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Database-Marketing (Datenbankmarketing)

Database-Marketing beziehungsweise Datenbankmarketing ist ein systematischer Ansatz zum Sammeln, Konsolidieren und Verarbeiten von Verbraucherdaten. Database-Marketing ist auch eine Form des Direktmarketings und Teil des Customer Relationship Managements (CRM). Daten von Kunden und potenziellen Kunden werden gesammelt und in der Datenbank eines Unternehmens gepflegt. Der Prozess des Sammelns dieser Daten ermöglicht es einer Organisation, ihre Kunden besser zu kennen und zu vermarkten, was zu mehr potenziellen Verkäufen führt.

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Organisationen wie Einzelhändler, Technologieanbieter, Versicherungsgesellschaften und andere Dienstleister können Datenbankmarketing als Marketingstrategie verwenden. Dieser Marketingansatz ist vor allem für Unternehmen mit einem großen Kundenstamm sinnvoll, da sie mehr Transaktionsdaten generieren, was mehr Aspekte für die Suche nach neuen Interessenten bedeutet.

Obwohl Datenbanken im Marketing schon seit langem zur Speicherung von Verbraucherdaten verwendet werden, unterscheidet sich der Database-Marketing-Ansatz dadurch, dass er viel mehr Verbraucherdaten enthält. Außerdem werden die Daten im Database-Marketing auf unterschiedliche Weise verarbeitet und genutzt.

Beim Database-Marketing nutzen Vermarkter die gesammelten Daten, um mehr über Kunden zu erfahren, Zielmärkte für spezifische Marketingkampagnen auszuwählen (durch Kundensegmentierung), den Wert der Kunden für das Unternehmen zu vergleichen und speziellere Angebote für Kunden bereitzustellen. Zu den gesammelten Daten können Namen, Adressen, E-Mails, Telefonnummern, Kaufhistorie, Berufsbezeichnungen, Website-Cookies oder sogar Kundensupport-Tickets gehören.

Nach der Datenerfassung und -speicherung können die Daten von Marketingteams analysiert und verwendet werden, um eine personalisierte Interaktion für jeden Kunden zu ermöglichen und neue potenzielle Kunden zu gewinnen.

Wie funktioniert Database-Marketing?

Database-Marketing beginnt mit dem Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel Namen, Adressen, E-Mails, Telefonnummern und Kaufhistorie. Die Daten lassen sich auf verschiedene Weise sammeln, zum Beispiel durch die Nachverfolgung von Benutzer-Cookies, Kaufhistorie, Newsletter-Abonnements oder alles, was die Unterzeichnung von Formularen erfordert, beispielsweise Teilnahmeformulare für Verlosungen, das Angebot von kostenlosen Produktmustern, Produktgarantiekarten und so weiter. Leads von Marketing- und Vertriebsteams können zur Erstellung zusätzlicher Kundendatensätze führen. Interessentendaten lassen sich auch von Dritten erwerben. Allerdings gibt es in verschiedenen Ländern unterschiedliche Gesetze dazu, welche Arten von Daten gekauft und verkauft werden dürfen.

Die gesammelten Informationen werden dann in einer Datenbank gespeichert. Größere Unternehmen können diese Datenbank in einem Data Warehouse unterbringen. Ein Data Warehouse erhält verschiedene Datensätze aus verschiedenen Abteilungen, die relevante Informationen über Kunden oder potenzielle Kunden enthalten. Ein Data Warehouse ermöglicht es einer Organisation auch, große Datenmengen zu verarbeiten.

Die Daten lassen sich durch Datenbankanalysen mit Unterstützung von Marketingsoftware filtern. Die Daten können nach Faktoren wie demografischen oder potenziellen Verhaltensweisen von Interessenten getrennt werden. Die Datenbank sollte so aktuell wie möglich sein, da sich die Daten eines Kunden oder potenziellen Kunden im Laufe der Zeit verändern. Um zu verhindern, dass veraltete Informationen gesammelt werden, sollte ein Unternehmen sich mehr auf Informationen konzentrieren, die sich mit geringerer Wahrscheinlichkeit ändern, zum Beispiel Namen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen.

Vorteile des Datenbankmarketings

Datenbankmarketing kann folgende Vorteile für Vermarkter, Werbetreibende und Verbraucher bieten:

  • Den besten Kanal zur Kontaktaufnahme mit Kunden finden;
  • Identifizierung von Kundengruppen, wie zum Beispiel treue Kunden, Erstkunden oder potenzielle Kunden;
  • Organisiert Interessenten nach demografischen Merkmalen und anderen potenziellen Merkmalen, wie zum Beispiel potenziellen Interessen;
  • Priorisiert wertvolle Accounts;
  • Personalisiert Marketingbotschaften für einzelne Interessenten;
  • Potenzial zur Erhöhung der Kundenbindung;
  • Die gesammelten Daten können für zukünftige Werbekampagnen verwendet werden;
  • Spart Kosten für den Versand von Werbematerial an unwahrscheinliche Kunden.

Herausforderungen im Database-Marketing

Trotz der Vorteile, die ein Unternehmen durch Database-Marketing hat, gibt es auch einige Herausforderungen, zum Beispiel:

  • Die gesammelten Daten können veraltet sein. Wenn jemand zum Beispiel den Arbeitsplatz wechselt, ändert sich die Berufsbezeichnung und die geschäftliche E-Mail-Adresse. Auch die Adresse kann sich ändern, wenn die Person für die neue Stelle umziehen musste. Die Daten sollten so weit wie möglich aktuell gehalten werden.
  • Die ursprünglich erfassten Daten sind falsch, wenn die Person falsche Informationen eingibt. Die Verwendung von Dropdown-Menüs und Kontrollkästchen auf Formularen kann helfen, genauere Informationen zu erfassen. Bei begrenzten Optionen kann jedoch auch dies die Genauigkeit einschränken.
  • Die Kosten für die Verwaltung eines Datenbankservers können hoch sein, wenn es keine Möglichkeit gibt, die gesammelten Informationen zu verwerten.
  • Versehentliches Marketing an die falschen Kontakte oder die falsche Gruppierung von Kontakten führt dazu, dass Kunden abwandern.

Arten von Datenbankmarketing

Database-Marketing gibt es in zwei Formen: Consumer-Database-Marketing und dem Business-Database-Marketing. Der Unterschied zwischen den beiden Formen ist die Zielgruppe.

Consumer-Database-Marketing wird von Unternehmen verwendet, die direkt an einen Verbraucher verkaufen, oder von B2C-Organisationen. Zu den Daten, die im Consumer-Database-Marketing gesammelt werden, gehören Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Adresse, Geschlecht und Standort. Um diese Informationen zu erhalten, kann ein Unternehmen Werbegeschenke, Verlosungen, Kundenregistrierungen oder Angebote für kostenlosen Versand durchführen. Sobald diese Informationen gespeichert sind, lassen sie sich einsetzen, um personalisierte Post oder E-Mails an Verbraucher zu senden.

Business-Database-Marketing wird von Unternehmen eingesetzt, die direkt an andere Unternehmen verkaufen, also von B2B-Unternehmen. Die im Business-Database-Marketing gesammelten Daten umfassen Informationen wie Unternehmensumsatz, Namen, E-Mails, Telefonnummern, Berufsbezeichnungen, Website-Cookies und Kaufhistorie. B2B-Organisationen sammeln solche Daten über LinkedIn, Event-Anmeldungen, Whitepaper-Downloads, Branchenberichte, Demos, kostenlose Testangebote oder Webinare. Sobald diese Daten gesammelt und gespeichert sind, kann ein Unternehmen mit dem Marketing durch nutzenorientierte E-Mails oder gezielte Social-Media-Anzeigen beginnen. Account-based Marketing hilft bei der Pflege einer detaillierten Geschäftsdatenbank.

Eine Datenbank, die für Business-Database-Marketing verwendet wird, kann kleiner sein als eine B2C-Datenbank. Organisationen, die Business-Database-Marketing einsetzen, können sich nur auf große Ziel-Accounts konzentrieren, sodass keine große Datenbank erforderlich ist, um große Mengen an Kundeninformationen zu speichern.

Tipps und Strategien zum Database-Marketing

Es gibt zahlreiche Tipps und Strategien zum Thema Database-Marketing. Einige grundlegende Tipps sind:

  • Kennen Sie die Zielgruppe, an die vermarktet wird. Wenn ein Unternehmen über keine detaillierten Kundenprofile verfügt, hat es möglicherweise nicht so viele Informationen darüber, wer seine potenziellen Kunden sind.
  • Kennen Sie die Daten, die am nützlichsten zu sammeln sind. Dabei kann es sich um Informationen wie Demografie, Aktivität oder Transaktionshistorie handeln.
  • Respektieren Sie die Privatsphäre des Kunden. Persönliche Informationen, die man in sozialen Medien aufspürt, mögen leicht zu finden sein, und eine Fülle von identifizierenden Informationen kann nützlich sein, aber potenzielle Kunden werden es nicht mögen, wenn so viele persönliche Daten über sie gespeichert werden – insbesondere ohne ihr Wissen.
  • Arbeiten Sie mit anderen internen Teams zusammen. Vertriebs-, Support- und Marketingteams müssen alle Informationen über Kunden sammeln, da sie oft direkt mit Kunden arbeiten.
  • Verwenden Sie Marketingsoftware. Software-Tools sollten es ermöglichen, verschiedene Datenpunkte auf einmal zu sehen, Kundentypen zu betrachten oder Daten nach Service- und Produktkategorien zu organisieren.
  • Halten Sie die Daten so aktuell wie möglich. Informationen können sich schnell verändern, wenn Menschen umziehen, ihren Job und ihre E-Mail-Adressen wechseln oder andere Veränderungen im Leben vorkommen. Es ist wichtig, Informationen, die sich wahrscheinlich nicht oft ändern werden, gegenüber Informationen, die sich ändern werden, zu bevorzugen.
  • Implementieren Sie Strategien wie Multichannel-Marketing oder Predictive Analytics.

Beispiele aus der Praxis

Ein Beispiel für Database-Marketing ist eine E-Commerce-App, die Daten über die Transaktionshistorie nutzt, um einen Kundendienstanruf besser und schneller einschätzen zu können, oder eine Essenslieferungs-App, die Transaktionsdaten nutzt, um herauszufinden, zu welchen Zeiten ein Kunde am ehesten bei ihr bestellt.

Beispiele aus der Praxis finden sich bei Facebook, Amazon und Netflix:

  • Facebook segmentiert Benutzerdaten nach Name, E-Mail, Telefonnummer, Geschlecht, Geburtsdatum, Standort und Interessen. Dies ermöglicht es Facebook, personalisierte Erlebnisse für seine Nutzer und Informationen für Vermarkter zu erstellen.
  • Amazon sammelt verschiedene Daten, zum Beispiel was Nutzer angesehen, gekauft oder auf eine Wunschliste gesetzt haben. Amazon vergleicht dies dann mit dem, was andere Nutzer gekauft haben und nutzt die daraus resultierenden Daten, um zu versuchen, dem potenziellen Käufer neue Artikel zu verkaufen. Durch diesen Prozess entsteht eine Empfehlungsmaschine, die auf dem Konsumentenverhalten basiert.
  • Netflix verfolgt Daten darüber, welche Sendungen und Filme ein Benutzer ansieht, und vergleicht diese Daten mit dem, was ähnliche Benutzer angesehen haben, um Empfehlungen zu geben.
Diese Definition wurde zuletzt im Dezember 2020 aktualisiert

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