Служба доставки печатной продукции и рекламы Тольятти
Телефон
службы доставки:
+7 (8482)
78-45-99

 

 

dostavkatlt@mail.ru

 

 

Оформить подписку
на новости и рассылку
от Dostavkatlt.ru

Базы данных в директ маркетинге

Базы данных можно разделить на два типа: одни содержат информацию о юридических лицах, а другие о физических. Ведение обоих типов баз данных обходится в кругленькую денежную сумму, которая тратится на поддержание БД еженедельно, ежемесячно, ежегодно. Как говорится: «Положение обязывает!» — ведь успех любого ДМ-мероприятия во многом зависит от качества БД, а за высокое качество приходится платить.

Как известно, базы данных юридических лиц (за редким исключением) более подвержены изменениям, чем базы данных физических лиц. В качестве исключения можно назвать, например, базы данных физических лиц, содержащие информацию о пожилых людях. По статистике в стране ежедневно умирают около 8000 человек и примерно 90% из них — старше 70 лет. Но если сравнивать эти два типа БД без учета исключений, то миграция физических лиц составляет примерно 10% в год. Тогда как в организациях на этот фактор дополнительно влияет и множество других процессов, например: меняют офис 15-20% организаций в год, меняют место работы до 30% сотрудников, меняются номера телефонов без смены офиса примерно в 3-5% организациях, изменяют электронные адреса — около 20% организаций.

Следующая классификация баз данных — по лояльности. Базы данных делятся на содержащие лояльных и нелояльных клиентов. Директ-маркетинг в основном имеет дело с лояльными базами данных. В принципе «Диалог» этому вопросу уделял достаточно много внимания, поэтому здесь хочу добавить только одно: если будет принят законопроект об информации персонального характера, который уже обсуждался в первом чтении осенью 2000 года, то нам в своей работе придется пользоваться только базами данных лояльных клиентов (впрочем, сейчас выдвигается альтернативный законопроект). (Редакция. Кроме того, обращаем Ваше внимание на статью С. Климановой «Базы данных в Директ-маркетинге» в журнале «Маркетинг и маркетинговые исследования в России», № 6, 1997. Там речь идет о лояльных и нелояльных базах данных, об их различиях между собой.)

Базы данных — открытые и закрытые для доступа. Закрытыми являются в основном базы данных физических лиц, содержащие персональные данные граждан России. Они, как правило, создаются государственными структурами для собственных нужд и ведутся специальными уполномоченными. К ним относятся базы данных ГИБДД, МВД, ФСБ, избиркомов, органов пенсионного и социального обеспечения и подобные. Открытыми являются базы данных юридических лиц, а также базы данных физических лиц, собранные под заказ. Например, в результате promo-акций, в результате тех или иных исследований, в результате доработки существующих баз данных, сбора откликов, купонов, заявок и др. Открытость или закрытость баз данных определяется и регулируется законодательством. В законе и подзаконных актах обычно указывается не только тип данных (закрытость или открытость), но и порядок доступа, список лиц, имеющих доступ к этим данным.

Первичные — вторичные базы данных Первичные — это те, которые берутся из справочников, приобретаются у поставщиков данных. Первичные БД обычно дорабатываются ДМ-агентствами для собственных нужд и для нужд своих клиентов, и тогда их называют вторичными. Методы пополнения баз данных информацией различны — это и контент-анализ прессы, и различные исследования, и телефонный маркетинг. Часто базы данных дополняются по результатам доставок, еще один путь — слияние различных баз данных.

Актуальные — неактуальные базы данных. Собственно, это классификация по актуальности данных, содержащихся в базах данных. Например, в «ДМ-клубе» ведется база данных о базах данных, в которой указывается частота обновления различных типов информации и периодичность, с которой необходимо обновлять эти данные; имеется статистика, насколько часто меняются те или иные данные об организациях, насколько быстро устаревают те или иные базы данных. Существует определенный процент допустимого брака (в пределах 3-5%). Опускаясь ниже этого процента, Вы рискуете получить «золотую» и нерентабельную базу данных.