Datengesteuertes Marketing für Dummies Cheat Sheet

Von David Semmelroth

Datengesteuertes Marketing oder Datenbankmarketing, wie es oft genannt wird, ist insofern erfolgreich, als Daten selbst sind gut und Sie nutzen sie in vollem Umfang. Die Basis für alle Ihre Kampagnen ist Ihre Kundenkontaktdatenbank. Wenn Sie diese Kunden zu verschiedenen Marketingzwecken in Gruppen sortieren, können Sie Ihre Kampagnen auf verschiedene Arten unterstützen. Und sobald Sie diese Daten zur Hand haben, müssen Sie wissen, was Sie damit machen können.

Kundenkontaktinformationen verwalten

Datenbankmarketing hängt grundlegend davon ab, dass Sie direkt mit Ihren Kunden kommunizieren können. Das bedeutet, dass Sie Ihr Kundenadressbuch so sauber wie möglich benötigen. Im Folgenden sind einige wichtige Schritte aufgeführt, die Sie ergreifen können, um dieses Ziel zu erreichen. In den meisten Fällen können Drittdienstleister diese Dienste zu angemessenen Kosten anbieten. Diese Überlegungen gelten nicht nur für physische Adressen, sondern auch für E-Mails und Mobilgerätenummern:

  • Standardisieren Sie Namen und Adressen in einem gemeinsamen Format. Dies ist eine Voraussetzung für die Datenbereinigung und die Haushaltsführung.

  • Bestätigen Sie, dass Adressen verfügbar sind. Das Senden von E-Mails oder E-Mails, die nicht zugestellt werden können, ist ineffizient.

  • Adressen aktualisieren, um Bewegungen zu berücksichtigen. Mail (physisch oder E-Mail) wird nicht immer weitergeleitet.

  • Halten Sie Ihre Opt-Out-Datei auf dem neuesten Stand. Es ist sehr wichtig, dass Sie tun nicht Marketingnachrichten an Personen senden, die nicht von Ihnen hören möchten.

  • Entfernen Sie doppelte Adressen aus Ihren Maildateien. Sie möchten dieselbe Kommunikation nicht mehrmals an die gleiche Adresse senden.

Kunden in Gruppen segmentieren

Marketer gruppieren Kunden auf verschiedene Arten zu Segmenten. Diese verschiedenen Ansätze sind durch die Art der von ihnen verwendeten Daten gekennzeichnet. Hier sind einige gebräuchliche Kundensegmentierungsschemata:

  • Demographische Segmentierung: Demographische Segmente werden entwickelt, indem Alter, Einkommen, Familienstand, Anwesenheit von Kindern und andere ähnliche Merkmale betrachtet werden. Wenn Sie die finanziellen Mittel und Lebensweisen Ihrer Kunden verstehen, können Sie relevante Produkte und Dienstleistungen anbieten.

  • Geographische Segmentierung: Die Bedürfnisse und Einstellungen der Kunden hängen davon ab, wo sie leben. Das Wetter treibt unterschiedliche Produktbedürfnisse in verschiedenen Regionen an. Und man muss nicht weiter schauen als die rote Staat / blaue Staatenteilung der amerikanischen Politik, um zu sehen, dass die Einstellungen sich dramatisch von Geographie unterscheiden.

  • Verhaltenssegmentierung: Das Kaufverhalten in der Vergangenheit und das Verhalten beim Surfen im Web liefern aussagekräftige Einblicke in Ihre Kunden.Diese Daten können Ihnen zeigen, welche Kunden preissensibel sind und sich auf den Premium-Nutzen orientieren. Es zeigt auch, welche Kunden Ihrer Marke am treuesten sind.

  • Kundenrentabilität: Durch die Gruppierung Ihrer Kunden nach dem Beitrag, den sie zu Ihrem Gewinn beitragen, können Sie Zielgruppen für Ihre Kampagnen priorisieren.

  • Psychographische Segmentierung: Die psychografische Segmentierung basiert weitgehend auf Umfrageerhebungen und versucht, die Bedürfnisse und Einstellungen verschiedener Kunden zu verstehen. Dieses Verständnis ist sehr nützlich bei der Erstellung von Nachrichten und Angeboten, die bei Kunden ankommen werden.

Statistische Daten für datengesteuertes Marketing

Jeder, der jemals eine Tabelle verwendet hat, kennt die Idee von Datentypen . Die Daten sind in zwei Grundtypen verfügbar: Zahlen und Zeichen - Zahlen und Text. Zeichendaten sind nicht an der statistischen Analyse beteiligt. Numerische Daten zerfallen in Ganzzahl Daten und Dezimal Daten und können auf verschiedene Arten formatiert werden.

Bei der statistischen Datenanalyse sind jedoch einige Unterschiede zu beachten. Nicht alle Daten sind gleich, wenn es um die Berechnung von Statistiken geht.

Im Folgenden finden Sie die grundlegenden Datentypen zusammen mit einer kurzen Beschreibung der Arten von Statistiken, die Sie sinnvoll mit ihnen durchführen können. Beachten Sie, dass jeder Datentyp in dieser Liste die in allen vorhergehenden Typen beschriebenen Berechnungen unterstützt:

  • Kategoriedaten: Dies sind Daten, die aus statistischer Sicht nicht numerisch sind. Es klassifiziert Datensätze einfach nach Kategorien. Die Zahlen auf Fußballtrikots sind ein Beispiel. Bei dieser Art von Daten ist die einzige aussagekräftige Statistik die Anzahl der Datensätze in jeder Kategorie.

  • Ordnungsdaten: Dieser Datentyp zeigt einfach eine Art von Reihenfolge an, in der Datensätze fallen. Ein typisches Beispiel ist eine Umfragefrage, bei der die Responder aufgefordert werden, etwas auf einer Skala von 1 bis 10 einzuordnen. Diese Art von Daten unterstützt die Berechnung von Perzentilen. Auch der Begriff des Median ist hier sinnvoll. Es ist wichtig zu beachten, dass Durchschnittswerte nicht mit Ordnungsdaten sinnvoll sind.

  • Intervalldaten: Intervalldaten unterstützen den Vergleich von Intervallen. Dollarbeträge, Alter und Temperatur haben alle diese Eigenschaft. Zum Beispiel ist der Unterschied zwischen 1 Dollar und 2 Dollar genau der Unterschied zwischen 100 und 101 Dollar. Diese Art von Daten unterstützt die gängigsten statistischen Berechnungen wie Mittelwerte und Standardabweichungen.

  • Verhältnisdaten: Verhältnisdaten sind der robusteste Datentyp. Es zeichnet sich dadurch aus, dass Vergleiche von Verhältnissen möglich sind. Zehn Jahre sind zum Beispiel doppelt so lang wie fünf Jahre. Diese Art von Daten unterstützt praktisch jede statistische Berechnung, die man sich vorstellen kann, einschließlich des Variationskoeffizienten sowie mehr esoterische Mittel wie das geometrische Mittel.

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