데이터베이스 마케팅의 이점과 유형

데이터베이스 마케팅이란?

데이터베이스 마케팅이란? 데이터베이스 마케팅은 소비자 데이터의 수집, 통합 및 처리에 대한 체계적인 접근법입니다. 데이터베이스 마케팅은 직접 마케팅의 한 형태이며 고객 관계 관리라고도 불립니다. 고객과 잠재 고객 모두의 데이터가 수집되어 회사의 데이터베이스에 유지됩니다. 이 데이터를 수집하는 프로세스를 통해 조직은 고객에게 더 잘 알고 마케팅할 수 있으며 이를 통해 더 많은 잠재 매출을 올릴 수 있습니다. 소매업자, 기술 벤더, 보험 회사 및 기타 서비스 등의 조직은 마케팅 전략으로 데이터베이스 마케팅을 활용할 수 있습니다. 이 마케팅 접근법은 대규모 고객 기반을 가진 조직에게 가장 유용합니다. 이는 거래 데이터를 더 많이 생성하기 때문에 새로운 잠재 고객을 찾는 데 더 많은 측면을 의미하기 때문입니다. 데이터베이스는 오랜 시간 동안 전통적인 마케팅에서 소비자 데이터를 보관하기 위해 사용되어 왔지만 데이터베이스 마케팅 접근 방식은 훨씬 더 많은 소비자 데이터를 포함함으로써 차별화됩니다. 또한, 데이터는 데이터베이스 마케팅에서 다양한 방식으로 처리 및 사용됩니다. 데이터베이스 마킹에서 마케팅 담당자는 수집된 데이터를 사용하여 고객에 대해 더 자세히 알아보고, 특정 마케팅 캠페인의 타깃 시장을 선택하고, 고객과 회사의 가치를 비교하며, 보다 전문적인 서비스를 고객에게 제공합니다.수집된 데이터에는 고객의 이름, 주소, 이메일, 전화번호, 구매 이력, 직책, 웹사이트 쿠키 또는 고객 지원 티켓이 포함될 수 있습니다. 데이터 수집 및 저장 후 마케팅 팀이 데이터를 분석 및 사용하여 각 고객에 대해 보다 개인화된 상호작용을 수행하고 새로운 잠재 고객을 유치할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스 마케팅은 어떻게 이루어질까요? 데이터베이스 마케팅은 다양한 소스로부터 데이터를 수집함으로써 시작됩니다. 이름, 주소, 이메일, 전화번호, 구매 내역 및 기타 데이터를 추적할 수 있습니다. 데이터는 사용자 쿠키 추적, 구매 이력, 뉴스레터 구독, 또는 콘테스트 참가 양식, 무료 샘플 제품 제공, 제품 보증 카드 등 양식에 서명해야 하는 모든 것을 포함하여 다양한 방법으로 수집할 수 있습니다. 마케팅 및 영업 팀의 잠재 고객으로 인해 추가 고객 기록이 생성될 수 있습니다.잠재 고객 데이터는 제3자로부터 구입할 수도 있습니다. 단, 구입 및 판매 가능한 데이터의 종류에 관한 법률은 국가에 따라 다를 수 있습니다. 이 정보는 수집된 후 데이터베이스에 저장됩니다. 대규모 조직에서는 해당 데이터베이스를 데이터 웨어하우스에 보관할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 고객 또는 잠재 고객에 관한 관련 정보를 가진 개별 부서로부터 서로 다른 데이터 세트를 받습니다. 또한 데이터 웨어하우스가 있으면 조직은 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 마케팅 소프트웨어를 이용한 데이터베이스 분석을 통해 데이터를 필터링할 수 있습니다. 데이터는 인구통계학적 또는 잠재적 잠재 고객 행동과 같은 요인에 의해 분리될 수 있습니다. 데이터베이스는 가능한 한 최신 상태로 유지해야 합니다.고객 또는 잠재 고객의 데이터는 시간이 지남에 따라 변경된다고 가정해야 합니다. 구식 정보를 수집하지 않도록 이름, 전화번호, 이메일 등 변경 가능성이 낮은 정보에 더욱 초점을 맞춰야 합니다. 이러한 데이터베이스 마케팅은 마케팅 담당자, 광고주 및 소비자에게 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다. 먼저 고객에게 연락하기 위한 최적의 채널을 계속해서 탐색합니다. 그리고 충성 고객, 최초 고객 또는 잠재 고객 등의 고객 그룹을 식별합니다. 다음으로 인구 통계 및 잠재적 관심사와 같은 기타 잠재적 인구 통계에 대한 잠재 고객을 구성하고 중요한 계정에 우선순위를 부여합니다. 그리고 개별 잠재 고객을 위한 마케팅 메시지를 개인화합니다. 이로 인해 고객 유지율을 높일 수 있습니다. 또한, 수집된 데이터는 향후 판촉 캠페인에 사용할 수 있으며 가능성이 낮은 고객에게 캠페인을 보내는 데 드는 비용을 절감합니다. 이렇게 많은 이점이 존재하지만 데이터베이스 마케팅에는 과제도 존재하는데요. 조직은 데이터베이스 마케팅을 통해 얻을 수 있는 이점에도 불구하고 몇 가지 과제가 있을 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 먼저 수집된 데이터가 오래될 수 있습니다. 예를 들어서 다른 사람이 직업을 바꾸면 직책과 회사 이메일이 변경될 수 있습니다. 만약 그들이 새로운 직책을 위해 이동해야 한다면 그들의 주소는 바뀔 수도 있다.데이터는 가능한 한 최신 상태로 유지해야 합니다. 그리고 개인이 잘못된 정보를 입력할 경우 원래 수집된 데이터도 올바르지 않습니다. 양식의 드롭다운 메뉴 및 확인란을 사용하면 보다 정확한 정보를 얻을 수 있습니다. 단, 옵션이 한정되어 있는 경우, 이것으로도 정확도가 제한될 수 있습니다. 다음으로 수집되는 정보에서 가치를 얻을 수 없는 경우 데이터베이스 서버 관리 비용이 높을 수 있습니다. 또한, 실수로 잘못된 연락처에 마케팅을 하거나 연락처를 잘못 그룹화하면 고객이 멀어집니다. 이러한 데이터베이스 마케팅의 유형에 대해서 알아보자면 데이터베이스 마케팅은 소비자 데이터베이스 마케팅과 비즈니스 데이터베이스 마케팅의 두 가지 형태로 이루어집니다. 그 둘의 차이는 목표 관객입니다. 먼저 소비자 데이터베이스 마케팅은 소비자 또는 B2C 조직에 직접 판매하는 기업에 의해 사용됩니다. 소비자 데이터베이스 마케팅을 통해 수집된 데이터에는 이름, 이메일 주소, 전화번호, 주소, 성별 및 위치가 포함됩니다. 이 정보를 얻기 위해 조직은 경품 제공, 공모전, 계정 등록 또는 무료 배송 서비스를 구현할 수 있습니다. 정보가 저장되면 개인화된 메일이나 이메일을 소비자에게 전송하여 사용할 수 있습니다. 다음으로 비즈니스 데이터베이스 마케팅은 다른 기업에 직접 판매하는 조직 또는 B2B 조직에 의해 사용됩니다. 비즈니스 데이터베이스 마케팅에서 수집된 데이터에는 회사의 수익, 이름, 이메일, 전화번호, 직책, 웹사이트 쿠키, 구매 내역 등의 정보가 포함됩니다. B2B 조직에서는 LinkedIn, 이벤트 등록, 화이트 페이퍼 다운로드, 업계 보고서, 데모, 무료 평가판 제공 또는 웨비나를 통해 이러한 데이터를 수집하고자 합니다. 이 데이터가 수집 및 저장되면 조직은 이익에 초점을 맞춘 이메일 또는 소셜 미디어 광고를 통해 마케팅을 시작할 수 있습니다. 어카운트 베이스의 마케팅은, 소규모의 상세한 비즈니스 데이타베이스의 유지보수에 도움이 됩니다. 비즈니스 데이터베이스 마케팅에 사용되는 데이터베이스는 B2C 데이터베이스보다 작을 수 있습니다. 비즈니스 데이터베이스 마케팅을 사용하는 조직은 대규모 타깃 고객에만 집중할 수 있으므로 대량의 고객 정보를 저장하기 위해 대규모 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다. 이러한 데이터베이스 마케팅에 관한 많은 힌트와 전략이 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 기본적인 힌트가 있습니다. 먼저 마케팅 대상 고객을 파악합니다. 조직에 상세한 고객 프로파일이 없는 경우 잠재 고객이 누구인지에 대한 충분한 정보를 얻지 못할 수 있습니다. 그리고 수집에 가장 유용한 데이터를 파악합니다. 인구통계, 활동 또는 거래 기록과 같은 정보일 수 있습니다. 다음으로 고객의 프라이버시를 존중합니다. 소셜 미디어에서 발견되는 개인 정보는 찾기 쉽고 식별 정보가 풍부하면 유용할 수 있지만 잠재 고객은 특히 자신도 모르는 사이에 개인 정보가 너무 많이 보관되는 것을 좋아하지 않을 것입니다. 더불어 다른 사내 팀과 협력합니다.영업팀, 지원팀 및 마케팅팀 모두 고객과 직접 작업하는 경우가 많기 때문에 수집해야 할 고객 정보를 가지고 있습니다. 또한, 마케팅 소프트웨어를 사용합니다.소프트웨어 툴을 사용하면, 다른 데이터 포인트를 동시에 표시하거나, 고객의 타입을 표시하거나, 서비스 및 제품 카테고리별로 데이터를 정리하거나 할 수 있습니다. 이어서 데이터를 가능한 한 최신 상태로 유지합니다.사람들의 이동, 직업 및 이메일 주소 변경, 기타 삶의 변화에 따라 정보는 매우 빠르게 악화될 수 있습니다. 자주 변경되지 않을 것 같은 정보를 중요한 정보보다 더 중요시하는 것이 중요합니다. 마지막으로 멀티채널 마케팅 또는 예측 분석과 같은 전략을 구현합니다. 데이터베이스가 실제로 사용되는 예시를 알려 드리겠습니다. 데이터베이스 마케팅의 몇 가지 예로는 거래 이력에 관한 데이터를 사용하여 고객 서비스 콜을 보다 빠르고 정확하게 평가하는 전자 상거래 앱이나 거래 데이터를 사용하여 고객이 언제 주문할지 알아내는 음식 배달 앱 등이 있습니다. 그러나 데이터베이스 마케팅의 실제 사례는 페이스북, 아마존, 넷플릭스에서 찾아볼 수 있습니다. 첫번째로 페이스북은 사용자 데이터를 이름, 이메일, 전화번호, 성별, 생년월일, 장소, 관심사별로 분류할 것입니다. 이를 통해 페이스북은 사용자들을 위한 개인화된 경험과 마케터들을 위한 정보를 만들 수 있습니다. 두번째로 아마존은 사용자가 위시리스트에 무엇을 보고, 무엇을 구입했는지, 또는 기입했는지 등의 데이터를 수집합니다. 그런 다음 아마존은 이것을 다른 사용자들이 산 것과 상호 참조하고 그 결과 얻은 데이터를 잠재적 구매자에게 새로운 아이템을 판매하기 위해 사용할 것입니다. 이 프로세스에서는 사용자의 행동에 따라 권장사항 엔진이 생성됩니다. 세번째로 넷플릭스는 사용자가 보는 프로그램 및 영화에 대한 데이터를 추적한 후 해당 데이터와 유사한 사용자가 본 데이터를 상호 참조하여 권장 사항을 제공합니다. 이렇게 데이터베이스 마케팅의 이점과 유형에 대해 자세히 알려드렸습니다.