W jaki sposób marketerzy e-mailowi ​​korzystają z analiz predykcyjnych, aby poprawić wyniki w e-commerce

Analityka predykcyjna w e-mail marketingu

W razie analityka predykcyjna w e-mail marketingu stał się popularny, zwłaszcza w branży e-commerce. Wykorzystanie technologii marketingu predykcyjnego może poprawić targetowanie, synchronizację, a ostatecznie zwiększać liczbę transakcji biznesowych za pośrednictwem poczty e-mail. Ta technologia odgrywa kluczową rolę w określaniu, jakie produkty prawdopodobnie kupią Twoi klienci, kiedy prawdopodobnie dokonają zakupu, oraz spersonalizowanych treści, które będą napędzać aktywność. 

Co to jest marketing predykcyjny?

Proroczy marketing to strategia, która wykorzystuje przeszłe dane behawioralne do statystycznego przewidywania przyszłych zachowań. Dane, analizy i predykcyjne techniki pomiarowe służą do określenia, które działania marketingowe są bardziej skłonne do konwersji na podstawie profili i zachowań klientów. Te dane odgrywają kluczową rolę w podejmowaniu mądrych decyzji. W przypadku zastosowania w marketingu e-mailowym algorytmy mogą pomóc w dotarciu do odpowiednich odbiorców, zwiększeniu zaangażowania, generowaniu większej liczby konwersji i generowaniu większych przychodów z kampanii e-mailowych. 

Co to jest Predictive Analytics?

Proroczy analityka to zorientowany na dane proces wykorzystywany przez marketerów do zrozumienia interakcji klientów w poprzednich kampaniach i aktywności w witrynie, który może przewidywać przyszłe zachowanie. Analityka predykcyjna jest pomocna w tworzeniu bardziej spersonalizowanych i trafnych kampanii marketingowych. Do e-mail marketingu profesjonaliści, predykcyjne punkty danych zapewniają wgląd i możliwości dotyczące zachowań klientów, takich jak:

  • Prawdopodobieństwo rezygnacji lub rezygnacji z subskrypcji
  • Prawdopodobieństwo zakupu
  • Optymalny czas na zakup
  • Odpowiednie produkty lub kategorie produktów 
  • Całkowita długoterminowa wartość klienta (CLV)

Dane te mogą pomóc w realizacji strategii, scenariuszy testowych, a nawet zautomatyzowaniu wysyłania odpowiedniej wiadomości w optymalnym czasie. Oto prognozy, które mogą być przydatne do ulepszenia wiadomości i pomiaru ogólnej wydajności poczty e-mail.

  • Zamiar zakupu – Zrozumienie, jak prawdopodobne jest, że odwiedzający dokona zakupu, może pomóc Ci w dostarczaniu odpowiedniej treści w Twojej wiadomości. Odwiedzający, którzy są bardzo zainteresowani, prawdopodobnie dokonają konwersji, a zachowanie zniżek na takie kontakty zwiększy LTV.
  • Przewidywana data nadchodzącego zakupu – ESP średniej klasy i bardziej wyrafinowani mają możliwość agregowania nawyków zakupowych kontaktów i przewidywania, kiedy mogą złożyć nadchodzące zamówienie, dzięki czemu możesz automatycznie dostarczyć wiadomość e-mail z zalecanymi produktami we właściwym czasie.
  • Ulubiony produkt lub kategoria produktów – Identyfikacja produktu lub kategorii produktów najbardziej preferowanych przez każdego użytkownika pozwala lepiej produkować e-maile z produktem, który jest przez nich preferowany.
  • Przewidywana długoterminowa wartość klienta (CLemV) – Patrząc na historyczną wartość klienta, częstotliwość jego zakupów i przewidywaną datę odkupu, można wygenerować przewidywaną wartość życia. Ta analiza pomaga zrozumieć, kto spośród Twoich klientów jest najbardziej lojalny lub najprawdopodobniej dokonuje konwersji przy wyższej średniej wartości zamówienia (AOV). 

Wdrożenie analiz predykcyjnych w kampanii e-mail marketingowej sprawi, że Twoje kampanie będą wyglądać bardziej osobiście, odpowiednio i na czas, zwiększając Twoje przychody. 

Jak analityka predykcyjna nabiera tempa?

Zarówno rynek analiz preskryptywnych, jak i predykcyjnych wynosił w 10.01 r. 2020 mln USD i przewiduje się, że do 35.45 r. osiągnie 2027 mld USD i będzie rósł w złożonym rocznym tempie wzrostu (CAGR) 21.9% w latach 2020-2027. 

Analityka predykcyjna Statystyki rynkowe: 2027

Istnieje wiele czynników, które napędzają popularność analityki predykcyjnej.

  • Technologie pamięci masowej są niedrogie i skalowalne, umożliwiając przechwytywanie i szybką analizę terabajtów danych.
  • Szybkość przetwarzania i alokacja pamięci na serwerach i serwerach wirtualnych (na serwerach) dają możliwości wykorzystania sprzętu do uruchamiania praktycznie nieograniczonych scenariuszy przewidywania danych.
  • Platformy integrują te narzędzia w znacznym stopniu i sprawiają, że technologia jest prosta i przystępna cenowo dla przeciętnego biznesu.
  • Wszystko to zapewnia znaczny wzrost wyników kampanii marketingowych, co skutkuje szybkim zwrotem z inwestycji w technologię (ROTI).

Wykorzystanie analityki predykcyjnej w e-mail marketingu

Jeśli chodzi o marketing e-mailowy, analityka predykcyjna wspiera dostawcę usług pocztowych w organizacji i integruje rozpoznawanie zachowań w czasie rzeczywistym z danymi klientów z przeszłości, aby tworzyć zarówno zautomatyzowane, jak i spersonalizowane kampanie e-mailowe. Jego dodatkową zaletą jest to, że jest pomocny od pozyskiwania i budowania relacji po utrzymanie klientów i kampanie e-mailowe typu win-back. 

Oto 4 sposoby, w jakie analityka predykcyjna poprawia strategie kampanii e-mailowych:

  1. Pozyskiwanie świeżych klientów – W przypadku innych mediów możliwość profilowania i identyfikacji podobnych odbiorców jest idealnym sposobem marketingu dla potencjalnych klientów. Zdecydowana większość wyszukiwarek reklamowych ma możliwość importowania adresów e-mail w celu profilowania użytkowników pod względem demograficznym, geograficznym, a nawet na podstawie ich zainteresowań. Następnie ten profil (lub profile) można wykorzystać do reklamowania się potencjalnym klientom z ofertą rejestracji w e-mail marketingu.
  2. Zwiększenie konwersji – Kiedy potencjalni klienci stają się pierwszymi subskrybentami, którzy otrzymają promocyjną wiadomość e-mail od firmy, zazwyczaj otrzymują serię powitalnych wiadomości e-mail na swoją skrzynkę odbiorczą. Jego celem jest zmotywowanie ich do zakupu produktu. Podobnie zupełnie nowi potencjalni klienci otrzymują takie e-maile, a czasem także wysokiej jakości ofertę promocyjną. Wdrażając analizę predykcyjną zarówno do danych demograficznych, jak i behawioralnych, możesz segmentować potencjalnych klientów – testując liczne wiadomości i oferty – aby tworzyć informacyjne, trafne i spersonalizowane wiadomości e-mail, które poprawiają konwersje i generują przychody.
  3. Budowanie relacji dla utrzymania klienta – Analityka predykcyjna może wykorzystywać opcje rekomendacji produktów w celu zaangażowania i utrzymania klientów. Te dane mogą pomóc Ci dotrzeć do odpowiednich klientów, którzy wcześniej kupili Twoje produkty lub przeglądali je w Twojej witrynie. Dodając różne szczegóły, takie jak wiek, płeć, kwota zamówienia, lokalizacja itp. Można określić, jakie produkty chcieliby kupować w przyszłości. Dzięki tym danym wysyłasz treści e-maili i oferty do poszczególnych potencjalnych klientów. Analityka predykcyjna jest również przydatna w określaniu, jak często klienci dokonują zakupów, możesz zrozumieć optymalną częstotliwość wysyłania do nich wiadomości e-mail związanych z produktami. 
  4. Strategia zwrotu klienta – Wysyłanie tęsknimy za Tobą wiadomość e-mail do wszystkich klientów po określonym czasie od ostatniego zakupu produktu. Za pomocą analiz predykcyjnych możesz tworzyć spersonalizowane wiadomości e-mail typu win-back i znaleźć najlepszy przedział czasowy na wysyłanie do nich wiadomości e-mail oraz oferować zniżki lub zachęty do ponownego ich zaangażowania.    

Marketing predykcyjny to potężna broń dla marketerów, aby zrozumieć swoich docelowych odbiorców i pomóc im zastosować skuteczną strategię w kampaniach e-mail marketingowych. Dzięki temu możesz zaimponować swoim subskrybentom i przekształcić ich w lojalnych klientów, co ostatecznie prowadzi do wzrostu sprzedaży.