数据库营销指的是企业通过收集和积累消费者的信息，经过分析筛选后有针对性地进行客户深度挖掘与关系维护的营销方式。
数据库营销的作用：
1、可以收集和积累消费者的大量信息。
2、可以通过这些分析后的信息，进行预测消费者的需求（服务或产品）
3、利用这些信息给产品精确定位。
4、有针对性地制作营销方案，达到说服消费者去购买的目的。
数据库营销与传统营销的对比
类别 |
数据库营销 |
传统营销 |
控制方 |
客户（需求更准确） |
商家（市场人员主观判断） |
客户介入设计 |
有（通过数据获得） |
有（找同行对比产品功能） |
提前获得的客户数据 |
高（明确了市场目标人群） |
低（等目标人群出现） |
与生产系统的联系 |
高（可衡量的销售结果，库存低、占用资金少） |
低（大批量生产，目标人群不确定，有库存风险） |
与客户系统的联系 |
高（粘性高） |
低 |
照单定制系统 |
有（产品精确定位） |
没有 |
数据库的功能
1、帮助企业精确找到目标消费群，并准确定位
2、降低企业营销成本，提高营销效率
3、建立稳定客户群，提高消费者忠诚度
4、为新项目开发提供准备信息
5、促进购买过程简单化，促进重复购买
6、选择适合的营销媒体
7、进行交叉销售
8、与竞争对手形成区别竞争
9、直接测试营销结果并反馈
数据库营销的运作程序
1、数据采集---来源于市场调查记录和公共记录，或企业私域流量。
2、数据存储---以消费者为基本单元，建立消费者数据库
3、数据处理---运用统计工具，综合为有条理的数据库，产生各运作各部门所需要的详细数据库
4、寻找理想消费者---最多类消费者的共同特点，勾画消费者画像
5、使用数据---决定送什么样的优惠券给目标消费者、开发什么样的新产品、如何制作广告等
6、完善数据库---收集的信息不断增加和完善，从而反映消费者的变化趋势，使数据库适应企业经营需要。
数据库营销的核心是数据挖掘
企业要从数据库的大量数据中找出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息。
数据挖掘是用来在做决策过程时用的支持数据。它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。
案例
沃尔玛数据仓库里集中了各个门店的详细原始交易数据。在这些数据分析中，发现：跟尿布一起购买最多的商品是啤酒。
揭示了一个人们的行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%-40%的人同时也为自己买一些啤酒。
数据库营销在今天的数字化转型中，是重要的一个环节。每个企业都有自身的宝库，如何利用数字化技术让宝库充分价值，（特别是传统的互联网平台公司，拥有海量的数据，）是目前每个企业的突破口，同时企业需要结合自身的优势，或借势整合才能快速进入转型。
数据挖掘是数据库营销的核心，它需要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等技术作为支撑，可以高效地帮助企业分析数据，帮助决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。这也是企业数字化转型希望达到的目的。
关注我，让你了解更多企业成长的秘密！