آموزش بازاریابی پایگاه داده

دسته بندی: آموزش بازاریابی

معرفی بازاریابی پایگاه داده یا Database Marketing

تصور کنید که شما برای یک شرکت متخصص در دستگاه های الکترونیکی و گجت ها کار می کنید. شما چندین محصول جدید در هفته جاری به فروشگاه های خود اضافه می کنید و برای انتشار آنها، تصمیم می گیرید که یک کمپین ایمیل مستقیم را به محله های نزدیک فروشگاه هایتان بفرستید. اما ایا ارسال ایمیلبه همه موثرترین راه است؟ پس مشتری های خارج از آن محله ها چه می شود؟

اگر فقط یک راه وجود داشته باشد که تنها با یک کلیک بر روی یک دکمه کامپیوتر بتوانید لیستی از همه افرادی که در این زمینه هستند و ممکن است علاقه خاصی به محصول شما داشته باشید ایجاد کنید، آن استفاده از بازاریابی پایگاه داده است.

بازاریابی پایگاه داده یک نوع بازاریابیمستقیم است که از پایگاه داده های مشتریان برای تولید لیست های هدفمند به منظور ارتباطات بازاریابی مستقیم استفاده می کند. چنین پایگاه داده ای شامل اطلاعات مشتری مانند نام، آدرس، ایمیل، شماره تلفن، تاریخچه ی خرید، درخواست های اطلاعات و هر داده ای که می تواند به لحاظ قانونی و دقیق برای این پایگاه داده جمع آوری شود از طریق فرم های درخواست برای محصولات رایگان، برنامه های کاربردی اعتباری، فرم های ورود به رقابت، کارت های گارانتی محصول، و اشتراک در خبرنامه های محصول بدست می آید.

پس بازاریابی پایگاه داده یک رویکرد سیستماتیک برای جمع آوری، تثبیت و پردازش اطلاعات مصرف کننده (برای مشتریان و مشتریان بالقوه) است که در پایگاه داده های شرکت نگهداری می شود. اگر چه پایگاه داده ها برای مدت زمان طولانی برای داده های مشتری در بازاریابی سنتی مورد استفاده قرار می گرفتند، روش بازاریابی پایگاه داده با این واقعیت که داده های مصرف کننده بیشتر حفظ می شود و داده ها پردازش شده و در روش های جدید و پیچیده تری مورد استفاده قرار می گیرند، متمایز می شود. در میان سایر موارد، بازاریاب ها از داده ها برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان، انتخاب بازار هدف برای کمپین های خاص (از طریق تقسیم بندی مشتری)، مقایسه ارزش مشتریان به شرکت و ارائه پیشنهادات تخصصی تر برای مشتریان استفاده می کنند.

مزایای بازاریابی پایگاه داده

  • صرفه جویی در زمان
  • بازاریابی هدفمند و شناسایی مشتریان بالقوه
  • روابط بهتر مشتری
  • سازگاری و حفاظت از نام تجاری
  • هزینه بازاریابی کم تر
  • ارزیابی و جداسازی

انواع داده های مشتری

داده های هویت

  • اطلاعات نام - عنوان، نام و نام خانوادگی
  • اطلاعات شخصی - تاریخ تولد، جنسیت و غیره
  • آدرس پستی – کشور، استان، شهر، خیابان، کوچه، نام ساختمان،، پلاک، طبقه، واحد
  • اطلاعات تلفن - شماره تلفن خانه، شماره تلفن کار، شماره موبایل و غیره
  • اطلاعات آدرس ایمیل - آدرس ایمیل شخصی، نشانی پست الکترونیکی کار، و غیره
  • اطلاعات شبکه اجتماعی - شناسه فیس بوک، آدرس توییتر، شناسه Linkedin و غیره
  • اطلاعات حساب - اطلاعات مربوط به شناسه های حساب مشتری یا شناسه کاربر.
  • اطلاعات شغلی - نام شرکت، نام واحد، عنوان شغلی و غیره
  • اطلاعات مجوز و توقیف - اطلاعاتی درباره مجوز ارتباط و دلیل عدم برقراری ارتباط

داده کمی

  • اطلاعات تراکنش ها (آنلاین و آفلاین) - تعداد محصولات خریداری شده، محصولات واقعی خریداری، ارزش سفارش / اشتراک، سفارش / تاریخ تمدید، از دست رفته محصول (سبد رها شده)، بازگشت محصول و غیره
  • اطلاعات ارتباطی (ورودی و خروجی) - تاریخ ارتباط، کانال ارتباطی
  • فعالیت آنلاین - بازدید از وب سایت، نمایش محصول، ثبت نام آنلاین و غیره
  • فعالیت شبکه اجتماعی - دوست فیس بوک، تعاملات توییتر و غیره
  • اطلاعات خدمات مشتری - جزئیات شکایت، جزئیات پرس و جو مشتری، و غیره

داده های توصیفی

  • جزئیات خانواده - وضعیت تاهل، تعداد فرزندان، سن کودکان و غیره
  • جزئیات شیوه زندگی - نوع اموال، نوع ماشین، تعداد درهای اتومبیل، مالکیت حیوان خانگی، و غیره
  • جزئیات حرفه ای - حرفه، سطح تحصیلات و غیره

داده های کیفی

  • اطلاعات نگرشی – ارزیابی مشتری از محصول و خدمات
  • نظر - رنگ دلخواه شما چیست، مقصد تعطیلات مورد علاقه شما و غیره
  • انگیزه - چرا محصول خریداری شد (استفاده شخصی، هدیه برای کسی و غیره)، دلیل اصلی خرید محصول ما (محل، قیمت، کیفیت) و غیره چیست؟
آیا این نوشته را دوست داشتید؟