Blog Personalisasi E-niaga

Pemasaran basis data adalah satu-satunya investasi paling berdampak yang dapat Anda lakukan sebagai toko eCommerce. Saat ini, data pelanggan dapat dikumpulkan, dianalisis, dan dimanfaatkan untuk membuat penawaran pribadi.

Dengan pemasaran basis data, Anda akan meningkatkan tingkat konversi, menghasilkan lebih banyak keuntungan, dan membuka peluang investasi di masa depan. Di bawah ini kami menyertakan contoh dari merek teratas termasuk Amazon, Sephora, Target, dan Etsy.

Jika Anda ingin langsung beralih ke contoh pemasaran basis data, klik di sini.

Pemasaran basis data menjelaskan penggunaan data pelanggan untuk menentukan pesan apa yang akan dikirim.

Selain itu, data pelanggan menentukan cara terbaik untuk berkomunikasi, waktu pengiriman yang optimal, dan saluran mana yang akan digunakan.


Karena pemasaran basis data menargetkan pengguna secara langsung, ini adalah jenis pemasaran langsung. Namun, berbeda dengan jenis pemasaran langsung lainnya, pemasaran basis data pelanggan beroperasi pada tingkat individu.


Sementara segmen sering dibuat (terutama segmen perilaku berdasarkan tindakan pelanggan sebelumnya), pesan itu sendiri sering dipersonalisasi dengan detail 1:1 untuk meningkatkan efektivitas.

Pemasaran basis data menawarkan sejumlah manfaat dibandingkan pemasaran tradisional.

Peningkatan terbesar berasal dari kombinasi basis data pelanggan yang mendalam dan perangkat lunak personalisasi.

Pemasaran basis data berpusat pada penyajian pesan yang relevan dan menarik kepada pelanggan yang tepat. Akibatnya, rasio konversi rata-rata di seluruh corong, dari tarif terbuka hingga penjualan meningkat.

Selanjutnya, dengan memanfaatkan preferensi pelanggan yang diketahui, kedekatan produk, dan pesanan sebelumnya, perusahaan dapat meningkatkan AOV dari setiap pembelian pelanggan.

Kemampuan yang sering diabaikan dalam pemasaran basis data adalah implementasi strategi penetapan harga.

Karena komunikasi pemasaran diinformasikan, pelanggan hanya menerima pesan yang relevan dengan mereka. Ini sangat kuat jika digunakan bersama dengan layanan purna jual dan ekstensi produk berdasarkan pembelian SKU tertentu.

Di atas, Parachute memanfaatkan data pelanggan untuk menempatkan ulasan pelanggan secara dinamis. Perhatikan jumlah kepercayaan yang dihasilkan hanya dengan berbagi data, mulai dari ulasan mentah, hingga saat ini, hingga nama.

Sebagai hasil dari konversi yang lebih baik, pesanan pembelian yang lebih tinggi, dan pengoptimalan harga, pemasaran basis data menghasilkan ROMI yang lebih tinggi. Ini memiliki sejumlah efek urutan kedua, mulai dari membuka saluran pemasaran yang lebih mahal sambil mempertahankan profitabilitas, hingga mampu memberikan insentif yang lebih baik kepada pelanggan pertama kali.

Di bawah ini adalah serangkaian contoh pemasaran basis data. Berbagai cara untuk menggunakan data pelanggan menunjukkan betapa fleksibelnya pemasaran basis data pelanggan.

Contoh Strategi Pemasaran Basis Data

Analisis RFM adalah salah satu bentuk paling awal dari pemasaran basis data.

Kami telah menulis salah satu panduan teratas tentang RFM di internet, menunjukkan secara rinci bagaimana melakukan Analisis Anda sendiri baik melalui Barilliance atau sendiri dalam spreadsheet. Anda dapat memeriksanya di sini.

Namun, singkatnya, kerangka kerja ini berfokus pada tiga metrik - seberapa baru pelanggan membeli dari Anda, seberapa sering mereka membeli dari Anda, dan nilai apa yang mereka habiskan bersama Anda untuk menentukan berapa banyak dan kapan Anda harus berinvestasi dalam upaya pemasaran lebih lanjut.

Di atas, kami menunjukkan bagaimana Anda dapat melakukan analisis RFM dengan aplikasi spreadsheet apa pun. Pelajari caranya di sini.

Pemasaran siklus hidup berfokus pada perjalanan pelanggan yang lebih luas.

Setiap bisnis menentukan tahapan apa yang membentuk perjalanan ini. Namun, ada tiga tahap umum yang dilalui pelanggan.

Tahap pertama adalah akuisisi pelanggan, di mana pengunjung pertama kali menjadi pelanggan. Kedua adalah retensi pelanggan, di mana pelanggan terus terlibat dengan merek Anda dan menunjukkan loyalitas melalui pembelian berulang.

Akhirnya, ada tahap pengembangan pelanggan di mana pelanggan memperluas ke lini produk lain atau merujuk klien. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang taktik pemasaran siklus hidup pelanggan tingkat lanjut di sini.

Di atas, Starbucks menggunakan sistem penghargaan mereka yang luar biasa untuk membawa pelanggan pertama kali lebih dekat dengan merek. Lihat lebih banyak contoh pemasaran siklus hidup di sini.

Pemasaran multisaluran berfokus pada menciptakan pengalaman pelanggan yang koheren di seluruh saluran pemasaran.

Itu sangat bergantung pada database yang mampu membuat satu profil pelanggan 360 derajat.

Saluran merek kemudian dapat merujuk interaksi pelanggan sebelumnya di platform lain untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan.

Amazon menggunakan data pelanggan lebih baik daripada kebanyakan. Di atas, Amazon menggunakan data pelanggan untuk menentukan tidak hanya pengiriman pesan, tetapi juga produk apa yang akan dibawa ke toko. Sejujurnya, Anda dapat belajar banyak tentang teknik Multisaluran dari Amazon - lihat di sini.

Pemasaran retensi adalah strategi pemasaran basis data yang lebih umum yang menekankan pelanggan saat ini.

Pembelian berulang, peningkatan AOV, dan peningkatan LTV secara keseluruhan sering dimanfaatkan untuk memperluas saluran komunikasi dan akuisisi tambahan.

Pemasaran retensi adalah topik yang sangat mendalam. Kami telah mengumpulkan sejumlah contoh pemasaran retensi di sini .

Di atas, RealReal menggunakan kampanye retensi advokasi untuk a) mendapatkan pelanggan baru dan b) mendorong pembelian berulang. Kami membahas sejumlah strategi pemasaran retensi di sini.

Contoh Taktik Pemasaran Basis Data

Kampanye penjangkauan reguler sangat penting untuk melibatkan kembali basis pelanggan Anda dan mengumpulkan data yang diperlukan untuk kampanye retensi yang dipicu.

Di bawah ini adalah contoh pemasaran basis data yang bagus dari Sephora. Dalam hal ini, mereka menargetkan anggota program loyalitas mereka, "Sephora Insiders" yang belum melakukan pembelian baru-baru ini.

Penawarannya jelas dan kuat - "Jangan lupa diskon $15 Anda dari $75". Setelah terlibat, Sephora dapat memperkaya profil pelanggan dengan barang-barang yang dibeli, dan memanfaatkan taktik contoh pemasaran database berikutnya: kampanye pengisian ulang.

Platform basis data pelanggan memberi Anda kemampuan untuk mencatat pelanggan mana yang membeli produk mana.

Informasi ini sangat berguna untuk bahan habis pakai. Di bawah ini adalah contoh yang sangat baik tentang bagaimana menggunakan pemasaran basis data untuk mendorong kampanye pengisian ulang.

Tula menyoroti manfaat utama dari produk pengiriman otomatis mereka: diskon 15%, pengiriman gratis, dan hadiah bonus gratis. Manfaat ini membantu menghilangkan hambatan untuk membeli kembali dan memiliki efek bersih untuk meningkatkan nilai umur pelanggan.

Pelanggan memiliki kebiasaan yang berbeda. Ada yang menggunakan Twitter. Yang lain lebih suka Instagram. Beberapa memeriksa email mereka. Lainnya tidak.

Pemasaran basis data pelanggan memungkinkan toko eCommerce untuk mengidentifikasi saluran mana yang paling mungkin dilibatkan oleh prospek.

Di bawah ini adalah contoh Fashion Nova yang memicu kampanye pengabaian keranjang belanja tidak melalui saluran email tradisional, tetapi melalui Facebook Messenger.

Aplikasi hebat lainnya dari pemasaran basis data adalah halaman kategori.

Halaman kategori sering diabaikan, dengan merek yang lebih fokus pada halaman arahan dan desain halaman produk. Di atas adalah contoh bagus dari Etsy.


Etsy melacak pencarian pelanggan sebelumnya. Dengan data ini, mereka dapat memasukkan berbagai widget yang dipersonalisasi yang menawarkan penjualan silang dan pencarian. Ini tidak hanya menyederhanakan proses penemuan produk, tetapi juga membantu Etsy melakukan penjualan tambahan dari sesi belanja yang sama.

Salah satu contoh favorit saya dari pemasaran basis data adalah ketika merek mampu mengantisipasi kebutuhan.

Di sini, Target mampu melakukan hal itu dengan produk bayi dan keluarga baru. Ketika dikombinasikan dengan pemahaman mendalam tentang preferensi pelanggan melalui sejumlah tahap pengembangan utama, mereka dapat membuat seluruh kampanye untuk tidak hanya melayani pelanggan mereka dengan lebih baik, tetapi juga memenangkan bagian dompet yang lebih besar.

Pada akhirnya, pemasaran basis data bergantung pada seberapa kaya basis data pelanggan Anda.

Tantangannya adalah pertama mengumpulkan data yang benar, dan kedua menghubungkannya. Data pelanggan tersebar di berbagai platform, mulai dari pembelian di dalam toko, situs eCommerce, hingga interaksi media sosial.

Di atas, Zaful mengenali pengguna baru dan menawarkan diskon 15% untuk mendaftar.

Di Barilliance, selain memicu pop-up, konten yang dipersonalisasi, atau bilah pesan berdasarkan pengunjung yang kembali atau baru, kami juga mengizinkan Anda untuk memicu email. Kami menyebut kemampuan ini sebagai penguat email, dan kami telah menunjukkan bagaimana hal itu dapat melipatgandakan tingkat pemulihan keranjang yang ditinggalkan.

Identifikasi adalah langkah pertama. Mengumpulkan data pelanggan yang berguna adalah yang berikutnya.

Perangkat lunak personalisasi seperti Barilliance memungkinkan Anda mengumpulkan dan menghubungkan perilaku pelanggan (seperti halaman dan produk yang dikunjungi), menyimpulkan afinitas produk dan kategori, dan mencatat riwayat pembelian di seluruh saluran.

Strategi pemasaran basis data yang sukses menguntungkan karena alasan terbaik. Ini melayani pelanggan dengan lebih baik, dan memungkinkan Anda untuk memberikan penawaran terbaik yang sebenarnya untuk setiap individu.

Jika Anda ingin melihat bagaimana Barilliance memungkinkan ratusan merek eCommerce teratas menggunakan pemasaran basis data, minta demo di sini.