Како трговци путем е-поште користе предиктивну аналитику да побољшају своје резултате е-трговине

Предиктивна аналитика у маркетингу е-поште

Појава предиктивна аналитика у маркетингу путем е-поште је постао популаран, посебно у индустрији електронске трговине. Коришћење предиктивних маркетиншких технологија има могућност да побољша циљање, тајминг и на крају претвори више послова путем е-поште. Ова технологија игра кључну улогу у идентификацији производа које ће ваши клијенти вероватно купити, када ће вероватно обавити куповину и персонализованог садржаја који ће подстаћи активност. 

Шта је предиктивни маркетинг?

Предиктивни маркетинг је стратегија која користи податке о понашању из прошлости за статистичко предвиђање будућег понашања. Технике мерења података, анализе и предиктивног мерења се користе да би се утврдило које маркетиншке акције ће имати већу вероватноћу за конверзију на основу профила и понашања купаца. Ти подаци играју кључну улогу у доношењу паметних одлука. Када се примењују на маркетинг путем е-поште, алгоритми вам могу помоћи да циљате релевантну публику, побољшате ангажовање, остварите више конверзија и остварите већи приход од кампања путем е-поште. 

Шта је предиктивна аналитика?

Предиктивни аналитика је процес оријентисан на податке који трговци користе да разумеју интеракције купаца у прошлим кампањама и активности на сајту који могу предвидети будуће понашање. Предиктивна аналитика је од помоћи у креирању персонализованијих и релевантнијих маркетиншких кампања. За емаил маркетинг професионалци, предиктивни подаци пружају увиде и могућности за понашање купаца као што су:

  • Вероватноћа одбацивања или одјаве
  • Вероватноћа куповине
  • Оптимално време за куповину
  • Релевантни производи или категорије производа 
  • Укупна животна вредност клијента (ЦЛВ)

Ови подаци вам могу помоћи да извршите стратегије, тестирате сценарије или чак аутоматизујете слање одговарајуће поруке у оптимално време. Ево предвиђања која могу бити корисна за побољшање поруке и мерење укупног учинка е-поште.

  • Куповна намера – Разумевање колика је вероватноћа да ће посетилац купити може вам помоћи да наставите и испоручите прави садржај у својој поруци. Посетиоци који имају висок ниво интересовања ће вероватно извршити конверзију, а очување попуста за такве контакте ће повећати ЛТВ.
  • Предвиђени датум предстојеће куповине – Средњи и софистициранији ЕСП-ови имају могућност да обједине навике куповине путем контакта и предвиде када би могли да дају своју предстојећу поруџбину, што вам омогућава да аутоматски испоручите е-поруку са препорученим производима у тачно време.
  • Омиљени производ или категорија производа – Идентификовање производа или категорије производа које сваки корисник највише преферира омогућава вам да боље креирате своје е-поруке са производом који они преферирају.
  • Предвиђена животна вредност купца (ЦЛемВ) – Гледајући историјску вредност купца, његову/њену учесталост куповине и очекивани датум поновне куповине, може се генерисати предвиђена животна вредност. Ова анализа вам помаже да схватите ко је међу вашим клијентима најлојалнији или ће највероватније извршити конверзију по вишој просечној вредности поруџбине (АОВ). 

Примена предиктивне аналитике у вашој кампањи за маркетинг путем е-поште учиниће да ваше кампање изгледају личније, прикладније и благовременије – побољшавајући ваш приход. 

Како предиктивна аналитика добија на замаху?

Тржиште и прескриптивне и предиктивне аналитике износило је 10.01 милиона долара у 2020. и предвиђа се да ће достићи 35.45 милијарди долара до 2027. године и расти по сложеној годишњој стопи раста (ЦАГР) од 21.9% између 2020. и 2027. године. 

Статистика тржишта предиктивне аналитике: 2027

Постоји низ фактора који покрећу популарност предиктивне аналитике.

  • Технологије за складиштење су јефтине и скалабилне, омогућавајући могућност снимања и брзе анализе терабајта података.
  • Брзина обраде и додела меморије на серверима и виртуелним серверима (на више сервера) пружа могућности да се хардвер искористи за покретање практично неограничених сценарија за предвиђање података.
  • Платформе интегришу ове алате у значајној мери и чине технологију једноставном и приступачном просечном предузећу.
  • Све горе наведено обезбеђује значајно повећање резултата маркетиншке кампање, што резултира брзим повратом улагања у технологију (Роти).

Употреба предиктивне аналитике у маркетингу е-поште

Када је у питању маркетинг путем е-поште, предиктивна аналитика подржава добављача услуга е-поште организације и интегрише препознавање понашања у реалном времену са прошлим подацима о клијентима како би креирала аутоматизоване и персонализоване кампање е-поште. Његова додатна предност је у томе што је од помоћи од аквизиције и изградње односа до задржавања купаца и повратних кампања путем е-поште. 

Ево 4 начина на која предиктивна аналитика побољшава ваше стратегије емаил кампања:

  1. Стицање свежих купаца – У свим другим медијима, прилика да се профилише и идентификује слична публика је идеално средство маркетинга потенцијалним купцима. Огромна већина рекламних машина има могућност да увезе адресе е-поште да профилишу ваше кориснике демографски, географски, па чак и на основу њихових интересовања. Затим се тај профил (или профили) може користити за оглашавање потенцијалним купцима са понудом да се пријаве за ваш маркетинг путем е-поште.
  2. Повећање конверзија – Када потенцијални купци постану први претплатници који добију промотивну е-пошту од компаније, они обично добијају серију е-поште добродошлице у своје пријемно сандуче. Његов циљ је да их мотивише да купе производ. Слично томе, потпуно нови потенцијални клијенти добијају такве имејлове, а понекад и квалитетну промотивну понуду. Применом предиктивне аналитике и за демографске податке и за податке о понашању, можете да сегментирате потенцијалне клијенте – тестирајући бројне поруке и понуде – да бисте креирали информативне, релевантне и персонализоване е-поруке, побољшале конверзије и оствариле приход.
  3. Изградња односа за задржавање купаца – Предиктивна аналитика може да користи опције препорука производа за ангажовање и задржавање купаца. Ови подаци вам могу помоћи да циљате праве купце који су претходно купили ваше производе или их прегледали на вашој веб локацији. Додавање разних детаља као што су старост, пол, износ поруџбине, локација, итд. Могуће је идентификовати које врсте производа би желели да купе у будућности. Са овим подацима шаљете садржај е-поште и понуде појединачним потенцијалним клијентима. Предиктивна аналитика је такође корисна у одређивању колико често купци купују, можете разумети оптималну учесталост слања е-порука у вези са производима. 
  4. Стратегија повратка купаца – Слање а Недостајеш нам поруку у е-поруци свим купцима након одређеног времена од када су последњи пут купили производ. Уз помоћ предиктивне аналитике, можете креирати персонализоване повратне е-поруке и сазнати најбољи временски интервал да им пошаљете е-пошту и понудите неке попусте или подстицаје да их поново ангажујете.    

Предиктивни маркетинг је моћно оружје за трговце да разумеју своју циљну публику и помогну им да примене моћну стратегију у својим маркетиншким кампањама путем е-поште. Овим можете импресионирати своје претплатнике и претворити их у лојалне купце, што на крају доводи до повећања продаје.