便宜了空包网 数据库营销十大误区 专栏观察

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数据库营销,在中国已经走过了十余年的发展历程,期间相关的理论和实践丛生,市场上鱼龙混杂、黑白相伴,令企业的营销者如坠云里雾中,不得其真谛所在。在此,我们总结了业界对数据库营销认识的几点误区,并附上相关的解读,以飨读者……

数据库营销=直复营销
这是一个概念的混淆问题,目前市场上相关的营销概念相当多,如一对一营销、点对点营销、精准营销等等。究其原理,都大同小异,都是在描述一种基于客户数据(或名单)的直接沟通和营销方式,以区别于传统的大众营销。数据库营销和直复营销,也都是在以上的范畴之内;但是从广义的定义和实际的应用来看,我们认为直复营销只是数据库营销的一个环节,即策划和执行的环节,而不能覆盖数据库营销的全部内涵。


真正的数据库营销应该包括数据的采集、管理、分析和营销应用4大环节,而非简单的“名单选取+营销通路(如电话、短信、直邮等)”。只有这样,营销者才能通过充分的营销闭环来监控整个的营销过程并评估数据库营销的功效。
营销者在接触第三方数据库营销合作伙伴时,需要仔细了解对方的整个营销闭环运作过程,基于此就可以清楚地判别对方提供的是数据库营销服务,还是简单的直复营销服务了。

数据库营销,在中国已经走过了十余年的发展历程,期间相关的理论和实践丛生,市场上鱼龙混杂、黑白相伴,令企业的营销者如坠云里雾中,不得其真谛所在。在此,我们总结了业界对数据库营销认识的几点误区,并附上相关的解读,以飨读者……

数据库营销=直复营销
这是一个概念的混淆问题,目前市场上相关的营销概念相当多,如一对一营销、点对点营销、精准营销等等。究其原理,都大同小异,都是在描述一种基于客户数据(或名单)的直接沟通和营销方式,以区别于传统的大众营销。数据库营销和直复营销,也都是在以上的范畴之内;但是从广义的定义和实际的应用来看,我们认为直复营销只是数据库营销的一个环节,即策划和执行的环节,而不能覆盖数据库营销的全部内涵。


真正的数据库营销应该包括数据的采集、管理、分析和营销应用4大环节,而非简单的“名单选取+营销通路(如电话、短信、直邮等)”。只有这样,营销者才能通过充分的营销闭环来监控整个的营销过程并评估数据库营销的功效。
营销者在接触第三方数据库营销合作伙伴时,需要仔细了解对方的整个营销闭环运作过程,基于此就可以清楚地判别对方提供的是数据库营销服务,还是简单的直复营销服务了。

数据库营销是一种第三方服务
这个一个以偏概全的问题,第三方固然能在外部名单提供、营销活动策划、多通路营销执行等方面提供专业的服务,企业营销者更应该根据企业营销工作的需要,建立内部的数据库营销体系。
第三方提供的数据库营销服务,主要用来做销售线索挖掘,即潜在客户和新客户的获取。由于个人信息保护法律体系的缺失导致市场利益诸方相互信任的缺失,以及大多数第三方服务的单一性,厂商不太可能(至少目前如此)把既有客户的数据大规模地托管到第三方,并委托以相关的营销服务重任。在这种情况下,厂商基于自有客户信息或CRM的数据库营销,就必须由自己来完成,或把十分不重要的工作进行外包。这样做的好处是,厂商不但拥有简单的客户基本信息、联络信息和属性信息,还拥有大量的交易信息和服务信息,这为深度的客户分析和数据挖掘提供了可能,厂商可以基于分析的结果或模型,进行更为精准的营销,既节约了大量的成本,也更好地维系了客户的关系,实现了可持续的客户营销工作。
随着中国经济的蓬勃发展和各个主流行业的日益成熟,产品营销将逐渐让位于服务营销,针对于产品的新客户开拓成本将陡增,而针对服务的、特别是售后服务(或客户价值提升)的营销,将会成为厂商的首选。所以从这个意义来讲,数据库营销和CRM的结合,才是王道。

数据库营销主要用于销售线索挖掘
这是一个短视的问题,在目前的市场格局下,所谓数据库营销的进入成本很低,B2B和B2C类的数据在各类市场上都可以几乎无风险的低成本买卖(虽然我国已经制定了部分的个人信息、隐私保护法规,但还是没有一个领导性的个人信息保护法来衍生体系化的个人信息保护法律体系);同时我国的企业大部分为中小型企业,正处在蓬勃发展时期,对新客户的获取类营销比较关注;最后的问题是,行业内一些所谓数据库营销公司都是以直复营销为主业,缺乏其他类型的咨询和营销能力。以上种种,导致数据库营销的诸多利益方,都把眼光盯在销售线索挖掘上边,而忽视了数据库营销的本质和前景。
数据库营销与CRM的结合,特别是分析型CRM的结合,才是数据库营销的本质和未来,数据库营销的应用也将不仅限于销售线索挖掘,而应更侧重于老客户价值的提升,如二次销售、交叉销售、垂直销售、客户服务、客户满意度、客户忠诚度、客户挽留等诸多客户生命周期中的关键环节。

数据库营销没有法律风险
这是一个伪命题空包网哪,任何的事情都可能会有法律的风险,尤其是在法律没有明确规定的大前提下。数据库营销的风险,主要来自于数据源的合法性。通常来讲,针对B2B类数据,只要是通过正规途径(快递空包如工商局、税务局、征信公司等)采购的,都是合法数据,基本上不存在法律的风险;而企业和第三方数据库营销公司通过自己的营销活动所采集到的B2C类数据,只要是客户授权企业使用自己的信息并在之后继续向自己发送营销的信息,那么也不存在法律的风险;关键的问题在于,市场上(不论是黑色市场还是灰色市场)存在着大量通过非正规渠道收集到的个人信息,并以非常低廉的价格进行交易。在没有严密法律规制的市场里,个人信息的滥用和个人信息获取的低成本,必然导致一个准入门槛很低并且无秩序、无自律的行业存在状态,而相关的营销者也会有恃无恐地积极参与。相信随着我国针对个人信息保护的系列法律、法规不断出台和完善,数据库营销这个行业将会进一步得到健康的发展。

通过数据分析即可建模
这是一个外行的问题,数据库营销离不开建模,模型就是数据库营销的灵魂所在。建模的方式有很多:教科书上有很多所谓模型,但都是些理论模型,很难大规模实际应用;也可以通过专家经验建模,也就是把定性的专家经验定量化,但是这又脱离了数据科学性的本质;也可以通过数据分析建模,但通常的数据分析都是一些描述性统计分析,大都用来描述过去和现在,对未来的预测指导意义有限;最好的预测性建模思路,当然就是通过数据挖掘的方式来建立基于客户生命周期的预测性模型,快递单号购买并真正地指导后期的营销工作,如客户价值细分模型、客户流失预警模型等等。
我们通常建议通过数据挖掘建模,它不但具有预测性,而且科学性不容置疑,因为答案不是来自于建模的工具或算法,而是来自于数据本身,来自于数据内在的规律性。当然,如果基本的数据条件不允许,我们就只能通过描述性统计或者抽样调查的方式来建立简单的“模型”了。

数据管理是技术问题
这是一个不明就里的问题,很多企业的营销者都会在数据库营销过程中忽略数据管理的作用,通常他们会认为这是技术部门的事情,和自己关系不大。殊不知数据库营销的“根”就是数据,万法归宗,不离本源。没有好的数据和数据管理,数据库营销根本就无法实现。
通常来讲,数据管理是技术平台、管理流程和人三者的相互结合,缺一不可。这其中最重要的是数据管理的流程和制度,如何整合数据实现客户的单一视图管理,如何通过查重、标准化等方式清洗数据,如何通过多通路提升数据质量或者实现数据“保鲜”,如何实现多客户接触点的客户信息入库和回库,等等,这些内容绝不是技术问题,而更多的是数据管理和营销管理的问题。从这个意义上来看,数据库营销人员必须和技术人员通力合作,才能完整地解决数据的管理问题。

数据库营销是精准营销
这是一个缺少必要条件的命题,精准营销的必要条件是高质量的数据源、合理的分析客户的购买习惯和偏好、针对性的营销策划和缜密的营销项目管理,缺乏任何一项都会导致数据库营销的“不精准”快递单号购买。根据我们的测算,在数据库营销闭环的每个环节都可以做到严格把控的情况下,其客户获取的成本仅为大众营销(如广告、公关、活动等)的30-50%。
这个数字是惊人的,但是也在营销人的意料当中。数据库营销的本源和特性就决定了其不可避免的“精准性”,同时为了达到这种精准性,我们就必须按照数据库营销的精深内涵来定义自己的营销实务,坚持不懈地提升客户数据的质量并进行有效的整合,通过描述性统计甚至是预测性统计来建立营销模型,针对不同类型的客户及需求来规划和策划基于不同营销通路的直复营销活动。直复营销并不能达到“精准”,而严格意义上的数据库营销是可以达到的。

预测模型肯定是精准多多专用空包网的
这是一个绝对化的问题,预测性模型的精准性,取决于很多的因素。天气预报也只能告诉大家降水的概率,但是老百姓就是不买账,认为气象台无能,为什么不能告诉我明天就是要下雨呢?
通过数据挖掘建模的前提是数据当中一定有规律,而且是比较显性的规律;如果数据中确实没有规律或者规律性不强,那么其后的模型自然也就不可能精准。如果数据量不足,或者数据整合不充分、数据质量不高,同样会造成模型结果不够精准。最后一个问题是,中国的市场变化实在拼多多空包网太快,消费者的消费形态变化也太快,在这样快速变幻的市场条件下,模型的精准性也会着时间的推演快速下降,这就是我们为什么要强调预测性模型要定期调试或调优的原因。汽车是要做定期保养的,人也是要做定期休闲的,何况是一个模型。

数据库营销是一种第三方服务
这个一个以偏概全的问题,第三方固然能在外部名单提供、营销活动策划、多通路营销执行等方面提供专业的服务,企业营销者更应该根据企业营销工作的需要,建立内部的数据库营销体系。
第三方提供的数据库营销服务,主要用来做销售线索挖掘,即潜在客户和新客户的获取。由于个人信息保护法律体系的缺失导致市场利益诸方相互信任的缺失,以及大多数第三方服务的单一性,厂商不太可能(至少目前如此)把既有客户的数据大规模地托管到第三方,并委托以相关的营销服务重任。在这种情况下,厂商基于自有客户信息或CRM的数据库营销,就必须由自己来完成,或把十分不重要的工作进行外包。这样做的好处是,厂商不但拥有简单的客户基本信息、联络信息和属性信息,还拥有大量的交易信息和服务信息,这为深度的客户分析和数据挖掘提供了可能,厂商可以基于分析的结果或模型,进行更为精准的营销,既节约了大量的成本,也更好地维系了客户的关系,实现了可持续的客户营销工作。
随着中国经济的蓬勃发展和各个主流行业的日益成熟,产品营销将逐渐让位于服务营销,针对于产品的新客户开拓成本将陡增,而针对服务的、特别是售后服务(或客户价值提升)的营销,将会成为厂商的首选。所以从这个意义来讲,数据库营销和CRM的结合,才是王道。

数据库营销没有法律风险
这是一个伪命题空包网哪,任何的事情都可能会有法律的风险,尤其是在法律没有明确规定的大前提下。数据库营销的风险,主要来自于数据源的合法性。通常来讲,针对B2B类数据,只要是通过正规途径(如工商局、税务局、征信公司等)采购的,都是合法数据,基本上不存在法律的风险;而企业和第三方数据库营销公司通过自己的营销活动所采集到的B2C类数据,只要是客户授权企业使用自己的信息并在之后继续向自己发送营销的信息,那么也不存在法律的风险;关键的问题在于,市场上(不论是黑色市场还是灰色市场)存在着大量通过非正规渠道收集到的个人信息,并以非常低廉的价格进行交易。在没有严密法律规制的市场里,个人信息的滥用和个人信息获取的低成本,必然导致一个准入门槛很低并且无秩序、无自律的行业存在状态,而相关的营销者也会有恃无恐地积极参与。相信随着我国针对个人信息保护的系列法律、法规不断出台和完善,数据库营销这个行业将会进一步得到健康的发展。

数据管理是技术问题
这是一个不明就里的问题,很多企业的营销者都会在数据库营销过程中忽略数据管理的作用,通常他们会认为这是技术部门的事情,和自己关系不大。殊不知数据库营销的“根”就是数据,万法归宗,不离本源。没有好的数据和数据管理,数据库营销根本就无法实现。
通常来讲,数据管理是技术平台、管理流程和人三者的相互结合,缺一不可。这其中最重要的是数据管理的流程和制度,如何整合数据实现客户的单一视图管理,如何通过查重、标准化等方式清洗数据,如何通过多通路提升数据质量或者实现数据“保鲜”,如何实现多客户接触点的客户信息入库和回库,等等,这些内容绝不是技术问题,而更多的是数据管理和营销管理的问题。从这个意义上来看,数据库营销人员必须和技术人员通力合作,才能完整地解决数据的管理问题。

数据库营销主要用于销售线索挖掘
这是一个短视的问题,在目前的市场格局下,所谓数据库营销的进入成本很低,B2B和B2C类的数据在各类市场上都可以几乎无风险的低成本买卖(虽然我国已经制定了部分的个人信息、隐私保护法规,但还是没有一个领导性的个人信息保护法来衍生体系化的个人信息保护法律体系);同时我国的企业大部分为中小型企业,正处在蓬勃发展时期,对新客户的获取类营销比较关注;最后的问题是,行业内一些所谓数据库营销公司都是以直复营销为主业,缺乏其他类型的咨询和营销能力58空包网手机端以上种种,导致数据库营销的诸多利益方,都把眼光盯在销售线索挖掘上边,而忽视了数据库营销的本质和前景。
数据库营销与CRM的结合,特别是分析型CRM的结合,才是数据库营销的本质和未来,数据库营销的应用也将不仅限于销售线索挖掘,而应更侧重于老客户价值的提升,如二次销售、交叉销售、垂直销售、客户服务、客户满意度、客户忠诚度、客户挽留等诸多客户生命周期中的关键环节。

数据库营销是精准营销
这是一个缺少必要条件的命题,精准营销的必要条件是高质量的数据源、合理的分析客户的购买习惯和偏好、针对性的营销策划和缜密的营销项目管理,缺乏任何一项都会导致数据库营销的“不精准”。根据我们的测算,在数据库营销闭环的每个环节都可以做到严格把控的情况下,其客户获取的成本仅为大众营销(如广告、公关、活动等)的30-50%。
这个数字是惊人的,但是也在营销人的意料当中。数据库营销的本源和特性就决定了其不可避免的“精准性”,同时为了达到这种精准性,我们就必须按照数据库营销的精深内涵来定义自己的营销实务,坚持不懈地提升客户数据的质量并进行有效的整合,通过描述性统计甚至是预测性统计来建立营销模型,针对不同类型的客户及需求来规划和策划基于不同营销通路的直复营销活动。直复营销并不能达到“精准”,而严格意义上的数据库营销是可以达到的。

预测模型肯定是精准多多专用空包网的
单号网 这是一个绝对化的问题,预测性模型的精准性,取决于很多的因素。天气预报也只能告诉大家降水的概率,但是老百姓就是不买账,认为气象台无能,为什么不能告诉我明天就是要下雨呢?
通过数据挖掘建模的前提是数据当中一定有规律,而且是比较显性的规律;如果数据中确实没有规律或者规律性不强,那么其后的模型自然也就不可能精准。如果数据量不足,或者数据整合不充分、数据质量不高最便宜空包,同样会造成模型结果不够精准。最后一个问题是,中国的市场变化实在太快,消费者的消费形态变化也太快,在这样快速变幻的市场条件下,模型的精准性也会着时间的推演快速下降,这就是我们为什么要强调预测性模型要定期调试或调优的原因。汽车是要做定期保养的,人也是要做定期休闲的,何况是一个模型。

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