Baze de date de

marketing

în România

Fazele descoperirii bazelor de date de marketing în România:

Baze de date de marketing în

România

Teamă

Curiozitate

Interes Fascinație

.

- Baze de date proprii (ale companiilor)

E de 7 ori mai ieftin să păstrezi un client decât să câștigi unul nou.

- Baze de date de inchiriat (“liste”)

Puține și sărace în informații.

Baze de date de marketing în

România

1. Mecanism de culegere: disclaimer

2. Administrare dovezi acord expres si neechivoc

3. Coerență/strategie constructie

4. Design de baze de date

5. Consolidare diverse baze de date

Baze de date proprii

(ale companiilor) - setup

1. Istoric tranzacțional – model RFM

2. Segmentare

3. Data mining

4. Curățenie

5. Îmbogățire

6. Geocodare

Baze de date proprii

(ale companiilor) - utilizare

1. Baza de date “standard”

2. Middle Manageri

3. Număr de PC-uri

4. Număr de mașini

5. Adrese de email

6. Informații “dedicate”

Baze de date B2B de închiriat

1. Brokeri

2. Publisheri

3. Operatori Telecom

4. Firme de mail order/e-commerce

5. Retaileri

Baze de date B2C de închiriat

1) BAZĂ DE DATE GEOGRAFICĂ

< resursă pentru geomarketing >

2) DATE CURATE ©

< resursă pentru

administrare de baze de date >

Resurse conexe

BAZA DE DATE GEOGRAFICĂ

Resurse

- baza de date geografică

• Longitudine şi latitudine pentru

3.3 milioane de gospodării

• 120 de localităţi acoperite integral

- toate reşedinţele de judeţ (41)

- 58 oraşe

- 21 localităţi suburbane

Resurse – în plus

Câmpuri suplimentare de targetare:

• starea faţadei

• starea acoperişului

• are sau nu grădină

La ce îmi foloseşte?

• Zone de influenţă comercială

• Studii de densitate de clienţi,

pentru optimizare teritorială a

publicităţii

• Optimizare amplasare puncte de

contact cu clienţii (magazine,

ATM-uri, puncte de plată)

• Optimizări logistice diverse

• Optimizare reţele furnizare utilităţi

DATE CURATE©

Ce este Date Curate© ?

Date Curate© este o aplicaţie care normalizează,

standardizează, validează şi deduplică baze de date de

adrese din România.

Procesul este în întregime

automatizat.

Pasul 1. Normalizarea informaţiei

Pasul 2. Aducerea la standard a informaţiilor conţinute de câmpuri

conform bibliotecilor de date

Pasul 3. Completarea informaţiilor lipsă

Pasul 4. Adăugarea Codului Poştal

Pasul 5. Alocarea unui calificativ adresei (Adresă Validă, Adresă

Corectă sau Adresă Invalidă)

Pasul 6. Deduplicare

Paşii procesului

1. Nomenclatorul ‘Coduri Poştale’ ce aparţine Poştei Române

2. Nomenclatorul public SIRUTA al localităţilor din România (realizat de către Institutul Naţional de Statistică)

3. Nomenclatoarele interne MHMR

Baza de date geografică Mediapost Hit Mail (3.335.553 gospodării, 120 localităţi)

Nomenclator ‘Denumire Stradă Veche/ Nouă’ (istoric denumire străzi)

Baza de date de adrese verificate

telefonic

Biblioteci de Date Utilizate

Ioan Ghe. Popescu

Str. Bulevard Lacul Teilor nr.19,

sc.B, ap. 11

Sect. 2, Bucuresti

Ioan Ghe. Popescu

Bd. Lacul Tei nr. 19, bl.56, sc B, ap.11

Bucuresti, sector 2

Cod postal 020372

Forma finala Forma Initiala

TipStrada

Strada

Numar

Bloc

Scara

Etaj

Apartament

Localitate

Localitate

Superioara

Judet

CodPostal

Standardizare

Normalizare

Data Cleaning

Exemplu proces

1.Pentru a cunoaşte mai bine clientul prin

Geomarketing

Consolidarea informaţiilor din diverse surse

Baza de date devine mai uşor de interogat

2.Pentru a reduce costurile poştale:

Eliminarea trimiterilor duplicat

Eliminarea trimiterilor invalide

Posibilitatea de a comunica la nivel de gospodărie

3.Un plus de imagine:

Aspect curat, îngrijit, fără greşeli sau informaţii lipsă

De ce să curăţăm datele?

În mod batch

În sistem Client-Server

Sub formă de web service –

prelucrarea în timp real a datelor

în faza de intrare în sistem

Ex: în adresa postală din

formularele din e-commerce

Cum funcţionează

Date Curate©?

Când trebuie curăţate datele?

• când se lansează un proiect CRM

• când fuzionează două sau mai multe companii (pentru a consolida bazele de date)

• înainte de operaţiuni specifice care cer ca datele să fie curate:

• analiza zonei de influenţă comercială suprapusă peste baza de date de clienti

• analiza densităţii de clienţi pe segmente geografice

... dar cel mai bine ...

• încă din faza de intrare a datelor în sistem

Ce canal?

Email?

Mesaje din apps-uri? Mobile / Location

Creste nevoia de relevanta a comunicarii directe =>

Creste complexitatea bazelor de date =>

Creste nevoia de skill-uri de administrare si segmentare

baze de date

Viitorul bazelor de date de

marketing din Romania

Mulţumim pentru atenţie!

www.mediapost-hitmail.ro

marians@mediapost-hitmail.ro