WikiDer > Маркетинг баз данных

Database marketing

Маркетинг баз данных это форма прямой маркетинг с помощью базы данных из клиенты или потенциальных клиентов для создания персонализированных коммуникаций с целью продвижения продукта или услуги для маркетинг целей. Методом связи может быть любой адресный носитель, как в прямой маркетинг.

Различие между прямым маркетингом и маркетингом баз данных проистекает прежде всего из внимания, уделяемого анализу данных. Маркетинг баз данных подчеркивает использование статистических методов для разработки моделей поведения клиентов, которые затем используются для отбора клиентов для общения. Как следствие, маркетологи баз данных также, как правило, активно используют хранилища данных, потому что наличие большего количества данных о клиентах увеличивает вероятность построения более точной модели.

Существует два основных типа маркетинговых баз данных: 1) потребительские базы данных и 2) бизнес-базы данных. Потребительские базы данных в первую очередь ориентированы на компании, которые продают потребителям, часто сокращенно [бизнес-потребитель] (B2C) или BtoC. Базы данных бизнес-маркетинга часто намного более продвинуты в плане информации, которую они могут предоставить. Это в основном потому, что бизнес-базы данных не ограничиваются одним и тем же законы о конфиденциальности как потребительские базы данных.

«База данных» - это обычно имя, адрес, а также сведения об истории транзакций из внутренних систем продаж или доставки или составленный «список» покупок из другой организации, которая получила эту информацию от своих клиентов. Типичные источники составленных списков - формы благотворительных пожертвований, формы заявок на любые бесплатный продукт или конкурс, гарантийные талоны на продукцию, подписка формы и формы заявок на кредит.

Коммуникации, генерируемые маркетингом баз данных, могут быть описаны как спам или спам, если адресат не хочет. С другой стороны, организации прямого маркетинга и маркетинга баз данных утверждают, что целевое письмо или электронное письмо для покупателя, который хочет, чтобы с ним связались по поводу предложений, которые могут заинтересовать покупателя, приносит пользу как покупателю, так и маркетологу.

Некоторые страны и некоторые организации настаивают на том, чтобы отдельные лица могли запретить ввод или удалить свое имя и адрес из маркетинговых списков баз данных.

Задний план

Маркетинг баз данных появился в 1980-х годах как новая улучшенная форма прямого маркетинга. В течение этого периода традиционная «брокерская работа со списками» нуждалась в модернизации, потому что она была автономной и базировалась на магнитной ленте, а также потому, что списки, как правило, содержали ограниченный объем данных.[1] В то же время, благодаря новым технологиям, позволяющим записывать ответы клиентов, прямой ответ господствовал маркетинг с целью наладить двустороннюю коммуникацию или диалог с клиентами.

Роберт Д. «Боб» и Кейт Кестнбаум разработали новые показатели для прямого маркетинга, такие как Значение жизни клиентов, и применил финансовое моделирование и эконометрика к маркетинговым стратегиям.[2] В 1967 году они основали консалтинговую фирму Kestnbaum & Co, в которой работали несколько известных маркетологов баз данных, таких как Роберт Блаттберг, Рик Курто и другие. Роберт Шоу. Боб Кестнбаум был введен в Зал славы DMA в октябре 2002 года.

Кестнбаум сотрудничал с Шоу в 1980-х годах над несколькими разработками баз данных онлайн-маркетинга - для BT (20 миллионов клиентов), BA (10 миллионов) и Barclays (13 миллионов). Шоу включил новые функции в подход Кестнбаума, в том числе телефон и полевые продажи автоматизация каналов, оптимизация контактной стратегии, управление и координация кампаний, управление маркетинговыми ресурсами, маркетинговая ответственность и маркетинговая аналитика. Дизайн этих систем впоследствии широко копировался и включался в пакеты CRM и MRM в 1990-х годах и позже.[3]

Самое раннее записанное определение маркетинга баз данных было в 1988 г. в одноименной книге (Шоу и Стоун, 1988 г.):

«Маркетинг в базе данных - это интерактивный подход к маркетингу, который использует индивидуально адресуемые маркетинговые средства и каналы (такие как электронная почта, телефон и отдел продаж): чтобы оказывать помощь целевой аудитории компании; стимулировать их спрос; и оставаться рядом. им путем записи и ведения электронной базы данных в памяти клиента, потенциального клиента и всех коммерческих контактов, чтобы помочь улучшить все будущие контакты и обеспечить более реалистичный маркетинг ».

Рост и эволюция

Рост маркетинга баз данных обусловлен рядом экологических проблем. Флетчер, Уиллер и Райт (1991) [4] Эти проблемы были разделены на четыре основные категории:

  1. Изменение роли прямого маркетинга
    • Переход к маркетингу взаимоотношений для получения конкурентных преимуществ.
    • Снижение эффективности традиционных СМИ.
    • Перенаселенность и близорукость существующих каналов продаж.
  2. Изменение структуры затрат
    • Снижение затрат на электронную обработку.
    • Увеличение маркетинговых затрат.
  3. Меняющаяся технология
    • Появление новых методов покупок и оплаты.
    • Разработка экономичных методов дифференцированного общения с клиентами.
  4. Изменение рыночных условий
    • Желание измерить результативность маркетинговых усилий.
    • Фрагментация потребительских и деловых рынков.

Шоу и Стоун (1988) отметили, что компании проходят этапы эволюции в развитии своих маркетинговых систем баз данных. Они определяют четыре этапа разработки базы данных как:

  1. списки загадок;
  2. базы данных покупателей;
  3. согласованное общение с клиентами; и
  4. интегрированный маркетинг.

Источники данных

Хотя организации любого размера могут использовать маркетинг баз данных, он особенно хорошо подходит для компаний с большим количеством клиентов. Это связано с тем, что большая популяция дает больше возможностей для поиска сегментов клиентов или потенциальных клиентов, с которыми можно общаться индивидуально. В небольших (и более однородных) базах данных будет сложно с экономической точки зрения оправдать вложения, необходимые для дифференциации сообщений. В результате маркетинг баз данных процветал в таких секторах, как финансовые услуги, телекоммуникации и розничная торговля, каждый из которых может генерировать значительные объемы данных о транзакциях для миллионов клиентов.

Маркетинговые приложения баз данных можно логически разделить на те маркетинговые программы, которые охватывают существующих клиентов, и те, которые нацелены на потенциальных клиентов.

Данные потребителей

Что касается существующих клиентов, более опытные маркетологи часто создают обширные базы данных о клиентах. Они могут включать различные данные, в том числе имя и адрес, историю покупок и покупок, демографические данные и историю прошлых коммуникаций с клиентами и от них. Для более крупных компаний с миллионами клиентов такие хранилища данных часто может быть размером в несколько терабайт.

Маркетинг для потенциальных клиентов В целом маркетологи баз данных стремятся иметь как можно больше данных о клиентах и ​​потенциальных клиентах. В маркетинге широко используются сторонние источники данных. В большинстве развитых стран существует ряд поставщиков таких данных. Такие данные обычно ограничиваются именем, адресом и телефоном, а также демографическими данными, некоторые из которых предоставляются потребителями, а другие - составителем данных. Компании также могут получать данные о потенциальных клиентах напрямую с помощью розыгрышей, конкурсов, онлайн-регистраций и других действий по привлечению потенциальных клиентов.

Бизнес-данные

Для многих бизнес для бизнеса (B2B) маркетологов компании, количество клиентов и потенциальных клиентов будет меньше, чем у сопоставимых бизнес-потребителей (B2C) компании. Кроме того, их отношения с клиентами часто зависят от посредников, таких как продавцы, агенты и дилеры, а количество транзакций на одного покупателя может быть небольшим. В результате маркетологи, работающие в сфере B2B, могут не иметь в своем распоряжении столько данных, сколько маркетологи, работающие в области B2B.

Еще одна сложность заключается в том, что маркетологи B2B, нацеленные на команды или «аккаунты», а не на отдельных лиц, могут создавать множество контактов из одной организации. Может быть сложно определить, с кем связаться с помощью прямого маркетинга. С другой стороны, это база данных для маркетологов, которая часто включает данные о деловой активности соответствующего клиента.

Эти данные становятся критически важными для сегментирования рынков или определения целевых аудиторий, например покупка продлений лицензий на программное обеспечение телекоммуникационными компаниями может помочь определить, какой технолог отвечает за установку программного обеспечения, а не за закупку программного обеспечения и т. д. Клиенты в среде Business to Business часто проявляют лояльность, поскольку им требуется послепродажное обслуживание их продуктов и ценим информацию об обновлениях продуктов и предложениях услуг. Эту лояльность можно отслеживать по базе данных.

Источники данных о клиентах часто поступают от сотрудников отдела продаж компании и инженеров по обслуживанию. Все чаще онлайн-взаимодействия с клиентами предоставляют маркетологам B2B более дешевый источник информации о клиентах.

Для получения данных о потенциальных клиентах предприятия могут приобретать данные у составителей бизнес-данных, а также собирать информацию из своих прямых продаж, онлайн-сайтов и специализированных публикаций.

Аналитика и моделирование

Компании с большими базами данных о клиентах рискуют оказаться «богатыми данными и бедными информацией». В результате анализу данных уделяется значительное внимание. Например, компании часто сегментируют своих клиентов на основе анализа различий в поведении, потребностях или отношении их клиентов. Распространенным методом поведенческой сегментации является RFM (ценность для клиента), в котором клиенты распределяются по подсегментам на основе давности, частоты и денежной стоимости прошлых покупок. Ван ден Поэль (2003)[5] дает обзор прогностической эффективности большого класса переменных, обычно используемых в маркетинговом моделировании баз данных.

Они также могут разрабатывать прогностические модели, которые прогнозируют склонность клиентов к определенному поведению. Например, маркетологи могут построить модель, которая ранжирует клиентов по их вероятности реакции на продвижение. Обычно используемые статистические методы для таких моделей включают: логистическая регрессия и нейронные сети.

Законы и правила

По мере развития маркетинга баз данных он стал объектом пристального внимания защитников конфиденциальности и государственных регулирующих органов. Например, Европейская комиссия установил набор правил защиты данных, которые определяют, как можно использовать данные клиентов и как потребители могут влиять на то, какие данные хранятся. в Соединенные Штаты, существует целый ряд законов штата и федеральных законов, включая Закон о справедливой кредитной отчетности или FCRA (который регулирует сбор и использование кредитных данных), Медицинское страхование Портативность и Акт об ответственности (HIPAA) (который регулирует сбор и использование данных о здоровье потребителей), а также различные программы, которые позволяют потребителям скрывать номера своих телефонов от телемаркетинг.

Достижения

В то время как идея хранения данных о клиентах в электронных форматах для использования их в маркетинговых целях баз данных существует уже несколько десятилетий, доступные сегодня компьютерные системы позволяют получить на экране полную историю поведения клиентов, в то время как бизнес ведет транзакции с каждым из них. человек, производящий таким образом бизнес-аналитика в реальном времени для компании. Эта способность позволяет так называемый индивидуальный маркетинг или персонализация.

Сегодняшний Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) системы используют сохраненные данные не только для целей прямого маркетинга, но и для управления полными отношениями с отдельными контактами клиентов и для разработки более индивидуальных товар и оказание услуг предложения. Однако сочетание CRM, управление содержанием и инструменты бизнес-аналитики осуществляем доставку персонализированный информация реальность.

Маркетологи, обученные использованию этих инструментов, могут осуществлять поддержку клиентов, что представляет собой тактику, которая пытается общаться с каждым человеком в организации в нужное время, используя правильную информацию, чтобы удовлетворить потребности этого клиента в процессе выявление проблемы, изучение доступных вариантов ее решения, выбор правильного решения и принятие решения о покупке.

Из-за сложности маркетинга B2B и сложности корпоративных операций, требования, предъявляемые к любой маркетинговой организации по формулированию бизнес-процесса, с помощью которого может быть реализована такая сложная серия процедур, являются значительными. Часто именно по этой причине крупные маркетинговые организации прибегают к помощи эксперта по стратегии маркетинговых процессов и информационные технологии (ИТ) или специалист по маркетинговой стратегии ИТ-процессов. Хотя он носит более технический характер, чем часто требуется маркетологам, системный интегратор (SI) также может играть эквивалентную роль стратегу маркетинговых ИТ-процессов, особенно в то время, когда необходимо настроить и внедрить новые технологические инструменты.

Проблемы и ограничения

В то время как бизнес-аналитика в реальном времени Это реальность для избранных компаний, но для многих она остается труднодостижимой, поскольку зависит от следующих предпосылок: процента бизнеса, подключенного к сети, и степени сложности программного обеспечения. Технологические компании, такие как Google, Dell и Apple, лучше всего могут извлечь выгоду из такой информации. Для других компаний по-прежнему применяются более традиционные методы либо для поддержания связи с существующей клиентской базой (удержание), либо, как более устоявшийся драйвер роста, для создания, приобретения или аренды новых баз данных (приобретение). Основной проблемой для баз данных является реальность устаревания, включая время задержки между получением данных и использованием базы данных. Эта проблема может быть решена онлайн и офлайн средствами, в том числе традиционными методами. Альтернативный подход - в реальном времени маркетинг близости для целей приобретения.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Стоун, B (1997) Успешные методы прямого маркетинга, NTC Business Books
  2. ^ Прямая лента новостей 18 ноября 2002 г.
  3. ^ Шоу Р. и Стоун М. Маркетинг баз данных. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья, 1988.
  4. ^ Флетчер, Кейт, Колин Уиллер и Джулия Райт. «Успех в маркетинге баз данных: некоторые критические факторы». Маркетинговая разведка и планирование 10 (1992): 18-23.
  5. ^ Ван ден Поэль Дирк (2003), «Прогнозирование повторных покупок по почте: какие переменные имеют значение?”, Tijdschrift voor экономика и менеджмент, 48 (3), 371-403.

дальнейшее чтение