Hogyan használják az e-mail marketingesek a prediktív elemzést e-kereskedelmi eredményeik javítására?

Prediktív elemzés az e-mail marketingben

A megjelenése prediktív elemzés Az e-mail marketingben népszerűvé vált, különösen az e-kereskedelmi ágazatban. A prediktív marketingtechnológiák használata javíthatja a célzást, az időzítést, és végső soron több üzletet konvertálhat e-mailben. Ez a technológia kulcsszerepet játszik annak meghatározásában, hogy az ügyfelek várhatóan milyen termékeket vásárolnak, mikor vásárolnak, és hogy milyen személyre szabott tartalmat hajtanak végre a tevékenységükön. 

Mi az a prediktív marketing?

jósló értékesítés egy olyan stratégia, amely a múltbeli viselkedési adatokat használja fel a jövőbeli viselkedés statisztikai előrejelzésére. Adatokat, elemzéseket és prediktív mérési technikákat használnak annak meghatározására, hogy mely marketingtevékenységek eredményeznek nagyobb valószínűséggel konverziót az ügyfelek profilja és viselkedése alapján. Ezek az adatok kulcsszerepet játszanak az okos döntések meghozatalában. Az e-mail marketingre alkalmazva az algoritmusok segíthetnek megcélozni a releváns közönséget, fokozni az elköteleződést, több konverziót és több bevételt generálni az e-mail kampányokból. 

Mi az a prediktív elemzés?

jósló analitika egy olyan adatorientált folyamat, amelyet a marketingszakemberek használnak az ügyfelek múltbeli kampányok során történő interakcióinak és webhelytevékenységeknek a megértésére, amelyek előre jelezhetik a jövőbeli viselkedést. A prediktív elemzés segít személyre szabottabb és relevánsabb marketingkampányok létrehozásában. Mert e-mail marketing A szakemberek számára a prediktív adatpontok betekintést és lehetőségeket nyújtanak az ügyfelek viselkedéséhez, például:

  • Lemondás vagy leiratkozás valószínűsége
  • A vásárlás valószínűsége
  • Optimális időzítés a vásárláshoz
  • Releváns termékek vagy termékkategóriák 
  • Az ügyfél teljes élettartamra vetített értéke (CLV)

Ezek az adatok segíthetnek stratégiák végrehajtásában, forgatókönyvek tesztelésében, vagy akár a megfelelő üzenet optimális időben történő elküldésének automatizálásában. Íme olyan előrejelzések, amelyek hasznosak lehetnek az üzenet javítása és az e-mail általános teljesítmény mérése szempontjából.

  • Vásárlási szándék – Annak megértése, hogy a látogató mekkora valószínűséggel vásárol, segíthet abban, hogy továbblépjen, és a megfelelő tartalmat jelenítse meg üzenetében. Azok a látogatók, akik nagy érdeklődést mutatnak, valószínűleg konverziót hajtanak végre, és az ilyen kapcsolatokra vonatkozó kedvezmények megőrzése növeli az LTV-t.
  • A közelgő vásárlás várható dátuma – A középkategóriás és kifinomultabb ESP-k képesek összesíteni a kapcsolatfelvételi vásárlási szokásokat, és előre jelezni, hogy mikor adják le közelgő rendelésüket, lehetővé téve, hogy a megfelelő időben automatikusan kézbesítsen egy e-mailt az ajánlott termékekről.
  • Kedvenc termék vagy termékkategória – A minden felhasználó által leginkább preferált termék vagy termékkategória azonosítása lehetővé teszi, hogy az általa preferált termékkel jobban előállítsa e-mailjeit.
  • Az ügyfél várható élettartama (CLemV) – Az ügyfél történelmi értékének, vásárlási gyakoriságának és a visszavásárlás várható dátumának megvizsgálásával előrejelzett élettartam-érték állítható elő. Ez az elemzés segít megérteni, hogy ügyfelei közül kik a leghűségesebbek, vagy a legvalószínűbb, hogy konvertálnak magasabb átlagos rendelési értéken (AOV). 

A prediktív elemzés alkalmazása az e-mail marketingkampányban személyesebbé, megfelelőbbé és időszerűbbé teszi a kampányokat – ezzel növelve bevételét. 

Hogyan nyer lendületet a prediktív analitika?

A preskriptív és prediktív analitikai piac 10.01-ban 2020 millió USD volt, és az előrejelzések szerint 35.45-re eléri a 2027 milliárd USD-t, és összetett éves növekedési ütemben fog növekedni (CAGR) 21.9% 2020 és 2027 között. 

Prediktív elemzési piaci statisztikák: 2027

Számos tényező ösztönzi a prediktív elemzés népszerűségét.

  • A tárolási technológiák olcsók és méretezhetők, lehetővé téve a terabájtnyi adat rögzítését és gyors elemzését.
  • A szervereken és virtuális szervereken (szerverek között) a feldolgozási sebesség és a memóriafoglalás lehetőséget biztosít a hardver kihasználására, hogy gyakorlatilag korlátlan forgatókönyveket futtasson az adatok előrejelzésére.
  • A platformok jelentős arányban integrálják ezeket az eszközöket, és egyszerűvé és megfizethetővé teszik a technológiát az átlagos vállalkozások számára.
  • A fentiek mindegyike jelentősen növeli a marketingkampányok eredményeit, ami a technológiai befektetések gyors megtérülését eredményezi (Roti).

A prediktív elemzés használata az e-mail marketingben

Ami az e-mail marketinget illeti, a prediktív analitika támogatja a szervezet e-mail szolgáltatóját, és integrálja a valós idejű viselkedésfelismerést a múltbeli ügyfelek adataival, így automatizált és személyre szabott e-mail kampányokat is létrehozhat. További előnye, hogy hasznos az akvizíciótól és a kapcsolatépítéstől az ügyfélmegtartásig és az e-mail-kampányokig. 

Íme 4 módszer, amellyel a prediktív elemzés javítja az e-mail kampány stratégiáit:

  1. Friss ügyfelek megszerzése – Más médiumokban a hasonló közönség profiljának és azonosításának lehetősége ideális marketingeszköz a leendő ügyfelek számára. A hirdetési motorok túlnyomó többsége képes e-mail címek importálására, hogy a felhasználók demográfiai, földrajzi, sőt érdeklődési körük alapján profilt készítsenek. Ezután ez a profil (vagy profilok) felhasználható a leendő ügyfelek számára történő hirdetésre, és felajánlja, hogy regisztráljon az e-mail marketingre.
  2. A konverziók növelése – Amikor a potenciális ügyfelek az első előfizetők, akik promóciós e-mailt kapnak egy cégtől, általában üdvözlő e-mail-sorozatot kapnak a postafiókjukba. Célja, hogy motiválja őket egy termék megvásárlására. Hasonlóképpen, a teljesen új potenciális ügyfelek kapnak ilyen e-maileket, és néha minőségi promóciós ajánlatot is kapnak. A prediktív elemzések demográfiai és viselkedési adatokra történő alkalmazásával szegmentálhatja a potenciális ügyfeleket – számos üzenetet és ajánlatot tesztelve –, így informatív, releváns és személyre szabott e-maileket hozhat létre, amelyek javítják a konverziókat és bevételt generálnak.
  3. Kapcsolatok építése az ügyfelek megtartása érdekében – A prediktív analitika termékajánlási lehetőségeket használhat az ügyfelek bevonására és megtartására. Ezek az adatok segíthetnek megcélozni a megfelelő ügyfeleket, akik korábban megvásárolták az Ön termékeit, vagy böngésztek az Ön webhelyén. Különféle részletek, például életkor, nem, rendelési mennyiség, hely stb. hozzáadása. Lehetőség van beazonosítani, hogy milyen termékeket szeretnének vásárolni a jövőben. Ezekkel az adatokkal Ön e-mailben tartalmat és ajánlatokat küld az egyes potenciális ügyfeleknek. A prediktív analitika annak meghatározásában is hasznos, hogy az ügyfelek milyen gyakran vásárolnak, így megértheti, hogy a termékkel kapcsolatos e-mailjeit milyen gyakorisággal kell elküldeni nekik. 
  4. Ügyfél-visszanyerési stratégia – Küldés a hiányzol nekünk e-mailben küldjön üzenetet minden vásárlónak a termék utolsó vásárlása óta eltelt bizonyos idő elteltével. A prediktív analitika segítségével személyre szabott visszanyerési e-maileket hozhat létre, és megtudhatja, hogy a legmegfelelőbb időintervallumot küldjön nekik e-maileket, valamint kedvezményeket vagy ösztönzőket kínálhat az újbóli bevonáshoz.    

A prediktív marketing hatékony fegyver a marketingszakemberek számára, hogy megértsék célközönségeiket, és segítsenek nekik hatékony stratégiát alkalmazni e-mail marketingkampányaikban. Ezzel lenyűgözheti előfizetőit, és hűséges ügyfelekké alakíthatja őket, ami végső soron az eladások növekedéséhez vezet.