¿Qué es el marketing de bases de datos?
El marketing de bases de datos es la práctica de aprovechar los datos de los clientes para enviarles mensajes de marketing más personalizados, relevantes y eficaces (tanto a los clientes actuales como a los potenciales). Aunque el término «marketing de bases de datos» puede aplicarse a programas de marketing destinados a captar nuevos clientes, la enorme cantidad de datos disponibles sobre los clientes actuales (y el alto valor relativo de retenerlos) lo hace mucho más valioso en el ámbito del marketing de clientes.
Implementación de una base de datos de marketing para el marketing personalizado
Aunque la implementación de una base de datos de marketing a gran escala no es un concepto nuevo, dos factores recientes han hecho que este enfoque del marketing personalizado sea más práctico de implementar:
- En la actualidad, las empresas suelen recopilar y disponer de grandes cantidades de datos de clientes.
- Las nuevas y potentes tecnologías permiten a las empresas extraer y analizar los datos de sus clientes para comprender mejor sus deseos y necesidades, segmentarlos en pequeños microsegmentos homogéneos e incluso predecir cómo se comportarán los clientes individuales en un futuro próximo.
El objetivo principal del marketing a través de una base de datos de información de clientes es utilizar todos los datos disponibles para establecer y mantener una relación satisfactoria, mutuamente beneficiosa y duradera con cada cliente. Con un profundo conocimiento de cómo la empresa puede satisfacer y aportar valor a cada cliente, las empresas son capaces de desarrollar el tipo de relaciones con los clientes que conducen a una lealtad exclusiva a la marca, una amplia promoción boca a boca y un valor de vida del cliente considerablemente mayor.
Las fuentes de datos de clientes utilizadas en el marketing de bases de datos
Existen muchas fuentes de datos internas y externas que las empresas pueden agregar para construir una base de datos de visión única del cliente. Entre ellas se incluyen:
- Datos de adquisición: cuándo y cómo llegó el cliente al sitio web o la aplicación inicialmente, a través de qué canal o afiliado, en respuesta a qué campaña promocional, etc.
- Datos demográficos: edad, sexo, estado civil/familiar, educación, dirección física, etc.
- Historial de actividad en el sitio web/la aplicación: páginas visitadas, frecuencia de las visitas, productos consultados o juegos jugados, funciones utilizadas, etc. (incluida la actividad registrada antes del registro o la primera compra).
- Historial de compras/gastos: número de compras, número de artículos comprados (total y promedio por compra), precios de los artículos comprados, fechas/intervalos de compras anteriores.
- Historial de respuesta a campañas: cuántas campañas han recibido los clientes, cómo y con qué frecuencia han respondido, a qué tipos de campañas han respondido y a través de qué canales.
- Datos del programa de fidelización: nivel de fidelización obtenido, puntos obtenidos, promociones canjeadas, etc.
- Encuestas y cuestionarios a clientes: respuestas de los clientes a las encuestas, e incluso el hecho de que el cliente se haya tomado la molestia de completar una encuesta.
- Historial de correspondencia: registros de todas las interacciones entre un cliente y la marca.
- Datos de ubicación: ubicaciones geográficas registradas en los dispositivos móviles del usuario.
- Actividad en redes sociales: temas y nombres de marcas comentados, valoraciones de aplicaciones, detalles de perfiles, etc.
- Datos de tecnología publicitaria de terceros: otros sitios visitados, anuncios en los que se ha hecho clic, datos sobre la intención de compra, indicadores demográficos, etc.
Es importante que las diversas fuentes de datos se combinen de tal manera que los datos estén limpios (sin errores), actualizados y correctamente vinculados a cada cliente individual. Cada uno de estos requisitos puede plantear retos, especialmente la necesidad de asociar todos los datos de los clientes, procedentes de todas las fuentes, con un identificador único de cliente. Solo cuando todas las fuentes de datos se recopilen y vinculen correctamente a los clientes individuales se podrán cumplir las promesas del marketing de bases de datos.
Afortunadamente, la tecnología ha logrado grandes avances en todas estas áreas en los últimos años, lo que hace que sea práctico, ¡quizás incluso obligatorio!, que las empresas implementen soluciones de marketing de bases de datos y aprovechen sus ventajas.
Poner en práctica el marketing de bases de datos
El principal valor del marketing de bases de datos es que permite a una marca comunicarse con los clientes de manera que estos sientan que están participando en una conversación individual con la marca. Conocer realmente a los clientes —sus deseos, necesidades, preferencias, tendencias e incluso sus posibles comportamientos futuros— permite a la marca hacerles sentir comprendidos y apreciados, sin hacerles perder el tiempo ni tratarlos con condescendencia con comunicaciones irrelevantes. Este alto grado de personalización y relevancia de los mensajes encarna la «inteligencia emocional», lo que naturalmente da como resultado clientes más comprometidos, más fieles a la marca y que siguen siendo clientes activos durante más tiempo.
Este proceso comienza con una segmentación de clientes en múltiples capas basada en los datos disponibles en el almacén de datos de clientes. Los métodos básicos de segmentación se basan en uno o más campos de la base de datos, como las características demográficas, la actividad en el sitio web o la aplicación, los patrones de compra y los patrones de respuesta a ofertas anteriores. Las segmentaciones más complejas aprovechan el análisis de numerosos puntos de datos, utilizando métodos como el análisis de recencia, frecuencia y valor monetario (RFM) o el análisis de conglomerados. Los enfoques de segmentación más sofisticados se encuentran en la familia de soluciones de modelización predictiva del comportamiento, que funcionan bien para predecir el comportamiento futuro de un cliente, pronosticar el valor de por vida del cliente (LTV), la probabilidad de abandono y otros factores orientados al futuro.
Al combinar los distintos enfoques de segmentación, los profesionales del marketing pueden lograr una microsegmentación de los clientes, o incluso una segmentación a nivel individual (lo que a veces se denomina marketing de segmento único). Esto da lugar a interacciones personalizadas muy relevantes que muestran inteligencia emocional y pueden destacar con éxito por encima del ruido en el mundo actual, saturado de marketing.
Los resultados incluyen un aumento espectacular del compromiso de los clientes, el gasto, la fidelidad a largo plazo y la rentabilidad general.
Los datos también pueden ayudarle a impulsar recomendaciones de productos inteligentes. Si desea obtener más información, vea el minitaller de 2:28 minutos o lea la transcripción aquí.
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Usos adicionales de la base de datos de clientes
El análisis de los datos agregados de los clientes puede proporcionar información valiosa e incluso conducir a una evolución estratégica. Más allá de las aplicaciones prácticas cotidianas que permite el marketing de bases de datos, las empresas pueden explotar sus ricos datos de clientes para analizar su base de clientes y obtener información estratégica que tiene el potencial de mejorar diversos aspectos del negocio o incluso de remodelar la propia marca.
Dos ejemplos posibles de esto son el seguimiento del equilibrio de los ingresos futuros que se espera obtener de los clientes existentes frente a los nuevos clientes y la determinación del equilibrio entre los clientes de alto valor (VIP) y los clientes de bajo valor y los clientes puntuales.
Mejor servicio al cliente
Una vez creado con el fin de personalizar el marketing de retención, el almacén de datos de clientes también se puede utilizar para mejorar la atención al cliente, normalmente mediante la integración con el sistema CRM y/o el centro de llamadas de la empresa. Cuando un cliente se pone en contacto con la marca para solicitar un servicio a través de una llamada telefónica, un correo electrónico o una red social, los representantes de la empresa pueden acceder a la base de datos de visión única del cliente y consultar al instante toda la información que la empresa tiene sobre él. Esto permite dar respuestas más relevantes y personalizadas que mejoran aún más la percepción que los clientes tienen de la marca como una que realmente «les entiende».
Mejora de la selección/desarrollo de productos
Otro beneficio es la extracción de datos de los clientes para comprender mejor qué productos o servicios desean. Por ejemplo, al cruzar los patrones de compra/compromiso y los parámetros demográficos, una marca puede descubrir información importante sobre su gama de productos en general. Al fin y al cabo, un buen marketing y un buen servicio de atención al cliente solo pueden llegar hasta cierto punto: ¡la oferta debe ser la que desea el mercado objetivo!
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