El marketing de bases de datos es una forma de marketing directo que utiliza bases de datos de clientes o clientes potenciales para generar comunicaciones personalizadas con el fin de promocionar un producto o servicio con fines de marketing . El método de comunicación puede ser cualquier medio accesible, como en el marketing directo .
La distinción entre marketing directo y marketing de bases de datos surge principalmente de la atención que se presta al análisis de datos. El marketing de bases de datos enfatiza el uso de técnicas estadísticas para desarrollar modelos de comportamiento del cliente, que luego se utilizan para seleccionar clientes para las comunicaciones. Como consecuencia, los especialistas en marketing de bases de datos también tienden a ser grandes usuarios de almacenes de datos , porque tener una mayor cantidad de datos sobre los clientes aumenta la probabilidad de que se pueda construir un modelo más preciso.
Existen dos tipos principales de bases de datos de marketing: bases de datos de consumidores y bases de datos empresariales. Las bases de datos de consumidores están orientadas principalmente a empresas que venden a consumidores, a menudo abreviadas como [de empresa a consumidor] ( B2C ) o BtoC [ cita requerida ] . Las bases de datos de marketing empresariales suelen ser mucho más avanzadas en la información que pueden proporcionar. Esto se debe principalmente a que las bases de datos empresariales no están restringidas por las mismas leyes de privacidad que las bases de datos de consumidores.
La "base de datos" suele estar formada por nombres, direcciones e historial de transacciones de sistemas internos de ventas o entregas, o por una "lista" compilada y comprada por otra organización, que ha recopilado esa información de sus clientes. Las fuentes típicas de listas compiladas son los formularios de donaciones a organizaciones benéficas, los formularios de solicitud de productos gratuitos o concursos, las tarjetas de garantía de productos, los formularios de suscripción y los formularios de solicitud de crédito.
El marketing de bases de datos surgió en la década de 1980 como una forma nueva y mejorada de marketing directo. Durante este período, el "broking de listas" tradicional se vio presionado a modernizarse, porque era offline y se basaba en cintas, y porque las listas tendían a contener datos limitados. [1] Al mismo tiempo, con las nuevas tecnologías que permitían registrar las respuestas de los clientes, el marketing de respuesta directa estaba en ascenso, con el objetivo de abrir una comunicación o diálogo bidireccional con los clientes.
Robert D. "Bob" y Kate Kestnbaum desarrollaron nuevas métricas para el marketing directo, como el valor de vida del cliente , y aplicaron modelos financieros y econometría a las estrategias de marketing. [2] En 1967, fundaron la consultora Kestnbaum & Co, que empleaba a varios destacados especialistas en marketing de bases de datos, como Robert Blattberg, Rick Courtheaux y Robert Shaw .
Kestnbaum colaboró con Shaw en la década de 1980 en el desarrollo de varias bases de datos de marketing online: para BT (20 millones de clientes), BA (10 millones) y Barclays (13 millones). [3] Shaw incorporó nuevas funciones al enfoque de Kestnbaum, incluida la automatización de canales de ventas telefónicas y de campo , la optimización de la estrategia de contacto, la gestión y coordinación de campañas, la gestión de recursos de marketing, la rendición de cuentas de marketing y el análisis de marketing. Los diseños de estos sistemas se han copiado ampliamente posteriormente y se han incorporado a los paquetes CRM y MRM en la década de 1990 y posteriormente. [4]
La primera definición registrada de marketing de bases de datos fue en 1988 en el libro del mismo nombre (Shaw y Stone 1988, Marketing de bases de datos): [ cita requerida ]
El crecimiento del marketing de bases de datos está impulsado por una serie de cuestiones ambientales. Fletcher, Wheeler y Wright (1991) [5] clasificaron estas cuestiones en cuatro categorías principales:
Shaw y Stone (1988) observaron que las empresas pasan por fases evolutivas en el desarrollo de sus sistemas de marketing de bases de datos. Identificaron las cuatro fases del desarrollo de bases de datos como:
Aunque las organizaciones de cualquier tamaño pueden emplear el marketing de bases de datos, es especialmente adecuado para empresas con un gran número de clientes, ya que una población numerosa ofrece mayores oportunidades de encontrar segmentos de clientes o prospectos con los que se puede comunicar de forma personalizada. En bases de datos más pequeñas (y más homogéneas), será difícil justificar en términos económicos la inversión necesaria para diferenciar los mensajes. Como resultado, el marketing de bases de datos ha florecido en sectores como los servicios financieros, las telecomunicaciones y el comercio minorista, todos ellos con la capacidad de generar cantidades significativas de datos de transacciones para millones de clientes.
Las aplicaciones de marketing de bases de datos se pueden dividir lógicamente entre aquellos programas de marketing que llegan a los clientes existentes y aquellos que están dirigidos a los clientes potenciales.
En el caso de los clientes existentes, los especialistas en marketing más sofisticados suelen crear amplias bases de datos con información sobre los clientes. Estas pueden incluir una variedad de datos, como el nombre y la dirección, el historial de compras, los datos demográficos y el historial de comunicaciones anteriores con los clientes. En el caso de las empresas más grandes con millones de clientes, estos almacenes de datos suelen tener un tamaño de varios terabytes.
En general, los especialistas en marketing de bases de datos buscan tener la mayor cantidad de datos disponibles sobre los clientes y los clientes potenciales. Para el marketing, se recurre en gran medida a fuentes de datos de terceros. En la mayoría de los países desarrollados, existen varios proveedores de este tipo de datos. Estos datos suelen limitarse al nombre, la dirección y el teléfono, junto con los datos demográficos, algunos de los cuales son proporcionados por los consumidores y otros inferidos por el compilador de datos. Las empresas también pueden adquirir datos de los clientes potenciales directamente mediante el uso de sorteos, concursos, registros en línea y otras actividades de generación de clientes potenciales.
Para muchos vendedores de empresas B2B ( business to business ), el número de clientes y prospectos será menor que el de empresas B2C (business to consumer ) comparables. Además, sus relaciones con los clientes a menudo dependerán de intermediarios, como vendedores, agentes y distribuidores, y el número de transacciones por cliente puede ser pequeño. Como resultado, los vendedores de empresas B2B pueden no tener tantos datos a su disposición como los vendedores de empresas B2C.
Otra complicación es que los especialistas en marketing B2B que se dirigen a equipos o "cuentas" y no a individuos pueden generar muchos contactos de una sola organización. Determinar con qué contacto comunicarse a través del marketing directo puede resultar difícil. Por otro lado, la base de datos de los especialistas en marketing B2B suele incluir datos sobre la actividad comercial del cliente respectivo.
Estos datos se vuelven críticos para segmentar los mercados o definir audiencias objetivo, por ejemplo, las compras de renovaciones de licencias de software por parte de las compañías de telecomunicaciones podrían ayudar a identificar qué tecnólogo está a cargo de las instalaciones de software y qué tecnólogo está a cargo de la adquisición de software, etc. Los clientes en entornos B2B suelen ser leales, ya que necesitan un servicio posventa para sus productos y aprecian la información sobre actualizaciones de productos y ofertas de servicios. Esta lealtad se puede rastrear mediante una base de datos.
Las fuentes de datos de los clientes suelen proceder de la fuerza de ventas empleada por la empresa y de los ingenieros de servicio. Cada vez más, las interacciones en línea con los clientes ofrecen a los vendedores B2B una fuente de información de los clientes a un menor costo.
Para obtener datos de prospectos, las empresas pueden comprar datos de compiladores de datos comerciales, así como también recopilar información de sus esfuerzos de ventas directas, sitios en línea y publicaciones especializadas.
Las empresas que cuentan con grandes bases de datos de información de clientes corren el riesgo de ser "ricas en datos y pobres en información". Como resultado, se presta una considerable atención al análisis de datos. Por ejemplo, las empresas suelen segmentar a sus clientes basándose en el análisis de las diferencias en el comportamiento, las necesidades o las actitudes de sus clientes. Un método común de segmentación conductual es RFM (valor del cliente) , en el que los clientes se colocan en subsegmentos en función de la actualidad, la frecuencia y el valor monetario de las compras anteriores. Van den Poel (2003) [6] ofrece una descripción general del rendimiento predictivo de una gran clase de variables que se utilizan normalmente en el modelado de marketing de bases de datos.
También pueden desarrollar modelos predictivos, que pronostican la propensión de los clientes a comportarse de determinadas maneras. Por ejemplo, los especialistas en marketing pueden crear un modelo que clasifique a los clientes según su probabilidad de responder a una promoción. Las técnicas estadísticas que se emplean habitualmente para dichos modelos incluyen la regresión logística y las redes neuronales .
Otros tipos de análisis incluyen:
A medida que el marketing de bases de datos ha crecido, ha sido objeto de un mayor escrutinio por parte de los defensores de la privacidad y los reguladores gubernamentales. Por ejemplo, la Comisión Europea ha establecido un conjunto de normas de protección de datos que determinan qué usos se pueden hacer de los datos de los clientes y cómo los consumidores pueden influir en qué datos se conservan. En los Estados Unidos , existen diversas leyes estatales y federales, entre ellas la Ley de Informes Crediticios Justos (Fair Credit Reporting Act, FCRA) (que regula la recopilación y el uso de datos crediticios), la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA) (que regula la recopilación y el uso de datos de salud de los consumidores) y varios programas que permiten a los consumidores suprimir sus números de teléfono del telemarketing .
Si bien la idea de almacenar datos de clientes en formatos electrónicos para utilizarlos con fines de marketing de bases de datos existe desde hace décadas, los sistemas informáticos disponibles en la actualidad permiten obtener un historial completo del comportamiento de los clientes en pantalla mientras la empresa realiza transacciones con cada individuo, lo que genera inteligencia comercial en tiempo real para la empresa. Esta capacidad permite lo que se denomina marketing uno a uno o personalización .
Los sistemas actuales de gestión de relaciones con los clientes (CRM) utilizan los datos almacenados no sólo con fines de marketing directo, sino también para gestionar la relación completa con los contactos de cada cliente y desarrollar ofertas de productos y servicios más personalizadas . Sin embargo, una combinación de CRM, gestión de contenidos y herramientas de inteligencia empresarial están haciendo realidad la entrega de información personalizada .
Los mercadólogos capacitados en el uso de estas herramientas son capaces de llevar a cabo el customer nurturing, que es una táctica que intenta comunicarse con cada individuo de una organización en el momento adecuado, utilizando la información correcta para satisfacer la necesidad de ese cliente para progresar en el proceso de identificación de un problema, aprender las opciones disponibles para resolverlo, seleccionar la solución adecuada y tomar la decisión de compra.
Debido a las complejidades del marketing B2B y las complejidades de las operaciones corporativas, las exigencias que se imponen a cualquier organización de marketing para formular el proceso de negocios mediante el cual se pueda crear una serie de procedimientos tan sofisticados son significativas. A menudo, por este motivo, las grandes organizaciones de marketing contratan a un experto en estrategia de procesos de marketing y tecnología de la información (TI), o a un estratega de procesos de TI de marketing. Aunque su naturaleza es más técnica de lo que suelen requerir los especialistas en marketing, un integrador de sistemas (SI) también puede desempeñar un papel equivalente al del estratega de procesos de TI de marketing, en particular en el momento en que es necesario configurar e implementar nuevas herramientas tecnológicas.
Un desafío importante para las bases de datos es la realidad de la obsolescencia, incluido el lapso de tiempo entre el momento en que se adquieren los datos y el momento en que se utiliza la base de datos.