eコマースパーソナライズブログ
公開: 2021-09-01 データベースマーケティングは、eコマースストアとして行うことができる唯一の最も影響力のある投資です。 現在、顧客データを収集、分析、活用して、個人的なオファーを作成することができます。
データベースマーケティングを使用すると、コンバージョン率を高め、より多くの利益を生み出し、将来の投資機会を開拓します。 以下に、Amazon、Sephora、Target、Etsyなどのトップブランドの例を示します。
データベースマーケティングの例に直接スキップしたい場合は、ここをクリックしてください。
データベースマーケティングとは何ですか？
データベースマーケティングでは、顧客データを使用して送信するメッセージを決定します。
さらに、顧客データによって、通信の最適な方法、最適な送信時間、および使用するチャネルが決まります。
データベースマーケティングはユーザーを直接対象としているため、ダイレクトマーケティングの一種です。 ただし、他のタイプのダイレクトマーケティングとは対照的に、顧客データベースマーケティングは個人レベルで機能します。
多くの場合、セグメントが作成されますが（特に、以前の顧客の行動に基づく行動セグメント）、メッセージ自体は、効果を高めるために1：1の詳細でパーソナライズされることがよくあります。
顧客データベースマーケティングの利点
データベースマーケティングには、従来のマーケティングに比べて多くの利点があります。
最大の改善は、深い顧客データベースとパーソナライズソフトウェアの組み合わせから生じています。
1.コンバージョン率の向上
データベースマーケティングは、適切な顧客に関連性のある説得力のあるメッセージを提示することに重点を置いています。 その結果、目標到達プロセス全体の平均コンバージョン率は、オープンレートから売上に至るまで増加します。
2.平均注文額（AOV）を増やす
さらに、既知の顧客の好み、製品の親和性、および過去の注文を利用することにより、企業は各顧客の購入のAOVを増やすことができます。
上記のように、Fashion Novaはさまざまなパーソナライズ手法を使用して、ドルのインセンティブと引き換えに注文の最小額を伝えています。
4.より良い価格戦略
見過ごされがちな機能データベースのマーケティングは、価格戦略の実装です。
4.優れたカスタマーサービスとインタラクション
マーケティングコミュニケーションが通知されるため、顧客は自分に関連するメッセージのみを受信します。 これは、特定のSKUの購入に基づくアフターサービスおよび製品拡張と組み合わせて使用すると特に強力です。
上記のように、パラシュートは顧客データを活用して顧客レビューを動的に配置します。 生のレビューから現在まで、名前まで、データを共有するだけで生成される信頼の量に注目してください。
5.より高いマーケティング投資回収率（ROMI）
より良いコンバージョン、より高い発注書、および価格の最適化の結果として、データベースマーケティングはより高いROMIをもたらします。 これには、収益性を維持しながらより高価なマーケティングチャネルを開くことから、初めての顧客により良いインセンティブを提供できることまで、多くの二次的な効果があります。
データベースマーケティングの改善： Barillianceを使用すると、eコマースストアは簡単なツールを使用してデータベースマーケティング手法を適用できます。 ITリソースは必要ありません。 詳細はこちらをご覧ください。
データベースマーケティングの例と戦略
以下は、一連のデータベースマーケティングの例です。 顧客データを使用するさまざまな方法は、顧客データベースのマーケティングがいかに柔軟であるかを示しています。
データベースマーケティングの例の戦略
1.最新性、頻度、収益化（RFM）マーケティング
RFM分析は、データベースマーケティングの最も初期の形式の1つです。
インターネット上のRFMのトップガイドを書き、Barillianceを介して、またはスプレッドシートで独自に分析を実行する方法を詳細に示しています。 こちらで確認できます。
ただし、要するに、このフレームワークは3つの指標に焦点を当てています。つまり、顧客があなたから購入した最近の頻度、顧客があなたから購入した頻度、およびさらなるマーケティング活動に投資する金額と時期を決定するために顧客があなたと一緒に費やした価値です。
上記では、スプレッドシートアプリケーションを使用してRFM分析を実行する方法を示しています。 ここでその方法を学びましょう。
2.顧客ライフサイクルマーケティング（フィートスターバックス）
ライフサイクルマーケティングは、より幅広いカスタマージャーニーに焦点を当てています。
各ビジネスは、この旅を構成する段階を決定します。 ただし、お客様が通過する一般的な段階は3つあります。
最初の段階は顧客獲得であり、訪問者が最初に顧客になります。 2つ目は顧客維持であり、顧客は引き続きあなたのブランドと関わり、繰り返し購入することで忠誠心を示します。
最後に、顧客が他の製品ラインに拡大したり、顧客を紹介したりする顧客開発段階があります。 高度な顧客ライフサイクルマーケティング戦略について詳しくは、こちらをご覧ください。
上記のように、スターバックスは優れた報酬システムを利用して、初めての顧客をブランドに近づけています。 ライフサイクルマーケティングの例については、こちらをご覧ください。
3.オムニチャネルデータベースマーケティングの戦略例（フィートアマゾン）
オムニチャネルマーケティングは、マーケティングチャネル全体で一貫した顧客体験を生み出すことに重点を置いています。
これは、単一の360度の顧客プロファイルを作成できるデータベースに大きく依存しています。
ブランドチャネルは、他のプラットフォームでの過去の顧客とのやり取りを参照して、顧客体験を最適化できます。
Amazonは、顧客データを他のほとんどのデータよりもよく使用しています。 上記のように、Amazonは顧客データを使用して、メッセージングだけでなく、店舗に持ち込む製品も決定します。 正直なところ、Amazonからオムニチャネル技術について多くを学ぶことができます-ここでそれをチェックしてください。
4.リテンションマーケティング（ft。TheRealReal）
リテンションマーケティングは、現在の顧客を強調する、より一般的なデータベースマーケティング戦略です。
繰り返し購入し、AOVを増やし、LTVの全体的な増加は、多くの場合、追加の通信および取得チャネルの拡大に活用されます。
リテンションマーケティングは非常に深いトピックです。 ここに、リテンションマーケティングの例をいくつか集めました。
上記のように、RealRealは、アドボカシー保持キャンペーンを使用して、a）新規顧客を獲得し、b）リピート購入を奨励しています。 ここでは、いくつかのリテンションマーケティング戦略について説明します。
データベースマーケティングの例の戦術
5.アウトリーチキャンペーン（ft。sephora）でリターゲティングキャンペーンの可能性を高める
定期的なアウトリーチキャンペーンは、顧客ベースに再び関与し、トリガーされた保持キャンペーンに必要なデータを収集するために重要です。
以下は、Sephoraの優れたデータベースマーケティングの例です。 この場合、彼らは最近購入していないロイヤルティプログラム「SephoraInsiders」のメンバーをターゲットにしています。
オファーは明確で強力です-「75ドルから15ドルを忘れないでください」。 Sephoraは、一度エンゲージすると、購入したアイテムで顧客プロファイルを充実させ、次のデータベースマーケティングの例の戦術である補充キャンペーンを利用できるようになります。
6.製品と顧客のデータを組み合わせて時間補充キャンペーンを行います（ft。Tula）
顧客データベースプラットフォームは、どの顧客がどの製品を購入したかを記録する機能を提供します。
この情報は、消耗品に非常に役立ちます。 以下は、データベースマーケティングを使用して補充キャンペーンを促進する方法の優れた例です。
Tulaは、自動配信製品の主な利点を強調しています。15％オフ、送料無料、ボーナス無料ギフトです。 これらのメリットは、再購入の障害を取り除き、顧客の生涯価値を高めるという正味の効果をもたらします。
7.パーソナライズされたチャネルで顧客エンゲージメントを最適化する（ft。Fashion Nova）
顧客にはさまざまな習慣があります。 Twitterを使う人もいます。 Instagramを好む人もいます。 メールをチェックする人もいます。 他の人はしません。
顧客データベースマーケティングにより、eコマースストアは見込み客が関与する可能性が最も高いチャネルを特定できます。
以下は、Fashion Novaが従来の電子メールチャネルではなく、FacebookMessengerを介してショッピングカートの放棄キャンペーンをトリガーした例です。
8.以前の検索履歴に基づいてクロスセールオファーを動的に作成します（ft.Etsy）
データベースマーケティングのもう1つの優れたアプリケーションは、カテゴリページです。
カテゴリページは見過ごされがちで、ブランドはランディングページと製品ページのデザインに重点を置いています。 上記はEtsyの素晴らしい例です。
Etsyは、顧客の以前の検索を追跡します。 このデータを使用して、クロスセールスと検索を提供するさまざまなパーソナライズされたウィジェットを挿入できます。 これにより、商品発見プロセスが合理化されるだけでなく、Etsyが同じショッピングセッションから売り上げを伸ばすことができます。
9.人口統計データを使用してライフサイクルキャンペーンの時間を計り、パーソナライズする（ft。Target）
データベースマーケティングの私のお気に入りの例の1つは、ブランドがニーズを予測できる場合です。
ここで、Targetはベビー用品と新しい家族でまさにそれを行うことができます。 いくつかの主要な開発段階を通じて顧客の好みを深く理解することと組み合わせると、キャンペーン全体を作成して、顧客により良いサービスを提供するだけでなく、より多くの財布を獲得することができます。
マーケティングデータベースの構築方法
最終的に、データベースマーケティングは、顧客データベースの豊富さに依存します。
課題は、最初に適切なデータを収集し、次にそれを接続することです。 顧客データは、店舗での購入からeコマースサイト、ソーシャルメディアの相互作用まで、プラットフォーム全体に分散しています。
上記のように、Zafulは新規ユーザーを認識し、登録するために15％オフを提供します。
匿名の訪問者を既知の見込み客に変える
最初の課題は、顧客を特定することです。
ポップアップは、eコマースストアにとって依然として素晴らしいツールです。 適切なインセンティブと組み合わせると、ポップアップは匿名の訪問者を識別するだけでなく、フォローアップする許可も与えます。
上記のパンパースは、新規訪問者にアプリをダウンロードしてメールで登録するよう促しています。
残念ながら、以前に連絡先情報を入手したとしても、リピーターを特定できなければ意味がありません。
いくつかの解決策があります。 以下では、Bookings.comは、割引を表示するためにサインインするようにリピーターに促します。
Barillianceでは、リピーターまたは新規訪問者に基づいてポップアップ、パーソナライズされたコンテンツ、またはメッセージバーをトリガーするだけでなく、電子メールをトリガーする機能も使用できます。 この機能をメールブースターと呼び、放棄されたカートの回復率を3倍にする方法を示しました。
パーソナライズソフトウェアを使用した顧客データの集約
識別は最初のステップです。 次は、有用な顧客データの編集です。
Barillianceのようなパーソナライズソフトウェアを使用すると、顧客の行動（訪問したページや製品など）を収集して結び付け、製品とカテゴリの親和性を推測し、チャネル全体の購入履歴を記録できます。
次のステップ
成功するデータベースマーケティング戦略は、最良の理由で有益です。 それは顧客により良いサービスを提供し、あなたが各個人に真の最良のオファーを提示することを可能にします。
Barillianceが何百ものトップeコマースブランドがデータベースマーケティングを使用できるようにする方法を知りたい場合は、ここでデモをリクエストしてください。