什么是数据库营销？ 如何制定有效的数据库营销策略？

想一想这样的情况：您在一家经营电器和移动设备的公司工作。 本周，您的商店有一些新商品登陆，您计划向连锁店周围的居民发起电子邮件营销计划以传播新闻。

现在你想知道：邮寄对每个人来说是最有效的营销方式吗？ 如果您想针对对技术和小工具真正感兴趣但居住在远离您附近的地方的消费者怎么办？

您可能希望在计算机上有一个按钮，该按钮可以自动在这些遥远的地方创建一长串可能购买您产品的潜在客户。

这就是数据库营销发挥作用的地方。它包括实时数据、可操作的洞察力、消费者行为的完整图片等。 定制参与策略； 全渠道活动。

它们听起来确实很复杂，但对于成功的销售和营销扩展来说，它们也很重要。 他们所有人的秘诀就是数据库营销。 那么什么是数据库营销，为什么它很重要？ 现在就来了解一下吧！

什么是数据库营销？

让我们从一个基本的数据库营销定义开始。

数据库营销是一种直接营销，它利用消费者的数据库为个人销售和交流创建有针对性的列表。 这些数据库包含消费者的一些个人信息，例如姓名和地址、联系电话、电子邮件、支付记录、信息请求以及所有其他可能合法和安全地获取的数据。

您可以通过折扣券申请表、销售发票、注册表、保险索赔文件和消费者通讯订阅访问此类信息。

传统的直接营销意味着制作诸如小册子和目录之类的物品，然后将它们发送给当前或潜在客户的列表，期望这些物品能够引起接收者的良好反应。 然而，这种方法在技术时代已经过时了。

数据库营销策略进一步提高了这种方法的效率，尝试了解消费者想要哪些商品，哪些广告会引发积极反应，然后通过正确的媒介结合这些观察结果来满足这些需求。

为什么数据库营销很重要？

让我们来看看这里的一些例子。

想象一下这样的情况：OTT 应用经理需要一种方法来掌握其经常疯狂观看的客户的比例，以便向他们介绍高级订阅计划。

为了提高流动率，他们使用他们的客户数据库对他们忠诚的、频繁的观察者进行分组。 之后，他们会发送大量合并的电子邮件，为这些用户提供一个月的免费高级试用期（作为激励他们的激励措施）。 使用数据分析，他们可以估计有多少目标客户将产生投资回报。

因此，使用数据库营销，您可以对忠实客户进行分组并找到可能的追加销售

或者，想象一下电子商务应用程序中的客户服务人员被委派了冷电话。 使用数据库营销，该人可以自动查看电话收件人的信息。 根据这些信息，他们可以确定电话接听者是否是潜在买家。 此外，服务代表可以通过定制的支持界面轻松查看这些知识，并更快地响应接收者的问题。

简而言之，数据库营销允许您提供个性化的客户服务

或者，假设您是一个旨在扩大其服务范围的旅行应用程序的经理。 借助客户数据库，您现在可以访问他们的消费者资料以查看他们的购买习惯和旅行模式，然后再将资源分配给计划。 首先，这项工作是决定他们的潜在客户是否会预订它的导游服务。 其次，要了解哪些客户类型会产生高投资回报。

使用数据库营销，您可以知道要向特定受众推广哪些项目和服务

或者，假设您运行一个送餐应用程序。 为了保持领先地位并提高转化率，您需要更多的客户在您的应用上点餐。 您可能认为在任何用餐时间向用户发送垃圾邮件是一种方法。 然而，更好的方法是使用客户数据库预测分析来预测哪些消费者最有可能订购。 这样，您就可以在正确的时间向正确的人提供有关哪些食品热销和促销代码的更新，从而使您的公司更容易赢得这些客户。

看，数据库营销可帮助您预测谁会购买您的产品以及他们何时购买

让我们把事情缩小一点。 使用体面的数据库营销策略，您可以：

• 将您的客户分组：从最忠诚、高价值的客户到初次使用的消费者和临时用户。
• 根据人口统计、意识形态甚至个人喜好开发广泛的消费者群体。
• 为潜在客户和现有客户创建高度定制的通信。
• 确定客户互动的最佳时间和渠道。
• 通过减少向不愿回应的人发送活动所花费的时间和资源来提高您的营销成功率。
• 建立积极的忠诚度计划，为频繁交易提供独家优惠。
• 了解客户对您的品牌的体验。
• 通过提供定制的支持服务来增强客户体验。

数据库营销的挫折是什么？

数据库营销非常有益，但仍然存在一些挑战。 广告商需要考虑障碍才能有效地实施促销活动。

在数据库营销中注意这些问题：

• 数据恶化。 如果客户辞职、获得加薪、达到更高的现状、转移到不同的地址、更改姓名并获得第二个电子邮件地址，您的个人资料就会过时。 基本上，任何生活转变都可能使您的数据过时。 每个月，一个管理良好的数据库平均下降 2-3%，这意味着三分之一的数据可能在一年内不准确。 为了最大限度地减少数据退化，您可能希望专注于最不可能更改的信息（例如，姓名和电话号码而不是公司电子邮件）

• 细节的准确性：客户不会总是提供准确的数据。 此外，拼写错误、手写可读性或缺少细节会对数据库的准确性产生负面影响。

• 及时处理客户数据：收集和审查客户的详细信息只是第一步。 为了激发客户对贵公司的好奇心，您必须行动得足够快。 否则，您的数据将过时。

如何制定有效的数据库营销策略？

数据库营销的关键优势在于它鼓励公司与消费者保持联系，以确保他们与品牌进行一对一的互动。 毋庸置疑，了解客户的愿望、愿望、期望、模式甚至潜在习惯有助于品牌让他们感到被倾听和重视，而不会浪费他们的时间在无意义的信息上。

为此，您需要了解如何开始并创建自己的数据库营销策略以满足您的需求。 您可能希望从以下步骤开始。

1. 确定主要群体

考虑以下因素：您的主要目标客户几岁？ 他们的收入是多少？ 职称是什么？ 他们住在哪里？ 他们积极参与什么？ 他们还买什么？

一旦获得这些标准，您就可以创建具有全面完美客户档案的产品。 然后，您使用此配置文件来评估需要什么样的详细信息。 最后，将它们包含在您的数据库中。

2. 与其他部门合作

营销、分销和客户服务也与客户和潜在客户保持密切联系。 为了提高效率，您需要弄清楚每个团队需要哪些数据？

3.找到合适的平台

如果您公司的人员无法访问客户洞察力，那么任何人都不会使用它。 因此，选择一个促进信息共享的平台至关重要。 此外，您需要组织消费者信息以适应各种商品或服务类别。

4. 收集客户数据库资源

数据库营销始于……您猜对了……数据。 获得的有用信息越多，该倡议就越成功。

这些数据来自许多地方，包括内部和外部。 例如，由于金融和保险机构已经需要获取姓名、地址和其他销售信息，因此无需额外时间即可将信息保存在数据库中。 更多数据可能来自客户服务 - 跟踪所有客户互动的部门。 同时，营销和销售线索会产生额外的客户数据。

尽管可以通过销售收集当前消费者的数据，但通常，您主要从第三方收集（购买）潜在客户的数据。 不同的国家有不同的法规来规范哪些数据可以出售，哪些数据不能出售，可能主要将其缩小到姓名、位置、电话号码和特定特征。 大量公司将利用这一点； 其他人可能必须遵守与客户签订的禁止他们这样做的合同。

这些数据可能包括：

• 获取信息：客户何时以及如何首次访问您的网站/应用程序、来自哪个渠道/附属公司、他们响应了哪个广告活动等。

• 人口统计数据：年龄、种族、婚姻/家庭状况、教育程度、地址等。

• 网站/应用使用历史：他们浏览了哪些网站，访问次数是多少，点击过的项目或玩过的游戏，使用过的功能等（包括登录或首次购买前报告的活动）

• 购买/消费历史：他们从您的网站购买了多少次，购买的物品数量是多少（总物品和每次购买的平均物品），购买物品的成本是多少，每次购买的平均支出是多少； 每次购买之间的日期/间隔是多少。

• 活动响应历史记录：消费者与您的活动互动的频率、他们的反应方式和反应程度、他们回应的活动类型以及通过哪些渠道。

• 忠诚度计划信息：获得的忠诚度等级、获得的积分数、兑换的折扣等。

• 客户调查和问卷：客户调查的结果是什么，客户完成调查需要多长时间。

• 交互收集：客户与公司之间所有通信的详细信息

• 位置数据：从客户的移动设备报告的地理位置

• 社交媒体中的活动：经常讨论的主题和品牌名称是什么，您的应用评论是什么，访问者的个人资料信息等。

• 第三方数据分析详情：浏览过哪些其他网站、点击了哪些广告、引发购买的数据、社会经济指标等。

有必要以这样一种方式合并不同的数据源，即信息是干净的（没有错误）、最新的并且正确地连接到每个特定的客户。 这些标准中的每一个都可能带来困难，尤其是需要将来自不同来源的所有客户信息与唯一的客户标识符对齐。 只有正确收集所有数据点并将其连接到单个客户，您才能实现数据库营销目标。

幸运的是，在过去的几年里，技术已被证明在所有这些领域都提供了巨大的帮助。 这使得企业为数据库部署营销工具并享受回报变得切实可行，甚至可能是强制性的。

5. 保持最新和备份信息

创建消费者数据库需要大量时间和资源。 您不想仅仅因为一些电源故障和技术错误而浪费它。 这就是 CRM 软件可以帮助您的地方。

此外，CRM 软件可以定期同步配置文件，例如：当消费者访问新的详细信息时。 通过与您的软件集成并在每个联系人使用交互数据搜索您的网站时升级他们，在线工具可以保护您的数据库免受衰减。

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6.重视消费者隐私

社交媒体极大地促进了深入了解客户的爱好、观点和生活变化的过程。 成功的定制是向知情的用户提供量身定制的信息，而不是证明您拥有多少个人知识。

此外，没有什么比您的客户信任更重要的了。 如果有一天他们醒来并在网上看到他们所有的私人信息，那么您的努力将付诸东流。

7.创建细分

构建数据库后，您可以从一些基本的用户细分开始。 例如，主要为新客户或潜在客户设计的活动，或为您的忠诚度计划中的用户定制的活动。

市场细分有几个层次； 每一个都指公司的战略，以分别支持、销售和定位其产品给目标受众或消费者。

大众营销

大众营销方法依赖于潜在购买者的整个消费者群体，而不是专注于选定的消费者群体。 Baygon 蟑螂喷雾或 Mortein 驱蚊线圈是大众营销活动的例子，它通过单一的广告信息覆盖所有未来的客户。

细分市场营销

细分营销转化为一种技术，在该技术中，组织根据目标受众的特定偏好和要求将其分成不同的类别。 该品牌将各种广告定位到不同的细分市场，将它们吸引到产品的特定功能上。 这种方法根据购买者的性别、年龄、收入和位置，为具有日常需求和愿望的客户创造了产品差异。

服装行业完美地体现了细分市场营销策略。 重点客户可能是男性、女性、休闲、时尚和商务服装细分市场。

利基市场营销

这种营销策略集中在较小的客户细分上。 客户可能喜欢或想要市场上可用的产品不完全满足的物品。 随着公司向前迈进，以创造高度定制的产品来满足客户的个人喜好，他们提供的产品只迎合某些消费者群体。

利基营销类别的一个例子是山地自行车。 只对山地自行车感兴趣的个人将成为这种市场细分的目标。 这是一个利基市场，因为并非每个自行车生产公司都迎合山地车手。 生产山地自行车的公司针对山地自行车的利基市场，满足他们独特的需求、品味和规格。

微营销

微营销是一种更小的细分营销方法。 它迎合了定义明确的潜在买家群体的特征，例如特定地理区域的人或非常特殊的生活方式。

价格高得令人望而却步并具有高速、个性化外观等出色功能的豪华车就是利基营销的例子。 对这些车辆的需求来自富有的汽车爱好者，他们热衷于独特的功能并有财力购买它们，因为这些车型非常昂贵且体积小。

请记住，营销人员可以通过整合不同的细分方法来实现消费者微细分，甚至是个体级别的细分（也称为单一客户营销）。 这导致在当今营销饱和的环境中具有高度有意义的针对性体验，这些体验展示了情商并有效地从人群中脱颖而出。

成功的数据库营销示例

1.亚马逊数据库营销

亚马逊是使用数据库完善广告的公司的完美典范。 有些人可能会争辩说，亚马逊不参与激烈的内容推广（即使是其 B2B 商品）。 尽管如此，很明显亚马逊在利用和分析消费者数据方面非常成功。

亚马逊密切监控用户在愿望清单上看到、订购或发布的内容，并将这些数据与其他买家购买的内容进行交叉引用，以“交叉销售”和“追加销售”其购物者（例如，“您也可以也需要它”）。 这种战术算法有时被数据库广告商称为“推荐引擎”。

此外，亚马逊在定位其品牌方面非常有效。

• 多细分市场定位：亚马逊提供种类繁多的商品和服务，同时有效地开拓多个市场。 这家购物巨头总共售出了超过 1.3 亿件商品，吸引了各式各样的消费群体的需求和欲望。
• 适应性定位：这家在线购物巨头密切跟踪外部市场的发展，并根据细分市场的变化定期重新定位商品和服务，以应对不断增长的消费者偏好。

2. Netflix 数据库营销

Netflix 是另一个完美的例子。 具体来说，Netflix 使用基于推荐的算法。 然后，它会与其他口味相似的观众交叉引用它，以根据您的观看模式推荐节目。

Netflix 在使用其数据库方面非常有效，以至于其推荐系统平均影响了其网站上流式传输的 80% 的内容。

那么，Netflix 是如何做到的呢？

Netflix 拥有超过 1.48 亿用户的庞大客户群使其在获取数据方面具有显着优势。 然后，它专注于以下指标：

• 用户观看 Netflix 内容的日期是什么时候？
• 用户观看 Netflix 内容的计算机是什么？
• 设备如何影响观看的内容？
• 用户在其移动应用程序/网站上搜索什么？
• 重看内容的百分比是多少？
• 用户在什么时候丢弃内容？
• 用户的位置在哪里？
• 用户在一天和一周的什么时间观看其内容？
• 时间如何影响观看的内容类型？
• 尼尔森等第三方元数据。
• Facebook 和 Twitter 的社交媒体数据。

Netflix 的推荐系统巧妙地创建了以下方式：

• Netflix 专注于通过自定义“内容排名器”准确地为每个用户提供用户喜欢的内容，该“内容排名器”根据从每个用户处获得的信息排列每个 Netflix 用户的内容选择。

我们想说的是，像 Netflix 一样，您可以使用数据库来确保向每个用户显示的内容是根据个人行为和与您的品牌的互动来选择的，这意味着每个用户都有特定的内容体验。

• Netflix 不仅根据内容的知名度，还根据用户的喜好列出领先和热门内容。 他们根据用户的 Netflix 互动来推广内容。

这里的主要教训是，虽然您的客户可能对时尚感兴趣，但他们仍然想观看符合他们兴趣的节目。 因此，确保您宣传的内容与客户的个人需求相关是至关重要的。

• Netflix 根据用户是否可能继续观看或重新观看，或者因为内容不符合他们的口味而放弃观看的概述，对“最近观看的内容”进行排序。

这种排序对于确保 Netflix 不会让用户感到厌烦至关重要。 如果用户交互显示缺乏好奇心，您可能希望将内容降级并提供更令人兴奋的内容。

• “内容相似度算法”推荐与用户刚刚观看的内容相似的内容。 值得注意的是，人们更倾向于消费与他们熟悉的内容相似的内容。

3. Spotify 数据库营销

Spotify 的 3 亿月注册用户。 尽管用户数量庞大，Spotify 仍然可以使用用户数据和专利算法成功过滤内容并确定其优先级，从而构建出卓越的定制用户界面。

使用数据库制作个性化的内容听起来很简单，而且没有那么创新。 不过，这里的诀窍是它的工作原理。 无需任何额外工作，消费者将享受到完整、个性化的服务。 他们需要做的就是像往常一样使用网络。 围绕该活动，该算法构建了更多内容创意。

使用算法来跟踪和预测客户行为非常有用，以至于客户觉得应用程序在每项活动中都在为他们工作。 因此，客户比以往任何时候都更加忠诚。 事实上，Spotify 拥有数百万忠诚和活跃的付费服务客户（1.38 亿是 Spotify 付费用户），他们享受着这些好处

Spotify 的个性化内容的一个例子是播放列表。 通过他们的预测推荐引擎，Spotify 使用人工智能来帮助用户策划自定义播放列表，如“发现周刊”和“发布雷达”。 许多 Twitter 用户赞赏使用 Spotify 数据库和机器学习来制作如此高度定制和个性化的播放列表，并开玩笑说“发现周刊”播放列表比他们的真实播放列表更像是配偶。

Daily Mix 是另一件很酷的事情。 在您聆听您最喜爱的 Spotify 歌曲一段时间后，Spotify 会收集您的聆听模式并制作这些播放列表，专门供您欣赏您喜爱的歌曲。 不仅如此，Spotify 使用集群技术，然后围绕您最喜欢的歌曲创建推荐，将您现有的最爱与新的建议混合在一起。 这些播放列表每天都会更新，因此令人头疼的事情永远不会停止。

事实上，根据 Spotify 本身的数据，该平台上存在大约 40 亿个播放列表。 大约 30% 的 Spotify 收听时间花在 Spotify 策划的播放列表上。 其中大约 55% 用于根据每个用户的收听习惯个性化的播放列表。

谁需要数据库营销？

谁可以从数据库营销中获利？ 简而言之，任何公司都可以。 许多公司使用数据库技术来优化他们的直接营销活动，例如金融公司、供应商、软件公司、家庭互联网公司、保险公司和 B2B 公司。

但在此之前，我们必须像其他所有决定一样考虑它的利弊。 安装和管理数据库营销系统需要大量成本，而且费用、时间承诺……以及总资源利用率必须通过数据库营销策略获得的收益提高来补偿。

因此，最好的数据库营销申请者通常是已经产生了足够的网站流量并销售多种商品的组织。

并假设他们有长期的客户合作伙伴关系，持续投资于内容营销。 在这种情况下，以B2B为目标的企业将与数据库营销齐头并进。

此外，对于拥有庞大客户群并产生大量交易数据的大公司而言，数据库营销非常有用。 原始数据收集越全面，识别客户群和/或潜在客户以产生习惯模式的可能性就越大。

社交网络广告网络和 Google AdWords 通过利用地理数据和站点行为来更准确地触及客户群，从而完善了数据库的营销策略。

虽然所有企业迟早都会不可避免地参与数据库营销实践，但世界现在才刚刚开始看到这些发展显着增长。

我们很少看到营销人员通过各种网络和浏览器可靠地监控客户行为，并合理地整合数据以充分满足他们的愿望和期望。

请记住，我们必须能够使用从多个来源汇总的基于行为的算法来监控和分类客户，以实现个性化、自动化营销体验的“最终目标”。 可悲的是，这些类型的技术种类繁多，而且很少被很好地整合。 然而，这个世界每天都在学习和进步，离“终极目标”越来越近。

结论

对于许多 B2B 公司而言，数据库营销策略与基于帐户的营销 (ABM) 策略密切相关。 它们提供了营销人员可以用来“超目标”关键细分市场的洞察力，这是必要的 ABM 组件。 最近，由于 ABM 的增长和机器学习（基于数据输入执行“类人”活动）的即将普及，数据库营销公司及其内部同行变得越来越重要。

随着技术的发展，它无疑会将过去的“新奇体验”转变为仅仅是“行业标准”或“基本前提”。 这种从“独特性”到“普通工作方式”的进展很可能与我们在互联网兴起时所经历的轨迹相媲美。

因此，今天的消费者寻求贵公司的定制体验。 为了让您的客户满意，营销人员需要在每一步都对每个客户进行单一视图。 只有这样他们才能理解客户的旅程并更实质性地接近他们。

使用数据库的营销策略将帮助您做到这一点。