Marketing temeljen na bazama podataka je oblik direktnog marketinga pomoću baza podataka kupaca ili potencijalnih kupaca za generiranje personalizirane komunikacije kako bi se promovirali proizvodi ili usluge za marketinške svrhe.

Razlika između direktnog marketinga i marketinga baziranog na bazama podataka proizlazi prvenstveno iz načina analize podataka. Marketing temeljen na bazama podataka naglašava korištenje statističkih tehnika za razvoj modela ponašanja kupca, koji se zatim koristi za odabir kupaca za komunikaciju.

Postoje dvije glavne vrste marketinga baze podataka, 1) Potrošačke baze podataka i 2) poslovne baze podataka. Potrošačke baze podataka prvenstveno su usmjerene prema tvrtkama koje prodaju potrošačima, često skraćeno kao [business-to-potrošača] (B2C) ili BtoC. Poslovne marketinške baze podataka su često puno naprednije u pogledu informacija koje pružaju. To je uglavnom zbog činjenice da poslovne baze podataka nisu ograničene istim zakonima o privatnosti kojima su ograničene potrošačke baze.

Baza podataka podrazumijeva ime, adresu i transakcijske podatke koje je neki prodajni sistem ili sistem isporuke zabilježio o svojim korisnicima

Komunikacija ostvarena putem marketinga temeljenog na bazama podataka se može opisati kao junk mail ili spam, ako je neželjeno od strane primatelja. Kompanije koje se služe marketingom temeljenim na bazama podataka, s druge strane, tvrde da ciljano pismo ili e-mail poslano klijentu, koji želi biti kontaktiran o ponudama koje ga zanimaju, doprinosi stvaranju koristi kako za kupca, tako i za prodavatelja.

Marketing temeljen na bazama podataka pojavio se 1980, kao novi, poboljšani oblik direktnog marketinga. Najranije zabilježena definicija marketinga temeljenog na bazama podataka potiče iz 1988 (Shaw i Stone 1988- Marketing temeljen na bazama podataka):

     " Marketing temeljen na bazama podataka je interaktivni pristup marketingu, koji koristi pojedinačno usmjerene marketinške medije i kanale (kao što su e-pošte, telefonom) u cilju pružanja pomoći za ciljne korisnike , poticanja njihovih zahtjeva, i da se ostane blizu korisnika snimanjem i održavanjem elektroničke baze podataka o kupcima, prospektima i svim komercijalnim kontaktima, kako bi poboljšali sve buduće kontakte i osigurati realnost cjelokupnog marketinga.

Razvoj marketinga zasnovanog na bazama podataka uvjetovan je nizom faktora. Mogu se klasificirati četiri glavne grupe pokretača koje utiču na razvoj marketinga zansovanog na bazama podataka:

POKRETAČ 1: Promjena uloge direktnog marketinga

   Prijelaz na relacijski marketing zbog kompetitivnih prednosti   Pad učinkovitosti tradicionalnih medija.   Prenapučenosti i kratkovidnost postojećih prodajnih kanala.

POKRETAČ 2: Promjena strukture troškova

    Pad elektroničkih troškove prerade.    Porast troškova marketinga.

POKRETAČ 3: promjena tehnologije

    Pojava novih metoda kupovine i plaćanja.    Razvoj gospodarskih metoda za različizu komunikaciju sa kupcima.

POKRETAČ 4: promjenjivi privredni uvjeti

    Želja za mjerenjem utjecaja marketinških napora.    Fragmentacija potrošačkih i poslovnih tržišta.

Shaw i Stone (1988) napominje da tvrtke proći kroz određene evolucijske faze u razvoju svojih sistema marketinga zasnovanih na bazama podataka. Oni identificiraju četiri faze i to:

     misterija liste;    korisnička baza podataka;     koordinirana komunikacija sa korisnicima, i     integrirani marketing.

Izvori podataka

Iako organizacije bilo koje veličine može koristiti marketing zasnovan na bazama podataka, ovaj vid marketinga je posebno pogodan za poduzeća s velikim brojem kupaca. To je zato što veliki broj kupaca pruža veću priliku za pronalaženje odgovarajućih segmenata kupaca. U manjim (i više homogenim) bazama podataka, teško u ekonomskom smislu opravdati investicije. Kao rezultat toga, marketing zasnovan na bazama podataka je procvjetao u sektorima, kao što su financijske usluge, telekomunikacije i maloprodaja, od kojih svi imaju mogućnost generirati značajne količine transakcijskih podataka za milione kupaca.

Aplikacije marketinga zasnovanog na bazama podataka mogu se podijeliti logično između marketinških programa namjenjenih postojećim klijentima i onih koji su usmjereni na potencijalne kupce.

Potrošačke podataka

U principu, marketing zasnovan na bazama podataka se zasniva na što je moguće većoj količini dostupnih podataka i što široj perspektivi o klijentima.

Za marketing prema postojećim klijentima, sofisticiraniji marketeri često formiraju razrađene složene korisničke baze podataka. To može uključivati niz podataka, uključujući ime i adresu, historiju kupovine, demografske podatke i historiju posljednjih kontaktiranja od kupca i ka kupcu. Za veće kompanije s milionima korisnika, govori se o skladištima podataka koja često mogu imati više terabajta podataka.

Uvođenjem metoda i alata poslovne inteligencije uključivo sa skladištima podataka(DW-Data Warehouse) stvara se nova kvaliteta odlučivanja o marketing aktivnostima pream određenom korisniku ili tržišnom segmentu. Bitne razlike DW u odnosu na prijašnje baze podataka su:

-DW je vremenski orijetisan tako da sadrži podatke za više godina;

-namijenjeni su prvenstveno potrebama odlučivanja;

-sadržaj je dobrim dijelom čine subjektivne procjene;

-omogućeno je stvaranje informacija i znanja iz raspoloživih podataka

Uvođenjem skladišta podataka i drugih metoda i alata poslovne inteligencije menadžeri i inženjeri poprimaju obilježija radnika znanja(knowladge workers)

Marketinško planiranje se oslanja u velikoj mjeri na izvore podataka od strane trećih lica(third-party sources of data). U većini razvijenih zemalja, postoji veliki broj pružatelja takvih podataka. Takvi podaci obično su ograničeni na ime, adresu, telefon, uz demografske i neke podatke dobivene od strane kupaca. Tvrtke također mogu steći podatke izravno kroz korištenje nagradnih igara, natjecanja, on-line registracija i drugih aktivnosti.

Analitika i modeliranje

Kompanije s velikim bazama podataka o klijentima susreću se sa problemom"podataka bogatih i siromašnih informacijama." Kao rezultat toga, velika pažnja posvećuje se analizi podataka. Na primjer, tvrtke često segmentiraju njihove klijente na temelju analize razlika u ponašanju, potreba ili stavova svojih kupaca. Uobičajena je metoda bihevioralne segmentacije je RFM, u kojima su kupci smješteni u podsegmente na temelju skorosti, frekvencija i monetarne vrijednosti posljednje kupovine. Oni također mogu razviti niz prediktivnih modela, koji prognoziraju sklonosti kupaca da se ponašaju na određeni način. Na primjer, u marketingu se može izgraditi model koji rangira kupce prema vjerovatnoći da će odgovoriti na promociju. Uobičajene statističke tehnike koje se koriste za takve modele su logistička regresija i neuronske mreže.

Baza podataka je skup podataka nekog informacionog sistema. Ona sadrži podatke različitih objekata poslovnog sistema, kao što su na primjer: poslovni partneri, projekti, proizvodi, usluge, fakture, narudžbe, ugovori itd.

Evo nekoliko definicija baza podataka:

• baza podataka je skup međusobno ovisnih podataka, pohranjenih bez redundancije (preklapanja), koji služe jednoj ili više aplikacija na optimalan način, gdje su podaci neovisni o programima kojima se obrađuju i gdje postoji kontroliran pristup podacima (Martin, 1977.);

• baza podataka je skup operativnih i integriranih podataka obrađivanih u jednoj organizaciji (Date, 1990.);

• baza podataka je skup povezanih podataka (Elmasri, Navathe, 1994.).

Ovisno o vrsti i namjeni podataka u bazi podataka, kao i načinima korištenja podataka, razlikujemo baze:

• formatiranih podataka,

• neformatiranih podataka i• baze znanja.

Kod baza formatiranih podataka podaci su registrovani u jednakim slogovima. Pri tome je format svakog sloga isti, a slog se sastoji od više polja polja u kojem podaci mogu biti numerički, znakovni odnosno tekstualni.

Baze neformatiranih podataka sadrže tekstualne ili različite multimedijske podatke. Ponekad se govori i o bazi dokumenata koja sadrži: stručne ili naučne članke, novinske tekstove, bibliografske podatke, ili druge tekstualne podatke, zatim slike, videozapise, zvukovne

podatke i sl., a njih nije prikladno prikazivati u tabličnom obliku. Danas su ove baze gotovo redovno dostupne putem Interneta.

Baze znanja sadrže znanja prikazana u različitim oblicima. Tako prikazano znanje može se upotrijebiti korištenjem različitih mehanizama zaključivanja. Na ovaj način se na primjer u ekspertnim sistemima i drugim sistemima koji se temelje na znanju mogu rješavati različiti problemi, kao što su: dijagnoza uzroka grešaka u složenim sistemima, finansijska predviđanja, konfiguriranje računarskih sistema, planiranje projekata itd.

U današnje vrijeme najčešće se koriste relacijske baze podataka. Podaci se u

relacijskoj bazi podataka nalaze u relacijama, odnosno tablicama. relacijska baza

podataka se sastoji od skupa relacija, odnosno tablica. Realacija, ili tablica se

sastoji od redova i atributa, odnosno stupaca.

Atribut, odnosno skup atributa, čijim se podacima može jednoznačno identificirati svaki red naziva se ključem. Počevši od skupa svih atributa, moguće je pronaći više ključeva . Izabrani minimalni ključ naziva se primarnim ključem.

Kod oblikovanja podataka informacionog sistema potrebno je odrediti objekte poslovnog sistema, odrediti atribute čije će se vrijednosti registrovati, te ustanoviti i međusobnu povezanost objekata. Opis objekata, njihovih atributa i donosa naziva se konceptualnim opisom podataka. Zatim treba, u skladu s izrađenim konceptualnim opisom, odrediti raspored podataka u datotekama, odnosno tablicama. Opis ovog rasporeda naziva se logičkim opisom podataka. Na kraju treba odrediti gdje će se podaci nalaziti na fizičkim medijima i kako će im se pristupiti. To je fizički opis podataka. Navedeni koraci oblikovanja podataka prikazani su na slici 3.1.

Za rad s relacijskim bazama podataka ne koriste se operacije relacijske algebre, nego tzv. upitni jezici. Oni su neproceduralni, za razliku od procediralnih operacija relacijske algebre. Prednost je u tome što se neproceduralnim jezicima ne opisuje postupak, odnosno procedura rješenja, nego uvjeti rješenja. Razvijeno je nekoliko upitnih jezika, a danas je dominantan upitni jezik SQL (Structured Query Language – struktuirani upitni jezik), koji je postao i standardnim jezikom za rad s relacijskim bazama podataka.