什麼是數據庫營銷？ 如何制定有效的數據庫營銷策略？

想一想這樣的情況：您在一家經營電器和移動設備的公司工作。 本週，您的商店有一些新商品登陸，您計劃向連鎖店周圍的居民發起電子郵件營銷計劃以傳播新聞。

現在你想知道：郵寄對每個人來說是最有效的營銷方式嗎？ 如果您想針對對技術和小工具真正感興趣但居住在遠離您附近的地方的消費者怎麼辦？

您可能希望在計算機上有一個按鈕，該按鈕可以自動在這些遙遠的地方創建一長串可能購買您產品的潛在客戶。

這就是數據庫營銷發揮作用的地方。它包括實時數據、可操作的洞察力、消費者行為的完整圖片等。 定制參與策略； 全渠道活動。

它們聽起來確實很複雜，但對於成功的銷售和營銷擴展來說，它們也很重要。 他們所有人的秘訣就是數據庫營銷。 那麼什麼是數據庫營銷，為什麼它很重要？ 現在就來了解一下吧！

什麼是數據庫營銷？

讓我們從一個基本的數據庫營銷定義開始。

數據庫營銷是一種直接營銷，它利用消費者的數據庫為個人銷售和交流創建有針對性的列表。 這些數據庫包含消費者的一些個人信息，例如姓名和地址、聯繫電話、電子郵件、支付記錄、信息請求以及所有其他可以合法和安全地獲取的數據。

您可以通過折扣券申請表、銷售發票、註冊表、保險索賠文件和消費者通訊訂閱訪問此類信息。

傳統的直接營銷意味著製作諸如小冊子和目錄之類的物品，然後將它們發送給當前或潛在客戶的列表，期望這些物品能夠引起接收者的良好反應。 然而，這種方法在技術時代已經過時了。

數據庫營銷策略進一步提高了這種方法的效率，嘗試了解消費者想要哪些商品，哪些廣告會引發積極反應，然後通過正確的媒介結合這些觀察結果來滿足這些需求。

為什麼數據庫營銷很重要？

讓我們來看看這裡的一些例子。

想像一下這樣的情況：OTT 應用經理需要一種方法來掌握其經常瘋狂觀看的客戶的比例，以便向他們介紹高級訂閱計劃。

為了提高流動率，他們使用他們的客戶數據庫對他們忠誠的、頻繁的觀察者進行分組。 之後，他們會發送大量合併的電子郵件，為這些用戶提供一個月的免費高級試用期（作為激勵他們的激勵措施）。 使用數據分析，他們可以估計有多少目標客戶將產生投資回報。

因此，使用數據庫營銷，您可以對忠實客戶進行分組並找到可能的追加銷售

或者，想像一下電子商務應用程序中的客戶服務人員被委派了冷電話。 使用數據庫營銷，該人可以自動查看電話收件人的信息。 根據這些信息，他們可以確定電話接聽者是否是潛在買家。 此外，服務代表可以通過定制的支持界面輕鬆查看這些知識，並更快地響應接收者的問題。

簡而言之，數據庫營銷允許您提供個性化的客戶服務

或者，假設您是一個旨在擴大其服務範圍的旅行應用程序的經理。 借助客戶數據庫，您現在可以訪問他們的消費者資料以查看他們的購買習慣和旅行模式，然後再將資源分配給計劃。 首先，這項工作是決定他們的潛在客戶是否會預訂它的導遊服務。 其次，要了解哪些客戶類型會產生高投資回報。

使用數據庫營銷，您可以知道要向特定受眾推廣哪些項目和服務

或者，假設您運行一個送餐應用程序。 為了保持領先地位並提高轉化率，您需要更多的客戶在您的應用上點餐。 您可能認為在任何用餐時間向用戶發送垃圾郵件是一種方法。 然而，更好的方法是使用客戶數據庫預測分析來預測哪些消費者最有可能訂購。 這樣，您就可以在正確的時間向正確的人提供有關哪些食品熱銷和促銷代碼的更新，從而使您的公司更容易贏得這些客戶。

看，數據庫營銷可幫助您預測誰會購買您的產品以及他們何時購買

讓我們把事情縮小一點。 使用體面的數據庫營銷策略，您可以：

• 將您的客戶分組：從最忠誠、高價值的客戶到初次使用的消費者和臨時用戶。
• 根據人口統計、意識形態甚至個人喜好開發廣泛的消費者群體。
• 為潛在客戶和現有客戶創建高度定制的通信。
• 確定客戶互動的最佳時間和渠道。
• 通過減少向不願回應的人發送活動所花費的時間和資源來提高您的營銷成功率。
• 建立積極的忠誠度計劃，為頻繁交易提供獨家優惠。
• 了解客戶對您的品牌的體驗。
• 通過提供定制的支持服務來增強客戶體驗。

數據庫營銷的挫折是什麼？

數據庫營銷非常有益，但仍然存在一些挑戰。 廣告商需要考慮障礙才能有效地實施促銷活動。

在數據庫營銷中註意這些問題：

• 數據惡化。 如果客戶辭職、獲得加薪、達到更高的現狀、轉移到不同的地址、更改姓名並獲得第二個電子郵件地址，您的個人資料就會過時。 基本上，任何生活轉變都可能使您的數據過時。 每個月，一個管理良好的數據庫平均下降 2-3%，這意味著三分之一的數據可能在一年內不准確。 為了最大限度地減少數據退化，您可能希望專注於最不可能更改的信息（例如，姓名和電話號碼而不是公司電子郵件）

• 細節的準確性：客戶不會總是提供準確的數據。 此外，拼寫錯誤、手寫可讀性或缺少細節會對數據庫的準確性產生負面影響。

• 及時處理客戶數據：收集和審查客戶的詳細信息只是第一步。 為了激發客戶對貴公司的好奇心，您必須行動得足夠快。 否則，您的數據將過時。

如何制定有效的數據庫營銷策略？

數據庫營銷的關鍵優勢在於它鼓勵公司與消費者保持聯繫，以確保他們與品牌進行一對一的互動。 不用說，了解客戶的願望、願望、期望、模式甚至潛在習慣有助於品牌讓他們感到被傾聽和重視，而不會浪費他們的時間在毫無意義的信息上。

為此，您需要了解如何開始並創建自己的數據庫營銷策略以滿足您的需求。 您可能希望從以下步驟開始。

1. 確定主要群體

考慮以下因素：您的主要目標客戶幾歲？ 他們的收入是多少？ 職稱是什麼？ 他們住在哪裡？ 他們積極參與什麼？ 他們還買什麼？

一旦獲得這些標準，您就可以創建具有全面完美客戶檔案的產品。 然後，您使用此配置文件來評估需要什麼樣的詳細信息。 最後，將它們包含在您的數據庫中。

2. 與其他部門合作

營銷、分銷和客戶服務也與客戶和潛在客戶保持密切聯繫。 為了提高效率，您需要弄清楚每個團隊需要哪些數據？

3.找到合適的平台

如果您公司的人員無法訪問客戶洞察力，那麼任何人都不會使用它。 因此，選擇一個促進信息共享的平台至關重要。 此外，您需要組織消費者信息以適應各種商品或服務類別。

4. 收集客戶數據庫資源

數據庫營銷始於……您猜對了……數據。 獲得的有用信息越多，該倡議就越成功。

這些數據來自許多地方，包括內部和外部。 例如，由於金融和保險機構已經需要獲取姓名、地址和其他銷售信息，因此無需額外時間即可將信息保存在數據庫中。 更多數據可能來自客戶服務 - 跟踪所有客戶互動的部門。 同時，營銷和銷售線索會產生額外的客戶數據。

儘管可以通過銷售收集當前消費者的數據，但通常，您主要從第三方收集（購買）潛在客戶的數據。 不同的國家有不同的法規來規範哪些數據可以出售，哪些數據不能出售，可能主要將其縮小到姓名、位置、電話號碼和特定特徵。 大量公司將利用這一點； 其他人可能必須遵守與客戶簽訂的禁止他們這樣做的合同。

這些數據可能包括：

• 獲取信息：客戶何時以及如何首次訪問您的網站/應用程序、來自哪個渠道/附屬公司、他們響應了哪個廣告活動等。

• 人口統計數據：年齡、種族、婚姻/家庭狀況、教育程度、地址等。

• 網站/應用使用歷史：他們瀏覽了哪些網站，訪問次數是多少，點擊了哪些項目或玩了什麼遊戲，使用了哪些功能等（包括登錄或首次購買前報告的活動）

• 購買/消費歷史：他們從您的網站購買了多少次，購買的物品數量是多少（總物品和每次購買的平均物品），購買物品的成本是多少，每次購買的平均支出是多少； 每次購買之間的日期/間隔是多少。

• 活動響應歷史記錄：消費者與您的活動互動的頻率、他們的反應方式和反應程度、他們回應的活動類型以及通過哪些渠道。

• 忠誠度計劃信息：獲得的忠誠度等級、獲得的積分數、兌換的折扣等。

• 客戶調查和問卷：客戶調查的結果是什麼，客戶完成調查需要多長時間。

• 交互收集：客戶與公司之間所有通信的詳細信息

• 位置數據：從客戶的移動設備報告的地理位置

• 社交媒體中的活動：經常討論的主題和品牌名稱是什麼，您的應用評論是什麼，訪問者的個人資料信息等。

• 第三方數據分析詳情：瀏覽過哪些其他網站、點擊了哪些廣告、引發購買的數據、社會經濟指標等。

有必要以這樣一種方式合併不同的數據源，即信息是乾淨的（沒有錯誤）、最新的並且正確地連接到每個特定的客戶。 這些標準中的每一個都可能帶來困難，尤其是需要將來自不同來源的所有客戶信息與唯一的客戶標識符對齊。 只有正確收集所有數據點並將其連接到單個客戶，您才能實現數據庫營銷目標。

幸運的是，在過去的幾年裡，技術已被證明在所有這些領域都提供了巨大的幫助。 這使得企業為數據庫部署營銷工具並享受回報變得切實可行，甚至可能是強制性的。

5. 保持最新和備份信息

創建消費者數據庫需要大量時間和資源。 您不想僅僅因為一些電源故障和技術錯誤而浪費它。 這就是 CRM 軟件可以幫助您的地方。

此外，CRM 軟件可以定期同步配置文件，例如：當消費者訪問新的詳細信息時。 通過與您的軟件集成並在每個聯繫人使用交互數據搜索您的網站時升級他們，在線工具可以保護您的數據庫免受衰減。

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6.重視消費者隱私

社交媒體極大地促進了深入了解客戶的愛好、觀點和生活變化的過程。 成功的定制是向知情的用戶提供量身定制的信息，而不是證明您擁有多少個人知識。

此外，沒有什麼比您的客戶信任更重要的了。 如果有一天他們醒來並在網上看到他們所有的私人信息，那麼您的努力將付諸東流。

7.創建細分

構建數據庫後，您可以從一些基本的用戶細分開始。 例如，主要為新客戶或潛在客戶設計的活動，或為您的忠誠度計劃中的用戶定制的活動。

市場細分有幾個層次； 每一個都指公司的戰略，以分別支持、銷售和定位其產品給目標受眾或消費者。

大眾營銷

大眾營銷方法依賴於潛在購買者的整個消費者群體，而不是專注於選定的消費者群體。 Baygon 蟑螂噴霧或 Mortein 驅蚊線圈是大眾營銷活動的例子，它通過單一的廣告信息覆蓋所有未來的客戶。

細分市場營銷

細分營銷轉化為一種技術，在該技術中，組織根據目標受眾的特定偏好和要求將其分成不同的類別。 該品牌將各種廣告定位到不同的細分市場，將它們吸引到產品的特定功能上。 這種方法根據購買者的性別、年齡、收入和位置，為具有日常需求和願望的客戶創造了產品差異。

服裝行業完美地體現了細分市場營銷策略。 重點客戶可能是男性、女性、休閒、時尚和商務服裝細分市場。

利基市場營銷

這種營銷策略集中在較小的客戶細分上。 客戶可能喜歡或想要市場上可用的產品不完全滿足的物品。 隨著公司向前邁進，以創造高度定制的產品來滿足客戶的個人喜好，他們提供的產品只迎合某些消費者群體。

利基營銷類別的一個例子是山地自行車。 只對山地自行車感興趣的個人將成為這種市場細分的目標。 這是一個利基市場，因為並非每個自行車生產公司都迎合山地車手。 生產山地自行車的公司針對山地自行車的利基市場，滿足他們獨特的需求、品味和規格。

微營銷

微營銷是一種更小的細分營銷方法。 它迎合了定義明確的潛在買家群體的特徵，例如特定地理區域的人或非常特殊的生活方式。

價格高得令人望而卻步並具有高速、個性化外觀等出色功能的豪華車就是利基營銷的例子。 對這些車輛的需求來自富有的汽車愛好者，他們熱衷於獨家功能並有財力購買，因為這些車型非常昂貴且體積小。

請記住，營銷人員可以通過整合不同的細分方法來實現消費者微細分，甚至是個體級別的細分（也稱為單一客戶營銷）。 這導致在當今營銷飽和的環境中具有高度有意義的針對性體驗，這些體驗展示了情商並有效地從人群中脫穎而出。

成功的數據庫營銷示例

1.亞馬遜數據庫營銷

亞馬遜是使用數據庫完善廣告的公司的完美典範。 有些人可能會爭辯說，亞馬遜不參與激烈的內容推廣（即使是其 B2B 商品）。 儘管如此，很明顯亞馬遜在利用和分析消費者數據方面非常成功。

亞馬遜密切監控用戶在願望清單上看到、訂購或發布的內容，並將這些數據與其他買家購買的內容進行交叉引用，以“交叉銷售”和“追加銷售”其購物者（例如，“您也可以也需要它”）。 這種戰術算法有時被數據庫廣告商稱為“推薦引擎”。

此外，亞馬遜在定位其品牌方面非常有效。

• 多細分市場定位：亞馬遜提供種類繁多的商品和服務，同時有效地開拓多個市場。 這家購物巨頭總共售出了超過 1.3 億件商品，吸引了各式各樣的消費群體的需求和慾望。
• 適應性定位：這家在線購物巨頭密切跟踪外部市場的發展，並根據細分市場的變化定期重新定位商品和服務，以應對不斷增長的消費者偏好。

2. Netflix 數據庫營銷

Netflix 是另一個完美的例子。 具體來說，Netflix 使用基於推薦的算法。 然後，它會與其他口味相似的觀眾交叉引用它，以根據您的觀看模式推薦節目。

Netflix 在使用其數據庫方面非常有效，以至於其推薦系統平均影響了其網站上流式傳輸的 80% 的內容。

那麼，Netflix 是如何做到的呢？

Netflix 擁有超過 1.48 億用戶的龐大客戶群使其在獲取數據方面具有顯著優勢。 然後，它專注於以下指標：

• 用戶觀看 Netflix 內容的日期是什麼時候？
• 用戶觀看 Netflix 內容的計算機是什麼？
• 設備如何影響觀看的內容？
• 用戶在其移動應用程序/網站上搜索什麼？
• 重看內容的百分比是多少？
• 用戶在什麼時候丟棄內容？
• 用戶的位置在哪裡？
• 用戶在一天和一周的什麼時間觀看其內容？
• 時間如何影響觀看的內容類型？
• 尼爾森等第三方元數據。
• Facebook 和 Twitter 的社交媒體數據。

Netflix 的推薦系統巧妙地創建了以下方式：

• Netflix 專注於通過自定義“內容排名器”準確地為每個用戶提供用戶喜歡的內容，該“內容排名器”根據從每個用戶處獲得的信息排列每個 Netflix 用戶的內容選擇。

我們想說的是，像 Netflix 一樣，您可以使用數據庫來確保向每個用戶顯示的內容是根據個人行為和與您的品牌的互動來選擇的，這意味著每個用戶都有特定的內容體驗。

• Netflix 不僅根據內容的知名度，還根據用戶的喜好列出領先和熱門內容。 他們根據用戶的 Netflix 互動來推廣內容。

這裡的主要教訓是，雖然您的客戶可能對時尚感興趣，但他們仍然想觀看符合他們興趣的節目。 因此，確保您宣傳的內容與客戶的個人需求相關是至關重要的。

• Netflix 根據用戶是否可能繼續觀看或重新觀看，或者因為內容不符合他們的口味而放棄觀看的概述，對“最近觀看的內容”進行排序。

這種排序對於確保 Netflix 不會讓用戶感到厭煩至關重要。 如果用戶交互顯示缺乏好奇心，您可能希望將內容降級並提供更令人興奮的內容。

• “內容相似度算法”推薦與用戶剛剛觀看的內容相似的內容。 值得注意的是，人們更傾向於消費與他們熟悉的內容相似的內容。

3. Spotify 數據庫營銷

Spotify 的 3 億月註冊用戶。 儘管用戶數量龐大，Spotify 仍然可以使用用戶數據和專利算法成功過濾內容並確定其優先級，從而構建出卓越的定制用戶界面。

使用數據庫製作個性化的內容聽起來很簡單，而且沒有那麼創新。 不過，這裡的訣竅是它的工作原理。 無需任何額外工作，消費者將享受到完整、個性化的服務。 他們需要做的就是像往常一樣使用網絡。 圍繞該活動，該算法構建了更多內容創意。

使用算法來跟踪和預測客戶行為非常有用，以至於客戶覺得應用程序在每項活動中都在為他們工作。 因此，客戶比以往任何時候都更加忠誠。 事實上，Spotify 擁有數百萬忠誠和活躍的付費服務客戶（1.38 億是 Spotify 付費用戶），他們享受著這些好處

Spotify 的個性化內容的一個例子是播放列表。 通過他們的預測推薦引擎，Spotify 使用人工智能來幫助用戶策劃自定義播放列表，如“發現周刊”和“發布雷達”。 許多 Twitter 用戶讚賞使用 Spotify 數據庫和機器學習來製作如此高度定制和個性化的播放列表，並開玩笑說“發現周刊”播放列表比他們的真實播放列表更像是配偶。

Daily Mix 是另一件很酷的事情。 在您聆聽您最喜愛的 Spotify 歌曲一段時間後，Spotify 會收集您的聆聽模式並製作這些播放列表，專門供您欣賞您喜愛的歌曲。 不僅如此，Spotify 使用集群技術，然後圍繞您最喜歡的歌曲創建推薦，將您現有的最愛與新的建議混合在一起。 這些播放列表每天都會更新，因此令人頭疼的事情永遠不會停止。

事實上，根據 Spotify 本身的數據，該平台上存在大約 40 億個播放列表。 大約 30% 的 Spotify 收聽時間花在 Spotify 策劃的播放列表上。 其中大約 55% 用於根據每個用戶的收聽習慣個性化的播放列表。

誰需要數據庫營銷？

誰可以從數據庫營銷中獲利？ 簡而言之，任何公司都可以。 許多公司使用數據庫技術來優化他們的直接營銷活動，例如金融公司、供應商、軟件公司、家庭互聯網公司、保險公司和 B2B 公司。

但在此之前，我們必須像其他所有決定一樣考慮它的利弊。 安裝和管理數據庫營銷系統需要大量成本，而且費用、時間承諾……以及總資源利用率必須通過數據庫營銷策略所獲得的收益來補償。

因此，最好的數據庫營銷申請者通常是已經產生了足夠的網站流量並銷售多種商品的組織。

並假設他們有長期的客戶合作夥伴關係，持續投資於內容營銷。 在這種情況下，以B2B為目標的企業將與數據庫營銷齊頭並進。

此外，對於擁有龐大客戶群並產生大量交易數據的大公司而言，數據庫營銷非常有用。 原始數據收集越全面，識別客戶群和/或潛在客戶以產生習慣模式的可能性就越大。

社交網絡廣告網絡和 Google AdWords 通過利用地理數據和站點行為來更準確地觸及客戶群，從而完善了數據庫的營銷策略。

雖然所有企業遲早都會不可避免地參與數據庫營銷實踐，但世界現在才剛剛開始看到這些發展顯著增長。

我們很少看到營銷人員通過各種網絡和瀏覽器可靠地監控客戶行為，並合理地整合數據以充分滿足他們的願望和期望。

請記住，我們必須能夠使用從多個來源聚合的基於行為的算法來監控和分類客戶，以實現個性化、自動化營銷體驗的“最終目標”。 可悲的是，這些類型的技術種類繁多，而且很少被很好地整合。 然而，這個世界每天都在學習和進步，離“終極目標”越來越近。

結論

對於許多 B2B 公司而言，數據庫營銷策略與基於帳戶的營銷 (ABM) 策略密切相關。 它們提供了營銷人員可以用來“超目標”關鍵細分市場的洞察力，這是必要的 ABM 組件。 最近，由於 ABM 的增長和機器學習（基於數據輸入執行“類人”活動）的即將普及，數據庫營銷公司及其內部同行變得越來越重要。

隨著技術的發展，它無疑會將過去的“新奇體驗”轉變為僅僅是“行業標準”或“基本前提”。 這種從“獨特性”到“普通工作方式”的進展很可能與我們在互聯網興起時所經歷的軌跡相媲美。

因此，今天的消費者尋求貴公司的定制體驗。 為了讓您的客戶滿意，營銷人員需要在每一步都對每個客戶進行單一視圖。 只有這樣他們才能理解客戶的旅程並更實質性地接近他們。

使用數據庫的營銷策略將幫助您做到這一點。