전자상거래 개인화 블로그
게시 됨: 2021-09-01 데이터베이스 마케팅은 전자 상거래 상점으로서 할 수 있는 가장 영향력 있는 투자입니다. 오늘날 고객 데이터를 수집, 분석 및 활용하여 개인 제안을 생성할 수 있습니다.
데이터베이스 마케팅을 통해 전환율을 높이고 더 많은 수익을 창출하며 미래의 투자 기회를 얻을 수 있습니다. 아래에는 Amazon, Sephora, Target 및 Etsy를 포함한 최고의 브랜드의 예가 포함되어 있습니다.
데이터베이스 마케팅 예제로 바로 건너뛰려면 여기를 클릭하십시오.
데이터베이스 마케팅이란?
데이터베이스 마케팅은 고객 데이터를 사용하여 보낼 메시지를 결정하는 것을 설명합니다.
또한 고객 데이터는 최적의 커뮤니케이션 방법, 최적의 전송 시간 및 사용할 채널을 결정합니다.
데이터베이스 마케팅은 사용자를 직접 대상으로 하기 때문에 일종의 다이렉트 마케팅입니다. 그러나 다른 유형의 직접 마케팅과 달리 고객 데이터베이스 마케팅은 개별 수준에서 운영됩니다.
세그먼트가 생성되는 경우가 많지만(특히 이전 고객 행동을 기반으로 한 행동 세그먼트) 메시지 자체는 종종 효율성을 높이기 위해 1:1 세부 정보로 개인화됩니다.
고객 데이터베이스 마케팅의 이점
데이터베이스 마케팅은 기존 마케팅에 비해 많은 이점을 제공합니다.
가장 큰 개선 사항은 심층 고객 데이터베이스와 개인화 소프트웨어의 결합에서 비롯됩니다.
1. 전환율 개선
데이터베이스 마케팅은 적절한 고객에게 관련성 있고 설득력 있는 메시지를 제시하는 데 중점을 둡니다. 결과적으로 공개 비율에서 판매에 이르기까지 유입경로 전체의 평균 전환율이 증가합니다.
2. 평균 주문 가치(AOV) 증가
또한 알려진 고객 선호도, 제품 선호도 및 과거 주문을 활용하여 기업은 각 고객 구매의 AOV를 높일 수 있습니다.
위에서 Fashion Nova는 다양한 개인화 기술을 사용하여 달러 인센티브와 교환하여 최소 주문량을 전달합니다.
4. 더 나은 가격 전략
종종 간과되는 기능 데이터베이스 마케팅의 잠금 해제는 가격 책정 전략 구현입니다.
4. 우수한 고객 서비스 및 상호 작용
마케팅 커뮤니케이션에 대한 정보가 제공되기 때문에 고객은 자신과 관련된 메시지만 받습니다. 이는 특정 SKU 구매를 기반으로 한 애프터 서비스 및 제품 확장과 함께 사용할 때 특히 강력합니다.
위에서 Parachute는 고객 데이터를 활용하여 고객 리뷰를 동적으로 배치합니다. 원시 리뷰부터 현재까지, 이름에 이르기까지 데이터를 공유하는 것만으로도 얼마나 많은 신뢰를 얻을 수 있는지 알아보세요.
5. 더 높은 마케팅 투자 수익(ROMI)
더 나은 전환, 더 높은 구매 주문 및 가격 최적화의 결과로 데이터베이스 마케팅은 더 높은 ROMI를 가져옵니다. 이것은 수익성을 유지하면서 더 비싼 마케팅 채널을 여는 것에서부터 처음 고객에게 더 나은 인센티브를 제공할 수 있는 것에 이르기까지 많은 2차 주문 효과가 있습니다.
데이터베이스 마케팅 개선: Barilliance를 사용하면 전자 상거래 상점에서 쉬운 도구를 사용하여 데이터베이스 마케팅 기술을 적용할 수 있습니다. IT 리소스가 필요하지 않습니다. 여기에서 자세히 알아보십시오 .
데이터베이스 마케팅 사례 및 전략
다음은 일련의 데이터베이스 마케팅 사례입니다. 고객 데이터를 사용하는 다양한 방법은 고객 데이터베이스 마케팅이 얼마나 유연한지 보여줍니다.
데이터베이스 마케팅 예시 전략
1. 최근성, 빈도, 수익화(RFM) 마케팅
RFM 분석은 데이터베이스 마케팅의 초기 형태 중 하나입니다.
Barilliance를 통해 또는 스프레드시트에서 직접 분석을 수행하는 방법을 자세히 보여주는 인터넷의 RFM에 대한 최고의 가이드를 작성했습니다. 여기에서 확인할 수 있습니다.
그러나 간단히 말해서 이 프레임워크는 고객이 얼마나 최근에 구매했는지, 얼마나 자주 구매했는지, 추가 마케팅 노력에 투자해야 하는 금액과 시기를 결정하기 위해 고객이 귀하와 함께 지출한 가치라는 세 가지 메트릭에 중점을 둡니다.
위에서 모든 스프레드시트 응용 프로그램으로 RFM 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다. 여기에서 방법을 알아보세요.
2. 고객 라이프사이클 마케팅(ft. Starbucks)
라이프사이클 마케팅은 더 광범위한 고객 여정에 중점을 둡니다.
각 비즈니스는 이 여정을 구성하는 단계를 결정합니다. 그러나 고객이 거치는 세 가지 일반적인 단계가 있습니다.
첫 번째 단계는 방문자가 먼저 고객이 되는 고객 확보입니다. 두 번째는 고객 유지로, 고객이 계속해서 브랜드에 참여하고 반복 구매를 통해 충성도를 보여줍니다.
마지막으로 고객이 다른 제품 라인으로 확장하거나 고객을 추천하는 고객 개발 단계가 있습니다. 여기에서 고급 고객 라이프사이클 마케팅 전략에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
위의 스타벅스는 우수한 리워드 시스템을 활용하여 첫 고객을 브랜드에 더 가깝게 만듭니다. 여기에서 더 많은 라이프사이클 마케팅 사례를 확인하세요.
3. 옴니채널 데이터베이스 마케팅 예시 전략 (ft. Amazon)
옴니채널 마케팅은 마케팅 채널 전반에 걸쳐 일관된 고객 경험을 만드는 데 중점을 둡니다.
단일 360도 고객 프로필을 생성할 수 있는 데이터베이스에 크게 의존합니다.
브랜드 채널은 고객 경험을 최적화하기 위해 다른 플랫폼에서 과거 고객 상호 작용을 참조할 수 있습니다.
Amazon은 고객 데이터를 누구보다 잘 사용합니다. 위에서 Amazon은 고객 데이터를 사용하여 메시지뿐만 아니라 어떤 제품을 매장에 가지고 다닐지 결정합니다. 솔직히 말하면 Amazon에서 옴니채널 기술에 대해 많이 배울 수 있습니다. 여기에서 확인하십시오.
4. 리텐션 마케팅(ft. TheRealReal)
리텐션 마케팅은 현재 고객을 강조하는 보다 일반적인 데이터베이스 마케팅 전략입니다.
반복 구매, AOV 증가 및 LTV의 전반적인 증가는 종종 추가 커뮤니케이션 및 획득 채널을 확장하는 데 활용됩니다.
리텐션 마케팅은 매우 깊은 주제입니다. 여기에서 많은 리텐션 마케팅 사례 를 수집했습니다 .
위에서 RealReal은 옹호 유지 캠페인을 사용하여 a) 신규 고객을 확보하고 b) 반복 구매를 장려합니다. 여기에서 다양한 리텐션 마케팅 전략을 다룹니다.
데이터베이스 마케팅 예시 전술
5. 아웃리치 캠페인으로 리타게팅 캠페인 잠재력 증가(ft. sephora)
정기적인 홍보 캠페인은 고객 기반을 다시 참여시키고 트리거된 유지 캠페인에 필요한 데이터를 수집하는 데 중요합니다.
다음은 Sephora의 훌륭한 데이터베이스 마케팅 예입니다. 이 경우 그들은 최근 구매를 하지 않은 "세포라 내부자" 로열티 프로그램 회원을 대상으로 합니다.
제안은 명확하고 강력합니다. "$75에서 $15 할인을 잊지 마세요." 일단 참여하면 Sephora는 구매한 품목으로 고객 프로필을 강화하고 다음 데이터베이스 마케팅 예시 전술인 보충 캠페인을 사용할 수 있습니다.
6. 시간 보충 캠페인에 제품 및 고객 데이터 결합(ft. Tula)
고객 데이터베이스 플랫폼은 어떤 고객이 어떤 제품을 구매했는지 기록할 수 있는 기능을 제공합니다.
이 정보는 소모품에 매우 유용합니다. 다음은 보충 캠페인을 촉진하기 위해 데이터베이스 마케팅을 사용하는 방법의 훌륭한 예입니다.
Tula는 자동 배송 제품의 주요 이점인 15% 할인, 무료 배송 및 보너스 사은품을 강조합니다. 이러한 혜택은 재구매의 장애물을 제거하고 고객 평생 가치를 높이는 순 효과를 가져옵니다.
7. 개인화된 채널로 고객 참여 최적화(ft. Fashion Nova)
고객은 다양한 습관을 가지고 있습니다. 일부는 트위터를 사용합니다. 다른 사람들은 Instagram을 선호합니다. 일부는 이메일을 확인합니다. 다른 사람들은 그렇지 않습니다.
고객 데이터베이스 마케팅을 통해 전자 상거래 상점은 잠재 고객이 가장 참여할 가능성이 높은 채널을 식별할 수 있습니다.
다음은 기존 이메일 채널이 아닌 Facebook Messenger를 통해 장바구니 포기 캠페인을 촉발한 Fashion Nova의 예입니다.
8. 이전 검색 기록을 기반으로 교차 판매 제안을 동적으로 생성(ft. Etsy)
데이터베이스 마케팅의 또 다른 훌륭한 응용 프로그램은 카테고리 페이지입니다.
카테고리 페이지는 종종 간과되며 브랜드는 랜딩 페이지와 제품 페이지 디자인에 더 중점을 둡니다. 위는 Etsy의 좋은 예입니다.
Etsy는 고객의 이전 검색을 추적합니다. 이 데이터를 통해 교차 판매 및 검색을 제공하는 다양한 개인화된 위젯을 주입할 수 있습니다. 이는 제품 검색 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 Etsy가 동일한 쇼핑 세션에서 매출을 늘리는 데 도움이 됩니다.
9. 인구통계학적 데이터를 사용하여 라이프사이클 캠페인 시간 및 개인화(ft. Target)
데이터베이스 마케팅의 내가 가장 좋아하는 예 중 하나는 브랜드가 요구 사항을 예측할 수 있는 경우입니다.
여기에서 Target은 유아용 제품과 새 가족으로 바로 그 일을 할 수 있습니다. 여러 주요 개발 단계를 통해 고객 선호 사항에 대한 깊은 이해와 결합하면 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 뿐만 아니라 더 많은 지갑 점유율을 확보하기 위해 전체 캠페인을 만들 수 있습니다.
마케팅 데이터베이스를 구축하는 방법
궁극적으로 데이터베이스 마케팅은 고객 데이터베이스가 얼마나 풍부한지에 달려 있습니다.
문제는 먼저 올바른 데이터를 수집하고 두 번째로 연결하는 것입니다. 고객 데이터는 매장 내 구매에서 전자 상거래 사이트, 소셜 미디어 상호 작용에 이르기까지 플랫폼 전반에 걸쳐 있습니다.
위에서 Zaful은 신규 사용자를 인정하고 등록 시 15% 할인을 제공합니다.
익명의 방문자를 알려진 잠재 고객으로 전환
첫 번째 과제는 고객을 식별하는 것입니다.
팝업은 전자 상거래 상점을 위한 놀라운 도구로 남아 있습니다. 적절한 인센티브와 결합된 팝업은 익명의 방문자를 식별할 뿐만 아니라 후속 조치를 취할 수 있는 권한도 제공합니다.
위에서 Pampers는 새로운 방문자에게 앱을 다운로드하고 이메일로 가입하라는 메시지를 표시합니다.
불행히도 이전에 연락처 정보를 얻었더라도 재방문자를 식별할 수 없으면 쓸모가 없습니다.
몇 가지 솔루션이 있습니다. 아래에서 Bookings.com은 재방문자에게 할인을 확인하기 위해 로그인하라는 메시지를 표시합니다.
Barilliance에서는 재방문 또는 신규 방문자를 기반으로 팝업, 개인화된 콘텐츠 또는 메시지 표시줄을 트리거하는 것 외에도 이메일을 트리거할 수 있는 기능을 허용합니다. 우리는 이 기능을 이메일 부스터라고 부르며 포기한 장바구니 복구율을 3배로 높일 수 있는 방법을 보여주었습니다.
개인화 소프트웨어로 고객 데이터 집계
식별은 첫 번째 단계입니다. 유용한 고객 데이터를 수집하는 것은 그 다음입니다.
Barilliance와 같은 개인화 소프트웨어를 사용하면 고객 행동(예: 방문한 페이지 및 제품)을 수집 및 연결하고, 제품 및 카테고리 유사성을 추론하고, 채널 전반에 걸쳐 구매 내역을 기록할 수 있습니다.
다음 단계
성공적인 데이터베이스 마케팅 전략은 최고의 이유에서 수익성이 있습니다. 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 각 개인에게 진정한 최고의 제안을 제시할 수 있습니다.
Barilliance를 통해 수백 개의 최고의 전자 상거래 브랜드가 데이터베이스 마케팅을 사용하는 방법을 확인하려면 여기에서 데모를 요청하십시오.