Cum folosesc agenții de marketing prin e-mail Analytics predictiv pentru a-și îmbunătăți rezultatele comerțului electronic

Analiza predictivă în marketing prin e-mail

Apariția analize predictive în marketingul prin e-mail a devenit popular, în special în industria comerțului electronic. Utilizarea tehnologiilor de marketing predictiv are capacitatea de a îmbunătăți direcționarea, sincronizarea și, în cele din urmă, să transforme mai multe afaceri prin e-mail. Această tehnologie joacă un rol esențial în identificarea produselor pe care clienții dvs. vor cumpăra probabil, când este probabil să facă o achiziție și a conținutului personalizat care va conduce activitatea. 

Ce este marketingul predictiv?

predictiv marketing este o strategie care utilizează date comportamentale trecute pentru a prezice statistic comportamentul viitor. Datele, analizele și tehnicile de măsurare predictivă sunt utilizate pentru a determina ce acțiuni de marketing au mai multe șanse de a se converti pe baza profilurilor și comportamentelor clienților. Aceste date joacă un rol cheie în luarea unor decizii inteligente. Când sunt aplicați marketingului prin e-mail, algoritmii vă pot ajuta să vizați publicul relevant, să sporiți implicarea, să generați mai multe conversii și să generați mai multe venituri din campaniile de e-mail. 

Ce este analiza predictivă?

predictiv Google Analytics este un proces orientat pe date folosit de marketeri pentru a înțelege interacțiunile clienților în campaniile anterioare și activitatea site-ului, care poate prezice comportamentul viitor. Analiza predictivă este utilă pentru a crea campanii de marketing mai personalizate și mai relevante. Pentru e-mail marketing profesioniști, punctele de date predictive oferă perspective și oportunități pentru comportamentele clienților, cum ar fi:

  • Probabilitatea de a se anula sau de a se dezabona
  • Probabilitatea de a cumpăra
  • Momentul optim pentru o achiziție
  • Produse relevante sau categorii de produse 
  • Valoarea totală a clientului pe durata de viață (CLV)

Aceste date vă pot ajuta să executați strategii, scenarii de testare sau chiar să automatizați trimiterea mesajului corespunzător la momentul optim. Iată predicții care pot fi utile pentru a îmbunătăți mesajul și pentru a măsura performanța generală a e-mailului.

  • Intenția de cumpărare – Înțelegerea cât de probabil este un vizitator să cumpere vă poate ajuta să mergeți mai departe și să livrați conținutul potrivit în mesajul dvs. Este posibil ca vizitatorii care au un nivel ridicat de interes să facă conversie, iar păstrarea reducerilor pentru astfel de contacte va crește LTV.
  • Data estimată a achiziției viitoare – ESP-urile de gamă medie și mai sofisticate au capacitatea de a agrega obiceiurile de cumpărare de contact și de a anticipa când ar putea plasa viitoarea lor comandă, permițându-vă să livrați automat un e-mail cu produsele recomandate la momentul potrivit.
  • Produs sau categorie de produse preferate – Identificarea produsului sau a categoriei de produse preferate de fiecare utilizator vă permite să vă produceți mai bine e-mailurile cu produsul preferat de acesta.
  • Valoarea de viață anticipată a clientului (CLemV) – Analizând o valoare istorică a unui client, frecvența de cumpărare a acestuia și data anticipată a răscumpărării, poate fi generată o valoare estimată pe durata de viață. Această analiză vă ajută să înțelegeți cine dintre clienții dvs. este cel mai loial sau cel mai probabil să facă conversii la o valoare medie mai mare a comenzii (AOV). 

Implementarea analizei predictive în campania dvs. de marketing prin e-mail va face ca campaniile dvs. să pară mai personale, mai potrivite și mai oportune - îmbunătățindu-vă veniturile. 

Cum câștigă avânt Analytics predictiv?

Atât piața de analiză prescriptivă, cât și cea predictivă a fost de 10.01 milioane USD în 2020 și se estimează că va atinge 35.45 miliarde USD până în 2027 și va crește la o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 21.9% între 2020 și 2027. 

Statisticile pieței de analiză predictivă: 2027

Există o serie de factori care propulsează popularitatea analizei predictive.

  • Tehnologiile de stocare sunt ieftine și scalabile, permițând capacitatea de a captura și analiza rapid terabytes de date.
  • Viteza de procesare și alocarea memoriei pe servere și servere virtuale (pe servere) oferă oportunități de valorificare a hardware-ului pentru a rula scenarii practic nelimitate pentru a prezice date.
  • Platformele integrează aceste instrumente la o rată substanțială și fac tehnologia simplă și accesibilă pentru afacerile medii.
  • Toate cele de mai sus oferă o creștere semnificativă a rezultatelor campaniei de marketing, rezultând o rentabilitate rapidă a investiției în tehnologie (ROTI).

Utilizarea analizei predictive în marketingul prin e-mail

Când vine vorba de marketing prin e-mail, analiza predictivă sprijină furnizorul de servicii de e-mail al unei organizații și integrează recunoașterea comportamentului în timp real cu datele clienților din trecut pentru a crea atât campanii de e-mail automatizate, cât și personalizate. Avantajul său suplimentar este că este util de la achiziție și construirea de relații până la reținerea clienților și campaniile de e-mail de recuperare. 

Iată 4 moduri în care analiza predictivă vă îmbunătățește strategiile campaniilor de e-mail:

  1. Achiziționarea clienților proaspeți – În alte medii, oportunitatea de a profila și identifica audiențe asemănătoare este un mijloc ideal de marketing pentru clienții potențiali. Marea majoritate a motoarelor de publicitate au capacitatea de a importa adrese de e-mail pentru a vă profila utilizatorii din punct de vedere demografic, geografic și chiar în funcție de interesele acestora. Apoi, acel profil (sau profiluri) pot fi folosite pentru a face publicitate clienților potențiali cu o ofertă de înscriere pentru marketingul prin e-mail.
  2. Creșterea conversiilor – Când clienții potențiali devin primii abonați care primesc un e-mail promoțional de la o companie, de obicei primesc o serie de e-mailuri de bun venit în căsuța lor de e-mail. Obiectivul său este de a-i motiva să cumpere un produs. În mod similar, clienții potențiali complet noi primesc astfel de e-mailuri și, uneori, o ofertă promoțională de calitate. Prin implementarea analizei predictive atât pentru datele demografice, cât și pentru cele comportamentale, puteți segmenta clienții potențiali – testând numeroase mesaje și oferte – pentru a crea e-mailuri informative, relevante și personalizate, pentru a îmbunătăți conversiile și a genera venituri.
  3. Construirea de relații pentru reținerea clienților – Analiza predictivă poate folosi opțiunile de recomandări de produse pentru implicarea și reținerea clienților. Aceste date vă pot ajuta să vizați clienții potriviți care v-au achiziționat anterior produsele sau le-au răsfoit pe site-ul dvs. Adăugând diverse detalii precum vârsta, sexul, valoarea comenzii, locația etc. Este posibil să identifici ce fel de produse ar dori să cumpere în viitor. Cu aceste date, trimiteți conținut și oferte de e-mail către clienți potențiali. Analiza predictivă este, de asemenea, utilă pentru a determina cât de des fac clienții cumpărături, puteți înțelege frecvența optimă pentru a le trimite e-mailurile legate de produse. 
  4. Strategia de recuperare a clienților – Trimiterea unui ne e dor de tine mesaj într-un e-mail către toți clienții după o anumită perioadă de timp de la ultima achiziție a unui produs. Cu ajutorul analizei predictive, puteți crea e-mailuri personalizate de recuperare și puteți afla cel mai bun interval de timp pentru a le trimite e-mailuri și puteți oferi câteva reduceri sau stimulente pentru a le reangaja.    

Marketingul predictiv este o armă puternică pentru ca agenții de marketing să își înțeleagă publicul țintă și să îi ajute să aplice o strategie puternică în campaniile lor de marketing prin e-mail. Cu aceasta, vă puteți impresiona abonații și îi puteți transforma în clienți fideli, ceea ce duce în cele din urmă la o creștere a vânzărilor.