") อัลกอริธึมทางยุทธวิธีนี้บางครั้งเรียกโดยผู้โฆษณาฐานข้อมูลว่าเป็น "เครื่องมือแนะนำ"

นอกจากนี้ Amazon ยังมีประสิทธิภาพมากในการกำหนดตำแหน่งแบรนด์

• การวางตำแหน่งแบบหลายส่วน: Amazon นำเสนอสินค้าและบริการที่หลากหลาย โดยใช้ประโยชน์จากตลาดมากกว่าหนึ่งแห่งในเวลาเดียวกันอย่างมีประสิทธิภาพ โดยรวมแล้ว ยักษ์ใหญ่แห่งการช้อปปิ้งรายนี้ขายสินค้ามากกว่า 130 ล้านรายการ ดึงดูดความต้องการและความต้องการของกลุ่มผู้บริโภคที่หลากหลาย
• การกำหนดเป้าหมายแบบปรับตัว: ยักษ์ใหญ่ด้านการซื้อของออนไลน์ติดตามการพัฒนาในตลาดภายนอกอย่างใกล้ชิด และปรับตำแหน่งสินค้าและบริการตามการเปลี่ยนแปลงในกลุ่ม เพื่อรับมือกับความพึงพอใจของผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้น

2. การตลาดฐานข้อมูล Netflix

Netflix เป็นอีกตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบ เพื่อความเฉพาะเจาะจง Netflix ใช้อัลกอริธึมตามคำแนะนำ จากนั้นจึงทำการอ้างอิงโยงกับผู้ชมอื่นๆ ที่มีรสนิยมคล้ายกันเพื่อแนะนำรายการตามรูปแบบการรับชมของคุณ

Netflix มีประสิทธิภาพมากในการใช้ฐานข้อมูล ซึ่งระบบแนะนำจะส่งผลต่อเนื้อหาที่สตรีมบนเว็บไซต์โดยเฉลี่ย 80 เปอร์เซ็นต์

แล้ว Netflix ทำอย่างไร?

ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ของ Netflix ที่มีผู้ใช้มากกว่า 148 ล้านคนทำให้ได้เปรียบอย่างมากในการรับข้อมูล จากนั้นจะเน้นไปที่เมตริกด้านล่าง:

• ผู้ใช้รับชมเนื้อหาของ Netflix วันไหน?
• คอมพิวเตอร์ที่ใช้ดูเนื้อหาของ Netflix คืออะไร?
• อุปกรณ์ส่งผลต่อเนื้อหาที่ดูอย่างไร
• ผู้ใช้ค้นหาอะไรในแอพมือถือ/เว็บไซต์
• เปอร์เซ็นต์ของเนื้อหาที่ดูซ้ำคืออะไร?
• ที่จุดที่ผู้ใช้วางเนื้อหา?
• ที่ตั้งของผู้ใช้คืออะไร?
• ผู้ใช้ดูเนื้อหาในช่วงเวลาใดของวันและสัปดาห์
• เวลาส่งผลต่อประเภทเนื้อหาที่ดูอย่างไร
• ข้อมูลเมตาของบุคคลที่สาม เช่น Nielsen
• ข้อมูลโซเชียลมีเดียของ Facebook และ Twitter

ระบบการแนะนำของ Netflix ถูกสร้างขึ้นอย่างชำนาญในลักษณะที่:

• Netflix มุ่งเน้นที่การมอบสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการให้กับผู้ใช้แต่ละคนอย่างแท้จริงผ่าน "ตัวจัดระดับเนื้อหา" ที่กำหนดเอง ซึ่งจะจัดเรียงการเลือกเนื้อหาของผู้ใช้ Netflix แต่ละคนตามข้อมูลที่ได้รับจากผู้ใช้แต่ละราย

สิ่งที่เราพยายามจะพูดก็คือ เช่นเดียวกับ Netflix คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาที่แสดงต่อผู้ใช้แต่ละรายนั้นได้รับการคัดเลือกจากพฤติกรรมส่วนบุคคลและการมีส่วนร่วมกับแบรนด์ของคุณ ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ทุกคนมีประสบการณ์เนื้อหาที่เฉพาะเจาะจง

• Netflix ไม่เพียงแต่แสดงรายการเนื้อหาชั้นนำและมีแนวโน้มขึ้นอยู่กับว่าเนื้อหานั้นมีชื่อเสียงเพียงใด แต่ยังรวมถึงความชอบของผู้ใช้ด้วย พวกเขาโปรโมตเนื้อหาตามการโต้ตอบกับ Netflix ของผู้ใช้

บทเรียนหลักที่นี่คือแม้ว่าลูกค้าของคุณอาจสนใจสิ่งที่กำลังเป็นที่นิยม แต่พวกเขาก็ยังต้องการดูรายการที่ตรงกับความสนใจของพวกเขา ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องแน่ใจว่าเนื้อหาที่คุณโปรโมตมีความเกี่ยวข้องกับความต้องการส่วนบุคคลของลูกค้าของคุณ

• Netflix จัดเรียง "เนื้อหาที่ดูล่าสุด" ตามภาพรวมว่าผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะดูต่อหรือดูซ้ำ หรือพวกเขาเลิกดูเพราะเนื้อหาไม่เหมาะกับรสนิยมของตน

การจัดเรียงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับรองว่า Netflix จะไม่ทำให้ผู้ใช้เบื่อ หากการโต้ตอบของผู้ใช้เผยให้เห็นถึงความอยากรู้อยากเห็น คุณอาจต้องการลดระดับเนื้อหาและนำเสนอสิ่งที่น่าตื่นเต้นมากขึ้น

• "อัลกอริธึมความคล้ายคลึงกันของเนื้อหา" จะแนะนำเนื้อหาที่คล้ายกับที่ผู้ใช้เพิ่งดู เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าผู้คนมีแนวโน้มที่จะบริโภคเนื้อหาที่คล้ายกับที่พวกเขาคุ้นเคยมากกว่า

3. การตลาดฐานข้อมูล Spotify

ผู้ใช้ Spotify ที่ลงทะเบียนรายเดือนสามร้อยล้านคน แม้จะมีผู้ใช้จำนวนมหาศาล แต่ Spotify ยังคงสามารถกรองและจัดลำดับความสำคัญของเนื้อหาได้สำเร็จโดยใช้ข้อมูลผู้ใช้และอัลกอริธึมที่จดสิทธิบัตรเพื่อสร้างส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่เหนือกว่าและปรับแต่งได้

การใช้ฐานข้อมูลเพื่อสร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคลนั้นฟังดูเรียบง่ายและไม่ใช่นวัตกรรมใหม่ทั้งหมด ถึงกระนั้นเคล็ดลับที่นี่คือวิธีการทำงานได้ดี ผู้บริโภคจะได้เพลิดเพลินกับบริการที่สมบูรณ์และเป็นส่วนตัวโดยไม่ต้องทำงานเพิ่มเติม สิ่งที่พวกเขาต้องทำคือใช้เครือข่ายตามปกติ รอบกิจกรรมนั้น อัลกอริทึมจะสร้างแนวคิดเกี่ยวกับเนื้อหาเพิ่มเติม

การใช้อัลกอริธึมในการติดตามและคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้านั้นมีประโยชน์จนถึงขั้นที่ลูกค้ารู้สึกว่าแอปใช้งานได้จริงในทุกกิจกรรม จึงทำให้ลูกค้ามีความภักดีมากกว่าที่เคย อันที่จริง Spotify มีลูกค้าประจำและใช้งานอยู่หลายล้านรายของบริการแบบชำระเงิน (138 ล้านคนเป็นสมาชิก Spotify Paid) ที่ได้รับผลประโยชน์

ตัวอย่างหนึ่งของเนื้อหาส่วนบุคคลของ Spotify คือเพลย์ลิสต์ Spotify ใช้ AI ที่ช่วยผู้ใช้ในการดูแลจัดการเพลย์ลิสต์ที่กำหนดเอง เช่น "Discover Weekly" และ "Release Radar" ผ่านเครื่องมือแนะนำการคาดการณ์ ผู้ใช้ Twitter หลายคนชื่นชมการใช้ฐานข้อมูล Spotify และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างเพลย์ลิสต์ที่ออกแบบมาเฉพาะตัวและเป็นส่วนตัว โดยล้อเล่นว่าเพลย์ลิสต์ "Discover Weekly" เป็นคู่ครองมากกว่าของจริง

Daily Mix เป็นอีกสิ่งที่ยอดเยี่ยม หลังจากที่คุณฟังเพลงโปรดของ Spotify มาระยะหนึ่งแล้ว Spotify จะรวบรวมรูปแบบการฟังของคุณและสร้างเพลย์ลิสต์เหล่านี้เพื่อให้คุณเพลิดเพลินกับเพลงโปรดของคุณโดยเฉพาะ ไม่เพียงแค่นั้น Spotify ยังใช้เทคโนโลยีการจัดกลุ่มและสร้างคำแนะนำเกี่ยวกับเพลงโปรดของคุณ โดยผสมผสานรายการโปรดที่มีอยู่เข้ากับคำแนะนำใหม่ๆ เพลย์ลิสต์เหล่านี้ได้รับการรีเฟรชทุกวัน ดังนั้นเรื่องน่าปวดหัวไม่เคยหยุดหย่อน

Spotify มีเพลย์ลิสต์ประมาณ 4 พันล้านรายการอยู่บนแพลตฟอร์ม ประมาณ 30% ของเวลาฟัง Spotify ถูกใช้ไปกับเพลย์ลิสต์ที่คัดสรรโดย Spotify ประมาณ 55% ของจำนวนเงินนั้นมีไว้สำหรับเพลย์ลิสต์ที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคนตามนิสัยการฟังของพวกเขา

ใครต้องการการตลาดฐานข้อมูล?

ใครบ้างที่สามารถทำกำไรจากการตลาดฐานข้อมูล? บริษัทใดๆ ก็ได้ กล่าวโดยย่อ บริษัทจำนวนมากใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดทางตรง เช่น บริษัทการเงิน ซัพพลายเออร์ บริษัทซอฟต์แวร์ บริษัทอินเทอร์เน็ตในบ้าน บริษัทประกันภัย และบริษัท B2B

แต่ก่อนหน้านั้น เราต้องพิจารณาข้อดีข้อเสียของมัน เหมือนกับการตัดสินใจอื่นๆ มีค่าใช้จ่ายจำนวนมากในการติดตั้งและจัดการระบบการตลาดฐานข้อมูล และค่าใช้จ่าย ความมุ่งมั่นด้านเวลา... และการใช้ทรัพยากรทั้งหมดต้องได้รับการชดเชยด้วยรายได้ที่เพิ่มขึ้นซึ่งได้รับจากกลยุทธ์การตลาดฐานข้อมูล

ดังนั้นผู้สมัครการตลาดฐานข้อมูลที่ดีที่สุดมักจะเป็นองค์กรที่สร้างการเข้าชมเว็บไซต์เพียงพอและขายสินค้าหลายรายการ

และสมมติว่าพวกเขามีพันธมิตรระยะยาวกับลูกค้าที่ลงทุนในการตลาดเนื้อหาอย่างต่อเนื่อง ในกรณีนี้ องค์กรที่กำหนดเป้าหมาย B2B จะจับมือกับ Database Marketing

นอกจากนี้ สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ซึ่งมีฐานลูกค้าขนาดใหญ่และสร้างข้อมูลธุรกรรมจำนวนมาก การตลาดฐานข้อมูลมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อ ยิ่งการรวบรวมข้อมูลเดิมมีความครอบคลุมมากขึ้นเท่าใด ก็ยิ่งมีความเป็นไปได้มากขึ้นในการระบุกลุ่มลูกค้าและ/หรือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเพื่อสร้างรูปแบบนิสัย

เครือข่ายโฆษณาเครือข่ายสังคมและ Google AdWords ได้ปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดของฐานข้อมูลโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลทางภูมิศาสตร์และพฤติกรรมของไซต์เพื่อเข้าถึงกลุ่มลูกค้าได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ในขณะที่ธุรกิจทั้งหมดอาจมีส่วนร่วมในแนวทางปฏิบัติทางการตลาดสำหรับฐานข้อมูลอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ไม่ช้าก็เร็ว โลกเพิ่งเริ่มเห็นการพัฒนาเหล่านี้เติบโตอย่างมากในขณะนี้

เราไม่ค่อยเห็นนักการตลาดติดตามพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างน่าเชื่อถือผ่านเครือข่ายและเบราว์เซอร์ต่างๆ และรวมข้อมูลอย่างมีเหตุผลเพื่อตอบสนองต่อความต้องการและความคาดหวังของพวกเขาอย่างเพียงพอ

โปรดทราบว่าเราต้องสามารถตรวจสอบและจัดประเภทลูกค้าโดยใช้อัลกอริธึมตามพฤติกรรมที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ เพื่อบรรลุ "เป้าหมายสูงสุด" ของประสบการณ์การตลาดอัตโนมัติที่เป็นส่วนตัวและเป็นส่วนตัว น่าเศร้าที่เทคโนโลยีประเภทนี้มีความหลากหลายและไม่ค่อยรวมเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม โลกยังคงเรียนรู้ ปรับปรุง และเข้าใกล้ "เป้าหมายสูงสุด" ทุกวัน

บทสรุป

สำหรับบริษัท B2B จำนวนมาก กลยุทธ์การตลาดด้วยฐานข้อมูลจะสอดคล้องกับกลยุทธ์การตลาดตามบัญชี (ABM) อย่างใกล้ชิด พวกเขาให้ข้อมูลเชิงลึกที่นักการตลาดสามารถใช้เพื่อ "กำหนดเป้าหมายได้มาก" กลุ่มหลัก ซึ่งเป็นส่วนประกอบ ABM ที่จำเป็น เมื่อเร็ว ๆ นี้ เนื่องจากการเติบโตของ ABM และการเพิ่มขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่อง (ซึ่งดำเนินกิจกรรมที่ "เหมือนมนุษย์" โดยอิงจากการป้อนข้อมูล) บริษัทการตลาดฐานข้อมูลและหน่วยงานภายในของบริษัทจึงมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย มันจะเปลี่ยนสิ่งที่เคยเป็น "ประสบการณ์ใหม่" ให้เป็นเพียงแค่ "มาตรฐานอุตสาหกรรม" หรือ "ข้อกำหนดเบื้องต้นพื้นฐาน" อย่างไม่ต้องสงสัย ความก้าวหน้าจาก "เอกลักษณ์" ไปสู่ ​​"วิธีการทำงานธรรมดา" นี้น่าจะเทียบได้กับวิถีที่เราประสบกับการเพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ต

ดังนั้น ผู้บริโภคในปัจจุบันจึงแสวงหาประสบการณ์เฉพาะตัวจากบริษัทของคุณ เพื่อให้ลูกค้าของคุณพึงพอใจ นักการตลาดจำเป็นต้องมีมุมมองเดียวของลูกค้าแต่ละรายในทุกขั้นตอน จากนั้นพวกเขาจะเข้าใจการเดินทางของลูกค้าและเข้าหาพวกเขาอย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้นเท่านั้น

กลยุทธ์ทางการตลาดโดยใช้ฐานข้อมูลจะช่วยให้คุณทำอย่างนั้นได้