ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಡಿಜಿಟಲ್ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವು ಕಂಪನಿಯ ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯ ಆಸ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತಂತ್ರವಿಲ್ಲದೆ ಸರಳವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದರೆ ಡೇಟಾ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬರುತ್ತದೆ: ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದೇಶಿತ, ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಈ ಲೇಖನವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗುರುತು, ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಹಿತಿ, ವಹಿವಾಟು ಇತಿಹಾಸ, ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ನಡವಳಿಕೆ - ಪ್ರಚಾರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು. ಸಾಮೂಹಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಲ್ಲರನ್ನೂ ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯು ಸರಿಯಾದ ಜನರಿಗೆ, ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಕಂಪನಿಗಳು ಜಾಹೀರಾತು ಬಜೆಟ್ ವ್ಯರ್ಥವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರಚಾರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಬಹುದು.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿರುವುದಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿವೆ:

1. ಗ್ರಾಹಕರು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಈಗ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ನೀಡುವಂತಹ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಗೆ ಒಗ್ಗಿಕೊಂಡಿರುತ್ತಾರೆ.
2. ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವಾಧೀನ ವೆಚ್ಚಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿವೆ. ಹೊಸ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದಕ್ಕಿಂತ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ.
3. ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅಳೆಯಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶವು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ತಂತ್ರಗಳ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ (ಮುಕ್ತ ದರ, ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಖರೀದಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಅಳೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
4. ಸ್ಪರ್ಧೆ ತೀವ್ರವಾಗುತ್ತಿದೆ. ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಲು, ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಿವೆ:

- ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ: ದತ್ತಾಂಶವು ನಿಖರವಾಗಿರಬೇಕು, ನವೀಕೃತವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕು.
– ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು: ಮಾರಾಟ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ನೋಂದಣಿ ನಮೂನೆಗಳು, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಬರಬಹುದು.
- ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: CRM (ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಬಂಧ ನಿರ್ವಹಣೆ), CDP (ಗ್ರಾಹಕ ದತ್ತಾಂಶ ವೇದಿಕೆ), ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
- ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅನುಸರಣೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಗೆ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕು.

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

1. ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಜನೆ
ವಿಭಜನೆ ಎಂದರೆ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು. ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು:

- ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ: ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಉದ್ಯೋಗ, ಆದಾಯ.
- ಭೌಗೋಳಿಕ: ಸ್ಥಳ, ನಗರ, ಪ್ರದೇಶ.
- ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ: ಜೀವನಶೈಲಿ, ಆಸಕ್ತಿಗಳು, ಮೌಲ್ಯಗಳು.
– ನಡವಳಿಕೆ: ಖರೀದಿಗಳ ಆವರ್ತನ, ಖರೀದಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಪ್ರಚಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ.

ವಿಭಜನೆಯು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಒಂದು ಸಂದೇಶಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

2. ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ (ವಿಷಯ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ)
ವಿಭಜನೆಯ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಎಂದರೆ ಇಮೇಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಹೆಸರಿನಿಂದ ಸಂಬೋಧಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಜೊತೆಗೆ:

- ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳು,
- ಆಸಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಚಾರಗಳು,
- ಗ್ರಾಹಕರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವಿಷಯ.

ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಗ್ರಾಹಕರು ಸಂದೇಶವನ್ನು ತೆರೆಯುವ, ಓದುವ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಖರೀದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

3. RFM ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಸದ್ಯ, ಆವರ್ತನ, ಹಣಕಾಸು)
ಗ್ರಾಹಕರ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು RFM ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ:
– ಇತ್ತೀಚಿನದು: ಗ್ರಾಹಕರು ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಎಷ್ಟು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ವಹಿವಾಟು ನಡೆಸಿದ್ದಾರೆ,
– ಆವರ್ತನ: ಗ್ರಾಹಕರು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ,
- ಹಣಕಾಸು: ಗ್ರಾಹಕರು ಎಷ್ಟು ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

RFM ನಿಂದ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಗ್ರಾಹಕರು, "ಶಾಂತರಾಗಲು" ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ತಂತ್ರಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಉನ್ನತ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಬಹುಮಾನ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದಿಂದ ಖರೀದಿಸದ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮರುಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಅಭಿಯಾನಗಳು.

4. ಪ್ರಚಾರ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ
ಕೆಲವು ಪ್ರಚೋದಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಳುಹಿಸಲು ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ನೋಂದಣಿ ನಂತರ "ಸ್ವಾಗತ" ಇಮೇಲ್,
– ಕೈಬಿಟ್ಟ ಶಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಟ್ ಜ್ಞಾಪನೆ (ಕೈಬಿಟ್ಟ ಕಾರ್ಟ್),
- ಹುಟ್ಟುಹಬ್ಬದ ಶುಭಾಶಯ ಪತ್ರಗಳು,
- ಪೂರಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಖರೀದಿಯ ನಂತರದ ಅನುಸರಣೆ.

ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಳುಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

5. ಲೀಡ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್
ಲೀಡ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಗ್ರಾಹಕರಾಗುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಇವರಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
– ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು (ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪುಟ ಭೇಟಿಗಳು),
- ಇಮೇಲ್ ಜೊತೆ ಸಂವಹನ,
- ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು,
- ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (ಉದಾ. B2B ಗಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮ).

ಲೀಡ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಮಾರಾಟ ತಂಡಗಳು ಖರೀದಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಿದ್ಧರಿರುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು, ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

6. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಕ್ರಾಸ್-ಸೆಲ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಪ್-ಸೆಲ್ಲಿಂಗ್
ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ:
- ಅಡ್ಡ-ಮಾರಾಟ: ಪೂರಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶೂಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವಾಗ, ನಿಮಗೆ ಸಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ).
– ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವಾಗುವುದು: ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದು (ಉದಾ. ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರ).

ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ. ಒಂದು ಕೊಡುಗೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ, ಅವರು "ಬಲವಂತ" ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

7. ಮರುಗುರಿ ಮತ್ತು ಮರುಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
ಈ ತಂತ್ರವು ವ್ಯವಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿರುವ ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಖರೀದಿಯನ್ನು ಮಾಡದ ಜನರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ನಡವಳಿಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು:
- ವೀಕ್ಷಿಸಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ,
- ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಬರುವಂತೆ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷ ರಿಯಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿ,
- ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಮರುಗುರಿ ಹಾಕುವುದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಈಗಾಗಲೇ ಆರಂಭಿಕ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

8. ಎ/ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆ
ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತ್ವರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಇಮೇಲ್ ವಿಷಯ A vs B,
- ವಿಭಿನ್ನ ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಪುಟ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು,
- ಪ್ರೋಮೋ ಪ್ರಕಾರ (ನಾಮಮಾತ್ರ vs ಶೇಕಡಾವಾರು ರಿಯಾಯಿತಿ),
- ಸಂದೇಶ ವಿತರಣಾ ಸಮಯ.

ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಕೇವಲ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹಂತಗಳು

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು:

1. ಗುರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆದೇಶಗಳನ್ನು 20% ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು.
2. ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಬಹಳಷ್ಟು ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.
3. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ನಕಲು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ಸರಿಯಾದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ.
4. ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ವ್ಯವಹಾರ ತಂತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
5. ಪ್ರಚಾರ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ರಚಿಸಿ. ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ.
6. ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ. ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ, ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಆದಾಯ, CAC, CLV, ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
7. ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ. ನಿಯಮಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ:

- ಕಳಪೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ: ತಪ್ಪಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ತಪ್ಪು ಗುರಿಯಿಟ್ಟ ಅಭಿಯಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಅತಿಯಾದ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ: ತುಂಬಾ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು.
– ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ: ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯು ವ್ಯವಹಾರದ ಖ್ಯಾತಿಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
– ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು: ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಸ್ಪಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶ ನೀತಿಗಳು, ಉತ್ತಮ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಪೆನುಟಪ್

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಆಧುನಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವಿಭಜನೆ, ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ, RFM ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪ್ರಚಾರ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ ಮತ್ತು A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವಾಗ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಯಶಸ್ಸಿನ ಕೀಲಿಗಳು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಉದ್ದೇಶಿತ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತಾ ಅನುಸರಣೆಯಲ್ಲಿವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ; ಇದು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಾನು ಈ ಲೇಖನವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ (SME, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್, B2B, ಅಥವಾ ಶಿಕ್ಷಣ ವಲಯ) ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ 1000 ಪದಗಳ ಉದ್ದವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.