Databázový marketing

Databázový marketing je formou přímého marketingu , který využívá databáze zákazníků nebo potenciálních zákazníků k vytvoření personalizované komunikace k propagaci produktu nebo služby.

Rozdíly mezi přímým marketingem a databázovým marketingem spočívají v různých přístupech k analýze dat. Databázový marketing se zaměřuje na využití statistických metod k rozvoji vzorců chování zákazníků, které jsou následně využívány při výběru zákazníků pro komunikaci. V důsledku toho se marketéři pracující v této oblasti stávají aktivními uživateli informačních skladů , protože větší množství spotřebitelských dat výrazně zvyšuje pravděpodobnost vytvoření přesnějšího modelu.

Existují dva hlavní typy marketingových databází: 1) Databáze zákazníků ( B2C ) a 2) Firemní databáze ( B2B ). Zákaznické báze využívají společnosti, které prodávají produkt přímo spotřebiteli, tedy pomocí modelu Business-to-Customer (B2C). Firemní databáze často obsahují mnohem více informací. Důvodem je to, že neexistují žádné překážky v podobě zákonů na ochranu údajů, kterým marketéři čelí při sestavování zákaznických bází.

Databáze obvykle obsahuje jméno, adresu, historii interních prodejních transakcí, doručovací služby nebo seznamy zakoupených zákazníků od jiných společností. Zdrojem těchto seznamů jsou dotazníky účastníků charitativních programů, žádosti o zkušební produkty, soutěže, záruční listy, formuláře předplatného newsletteru, formuláře žádosti o úvěr.

Pokud příjemce komunikace vyplývající z použití marketingových metod založených na databázi nemá o poskytnuté informace zájem, lze takovou komunikaci považovat za nevyžádanou poštu, tedy spam . Na druhou stranu firmy využívající přímý marketing a databázový marketing tvrdí, že cílené zasílání e-mailů zákazníkům se zájmem o informace o nabídkách přináší výhody jak zákazníkům, tak i samotným společnostem.

Některé země a organizace trvají na tom, že lidé by měli mít možnost zabránit tomu, aby se jejich jméno objevilo v marketingových databázích, stejně jako možnost odstranit z nich své osobní údaje.

Historie

Databázový marketing vznikl v roce 1980 jako nová a vylepšená forma přímého marketingu. Systém „tradičních seznamů“ byl autonomní a byrokratický a seznamy mohly obsahovat pouze omezené množství dat. [1] Systém vyžadoval modernizaci. V této době začal přímý marketing získávat na oblibě s příchodem nových technologií, které umožňují registrovat odezvu zákazníků, což přispělo ke vzniku obousměrné komunikace, dialogu se spotřebitelem.

Robert a Keith Kestnbaumovi byli průkopníky nové formy přímého marketingu a získali uznání za vývoj nového systému měření včetně CLV (celková hodnota zákazníka), aplikování finančního modelování a ekonometrie na marketingové strategie. [2] V roce 1967 založili poradenskou firmu Kestnbaum & Co, která se stala databázovým školicím střediskem pro mnoho obchodníků, jako jsou Robert Blattberg, Rick Courtois a Robert Shaw. Bob Kestnbaum byl v říjnu 2002 uveden do Síně slávy Asociace přímého marketingu.

V roce 1980 Kestnbaum spolupracoval se společností Shaw na vytvoření databází online marketingu, které se později staly zlomem v historii přímého marketingu . Přehlídka přidala do vývoje Kestnbaum nové nástroje: prodej po telefonu, automatizaci provozních kanálů, optimalizaci komunikační strategie, správu kampaní a MRM , marketingové reporty a analýzy. Následně po roce 1990 byly hlavní myšlenky těchto systémů vypůjčeny a zařazeny do balíčků CRM a MRM. [3]

První definici termínu Database Marketing lze nalézt ve stejnojmenné knize z roku 1988 (Database Marketing, Shaw and Stone, 1998):

„Databázový marketing je marketingový nástroj, který využívá personalizované cílené marketingové kanály (jako je pošta, telefon a přímý prodej): podporuje vyhledávání cílového publika, stimuluje poptávku, organizuje registraci a ukládání elektronických databází zákazníků, potenciálních zákazníků a dalších obchodní kontakty, poskytuje nejrealističtější informace ze všech marketingových nástrojů“

Vývoj

Rozvoj databázového marketingu ovlivnily vznikající problémy. Fletcher, Wheeler a Wright [4] (1991) rozdělili tyto problémy do čtyř hlavních kategorií:

  1. Měnící se role přímého marketingu
    • Přechod na osobní marketing za účelem dosažení konkurenčních výhod
    • Snížení efektivity tradičních médií
    • Přesycenost a krátkozrakost stávajících prodejních kanálů
  2. Změna struktury nákladů
    • Snížení nákladů na elektronické transakce
    • Zvyšování marketingových výdajů
  3. Změna technologie
    • Vznik nových způsobů nakupování a plateb
    • Vývoj ekonomických metod oddělení komunikace se zákazníky
  4. Změny tržních podmínek
    • Touha měřit dopad marketingových úspěchů
    • Oddělení spotřebitelského a obchodního trhu

V roce 1998 Shaw a Stone zjistili, že společnosti procházejí několika evolučními fázemi ve vývoji svých marketingových databází. Definovali tyto fáze takto:

  1. Seznamy
  2. Základna kupujících
  3. Koordinovaná komunikace s klientem
  4. Integrovaný marketing

Zdroje dat

Přestože databázový marketing mohou využívat firmy jakékoliv velikosti, je nejvhodnější pro firmy s velkým počtem zákazníků. Velké databáze poskytují skvělé možnosti pro vyhledání klientských segmentů, se kterými můžete komunikovat různými způsoby. S menšími (a homogennějšími) základnami je obtížné ospravedlnit investice do odlišení marketingových sdělení. Výsledkem je, že databázový marketing nachází uplatnění v oblastech, jako jsou finanční služby, telekomunikace a maloobchod, přičemž všechny tyto oblasti jsou schopny nashromáždit značné množství dat od milionů zákazníků.

Aplikace databázového marketingu lze logicky rozdělit na marketingové programy pro práci se stávajícími zákazníky a programy zaměřené na přilákání potenciálních zákazníků.

Údaje o spotřebiteli

Nejzkušenější marketéři vyvíjejí komplexní databáze zákaznických informací. Mohou zahrnovat různé údaje: jméno, adresu, historii nákupů a plateb, demografické údaje, historii minulé obousměrné komunikace. Velké společnosti s miliony zákazníků mohou mít stovky terabajtů datových skladů .

Databázoví obchodníci neustále hledají jakékoli možné informace.

Proto se v marketingu hojně využívají zdroje dat třetích stran. Ve vyspělých zemích existují organizace, které tento druh informací poskytují. Informace jsou obvykle omezeny na jméno, adresu, telefonní číslo a demografické údaje, některé poskytují sami klienti, zbytek je výsledkem kompilace dat. Společnosti mohou také získávat data přímo od zákazníků pomocí různých registračních formulářů a dalších moderních nástrojů.

Obchodní údaje

Mnoho B2B společností má výrazně méně zákazníků než srovnatelné B2C společnosti. Komunikace se zákazníky také probíhá prostřednictvím zprostředkovatelů: prodejců, agentů, dealerů - počet transakcí na zákazníka může být malý. Výsledkem je, že B2B marketéři nemají k dispozici tolik dat jako B2C marketéři.

Další komplikací je, že B2B marketéři jsou schopni shromáždit velké množství kontaktních informací pouze jako tým. Výběr kontaktu, se kterým budete v přímém marketingu komunikovat, může být skličující úkol. Na druhou stranu B2B databáze již často obsahuje informace o vhodných zákaznících.

Tyto údaje jsou důležité zejména pro úkoly segmentace trhu a vyhledávání cílového publika. Například získání licencovaných aktualizací softwaru může pomoci určit, zda je nejlepší vyjednávat s instalačním programem softwaru nebo s manažerem nákupu. Když jsou potřeba B2B poprodejní služby, zákazníci se stanou loajálními k firmě a zajímají se o informace o nových verzích produktů a dalších nabídkách. Tuto věrnost lze využít k doplnění databáze.

Jako zdroje informací o zákaznících často vystupují obchodní oddělení a přímo servisní inženýři. Náklady na online interakci se zákazníky jsou pro B2B marketéry stále nižší a nižší.

Společnosti mají také možnost nakupovat data od kompilátorů (sběratelů) obchodních informací a sbírat data jako výsledek vlastního přímého prodeje, na internetu a prostřednictvím tematických publikací.

Analýza a modelování

Společnosti s velkými databázemi riskují, že budou „bohaté na data, ale chudé na informace“. V tomto ohledu je věnována značná pozornost analýze dat. Společnosti například často seskupují zákazníky na základě analýzy jejich chování, potřeb nebo pohledů na svět. Nejběžnější metodou behaviorální segmentace je analýza RFM (aktuální frekvence peněžní): zákazníci jsou rozděleni do podskupin podle věku, frekvence a hodnoty minulých transakcí.

Prediktivní modelování může pomoci určit náchylnost zákazníků k různým typům chování. Obchodníci mohou například vytvářet modely, které řadí zákazníky na základě pravděpodobnosti pozitivní reakce na reklamu. V modelování je rozšířeno použití statistických metod, jako je logistická regrese a neuronové sítě .

Právní rámec

Databázový marketing se rozšířil a stal se předmětem výzkumu soukromých právníků a vládních agentur. Evropská komise například přijala soubor pravidel ochrany údajů, která definují, kdy je povoleno použití údajů o spotřebitelích a jak mohou sami spotřebitelé ovlivnit ukládání těchto informací. V USA existuje mnoho státních a federálních zákonů: FCRA (Credit Reporting Act), HIPAA (Health Insurance Information Retention Act) a další programy, které spotřebitelům umožňují odstranit svá data z různých marketingových databází.

Výhody

Po celá desetiletí byla myšlenka ukládat zákaznická data v elektronických formátech pro marketingové účely. V současné době jsou počítačové systémy schopny poskytnout specialistům kompletní obraz o chování zákazníků, firmy jsou schopny vytvořit komunikaci s každým klientem osobně a zároveň provádět analýzy v reálném čase. Tato příležitost se označuje jako individuální marketing nebo osobní marketing .

CRM systémy dnes slouží nejen k ukládání dat pro účely přímého marketingu, ale také k plnému řízení interakce s každým klientem pro vytváření personalizovaných nabídek zboží a služeb.

Marketéři se znalostí těchto nástrojů jsou schopni zákazníka „vychovat“: komunikovat s každým zákazníkem ve správný čas, využívat potřebné informace k uspokojení potřeb zákazníka při definování problému, hledání možností jeho řešení, výběru správného řešení a zhotovení rozhodnutí o koupi.

B2B trh se vyznačuje složitými firemními operacemi, což vytváří potřebu formulovat jasné požadavky na plánování. Velké marketingové společnosti se v tomto ohledu uchylují k pomoci odborníků z oblasti marketingových strategií, informačních technologií a IT marketingových stratégů. Roli IT marketéra může převzít systémový integrátor , zejména ve fázích nastavování a zavádění nových technologií.

Problémy a omezení

V některých společnostech se skutečně používá business intelligence v reálném čase, ale většině není k dispozici z následujících důvodů: malá část společností je online a vysoká úroveň složitosti softwaru. Technologicky nejvyspělejší společnosti jako Google, Dell, Apple mají nejlepší předpoklady pro efektivní využití těchto typů analýz. Zbytek společností používá tradičnější metody, to znamená, že budují komunikaci se stávající zákaznickou základnou (retence), nebo, což je nejvíce se rozvíjející směr, vytvářejí, pořizují nebo pronajímají nové databáze (akvizice). Hlavním problémem databází je jejich rychlé zastarávání, zejména s ohledem na prodlevu mezi pořízením databáze a začátkem jejího používání. Tento problém lze vyřešit různými online a offline metodami, včetně tradičních. Alternativním přístupem je „bezdrátový“ marketing v reálném čase (s využitím technologií Wi-Fi, Bluetooth, GPS).

Poznámky

  1. Stone, B. Úspěšné metody přímého marketingu. - Obchodní knihy NTC, 1997.
  2. Přímá zpravodajská linka. - 2002. - 18. listopadu.
  3. Shaw, R. a Stone, M. Databázový marketing. — New York: John Wiley & Sons, 1988.
  4. Fletcher, Keith a Colin Wheeler a Julia Wright. Úspěch v databázovém marketingu: některé kritické faktory. // Marketing Intelligence & Planning 10. - 1992. - S. 18-23 .