Kā e-pasta tirgotāji izmanto prognozējošo analīzi, lai uzlabotu savus e-komercijas rezultātus

Paredzamā analīze e-pasta mārketingā

Parādīšanās prognozējošā analīze e-pasta mārketingā ir kļuvis populārs, īpaši e-komercijas nozarē. Prognozējošā mārketinga tehnoloģiju izmantošana var uzlabot mērķauditorijas atlasi, laiku un galu galā palielināt darījumus, izmantojot e-pastu. Šai tehnoloģijai ir galvenā loma, nosakot, kādus produktus jūsu klienti, visticamāk, iegādāsies, kad viņi, visticamāk, veiks pirkumu, un personalizēto saturu, kas veicinās darbību. 

Kas ir paredzamais mārketings?

Paredzams mārketings ir stratēģija, kas izmanto pagātnes uzvedības datus, lai statistiski prognozētu turpmāko uzvedību. Dati, analīze un paredzamās mērīšanas metodes tiek izmantotas, lai noteiktu, kuras mārketinga darbības, visticamāk, radīs reklāmguvumus, pamatojoties uz klientu profiliem un uzvedību. Šiem datiem ir galvenā loma gudru lēmumu pieņemšanā. Lietojot e-pasta mārketingā, algoritmi var palīdzēt jums mērķēt uz atbilstošo auditoriju, uzlabot iesaisti, nodrošināt vairāk reklāmguvumu un gūt vairāk ieņēmumu no e-pasta kampaņām. 

Kas ir paredzamā analīze?

Paredzams analytics ir uz datiem orientēts process, ko mārketinga speciālisti izmanto, lai izprastu klientu mijiedarbību iepriekšējās kampaņās un vietnes darbību, kas var paredzēt turpmāko rīcību. Paredzamā analīze ir noderīga, veidojot personalizētākas un atbilstošākas mārketinga kampaņas. Priekš e-pasta mārketinga Profesionāļi, paredzamie datu punkti sniedz ieskatu un iespējas par klientu rīcību, piemēram:

  • Iespēja pārtraukt abonementu vai anulēt abonementu
  • Iespēja iegādāties
  • Optimāls pirkuma laiks
  • Attiecīgie produkti vai produktu kategorijas 
  • Kopējā klienta mūža vērtība (CLV)

Šie dati var palīdzēt jums īstenot stratēģijas, pārbaudīt scenārijus vai pat automatizēt atbilstošā ziņojuma nosūtīšanu optimālajā laikā. Šeit ir sniegtas prognozes, kas var būt noderīgas, lai uzlabotu ziņojumu un novērtētu kopējo e-pasta veiktspēju.

  • Pirkšanas nolūks – Izpratne par to, cik liela ir iespēja, ka apmeklētājs iegādāsies, var palīdzēt jums virzīties uz priekšu un nodrošināt ziņojumā pareizo saturu. Apmeklētāji, kuriem ir liela interese, visticamāk, radīs reklāmguvumu, un, saglabājot atlaides šādiem kontaktiem, palielināsies LTV.
  • Paredzamais gaidāmā pirkuma datums – Vidēja līmeņa un sarežģītākiem ESP ir iespēja apkopot kontaktu iepirkšanās paradumus un paredzēt, kad tie varētu veikt savu gaidāmo pasūtījumu, ļaujot jums īstajā laikā automātiski piegādāt e-pastu ar ieteiktajiem produktiem.
  • Mīļākais produkts vai produktu kategorija - Identificējot produktu vai produktu kategoriju, kuru katrs lietotājs dod priekšroku, varat labāk izveidot e-pasta ziņojumus ar viņu iecienītāko produktu.
  • Paredzamā klienta mūža vērtība (CLemV) — Aplūkojot klienta vēsturisko vērtību, viņa/viņas pirkumu biežumu un paredzamo atpirkšanas datumu, var ģenerēt paredzamo mūža vērtību. Šī analīze palīdz saprast, kurš no jūsu klientiem ir lojālākais vai, visticamāk, nodrošinās reklāmguvumu ar augstāku vidējo pasūtījuma vērtību (AOV). 

Ieviešot prognozējošo analīzi savā e-pasta mārketinga kampaņā, jūsu kampaņas izskatīsies personiskākas, piemērotākas un savlaicīgākas, tādējādi uzlabojot ieņēmumus. 

Kā prognozējošā analīze iegūst impulsu?

Gan preskriptīvās, gan paredzamās analītikas tirgus 10.01. gadā bija USD 2020 miljons, un tiek prognozēts, ka līdz 35.45. gadam tas sasniegs 2027 miljardus USD un pieaugs ar saliktu gada pieauguma tempu (CAGR) par 21.9% no 2020. līdz 2027. gadam. 

Paredzamās analīzes tirgus statistika: 2027. gads

Ir vairāki faktori, kas veicina prognozēšanas analītikas popularitāti.

  • Uzglabāšanas tehnoloģijas ir lētas un mērogojamas, ļaujot iegūt un ātri analizēt terabaitus datu.
  • Apstrādes ātrums un atmiņas piešķiršana serveros un virtuālajos serveros (starp serveriem) nodrošina iespējas izmantot aparatūru, lai palaistu praktiski neierobežotus scenārijus datu prognozēšanai.
  • Platformās šie rīki tiek integrēti ievērojamā tempā, padarot tehnoloģiju vienkāršu un pieejamu vidusmēra uzņēmumam.
  • Viss iepriekš minētais būtiski uzlabo mārketinga kampaņu rezultātus, kā rezultātā ātri atpelnās investīcijas tehnoloģijā (ROTI).

Paredzamās analīzes izmantošana e-pasta mārketingā

Runājot par e-pasta mārketingu, paredzamā analīze atbalsta organizācijas e-pasta pakalpojumu sniedzēju un integrē reāllaika uzvedības atpazīšanu ar iepriekšējo klientu datiem, lai izveidotu gan automatizētas, gan personalizētas e-pasta kampaņas. Tā papildu priekšrocība ir tā, ka tā ir noderīga no iegūšanas un attiecību veidošanas līdz klientu noturēšanai un izdevīguma e-pasta kampaņām. 

Tālāk ir norādīti 4 veidi, kā paredzamā analīze uzlabo jūsu e-pasta kampaņas stratēģijas.

  1. Jaunu klientu iegūšana – Citos medijos iespēja profilēt un identificēt līdzīgas auditorijas ir ideāls mārketinga līdzeklis potenciālajiem klientiem. Lielākajai daļai reklamēšanas programmu ir iespēja importēt e-pasta adreses, lai profilētu lietotājus demogrāfiski, ģeogrāfiski un pat atkarībā no viņu interesēm. Pēc tam šo profilu (vai profilus) var izmantot, lai reklamētu potenciālos klientus ar piedāvājumu reģistrēties jūsu e-pasta mārketingam.
  2. Reklāmguvumu palielināšana – Kad potenciālie klienti kļūst par pirmajiem abonentiem, kas saņem reklāmas e-pastu no uzņēmuma, viņi parasti savā iesūtnē saņem sveiciena e-pasta ziņojumu sēriju. Tās mērķis ir motivēt viņus iegādāties produktu. Tāpat pilnīgi jauni potenciālie klienti saņem šādus e-pasta ziņojumus un dažreiz arī kvalitatīvu reklāmas piedāvājumu. Ieviešot prognozējošo analīzi gan demogrāfiskajiem, gan uzvedības datiem, varat segmentēt potenciālos klientus — pārbaudot daudzus ziņojumus un piedāvājumus, lai izveidotu informatīvus, atbilstošus un personalizētus e-pasta ziņojumus, kas uzlabotu reklāmguvumus un gūtu ieņēmumus.
  3. Attiecību veidošana klientu noturēšanai – Paredzamā analītika var izmantot produktu ieteikumu iespējas klientu iesaistīšanai un noturēšanai. Šie dati var palīdzēt jums atlasīt īstos klientus, kuri iepriekš ir iegādājušies jūsu produktus vai pārlūkojuši tos jūsu vietnē. Pievienojot dažādas detaļas, piemēram, vecumu, dzimumu, pasūtījuma daudzumu, atrašanās vietu utt. Ir iespējams noteikt, kādus produktus viņi vēlētos iegādāties nākotnē. Izmantojot šos datus, jūs nosūtāt e-pasta saturu un piedāvājumus atsevišķiem potenciālajiem klientiem. Paredzamā analītika ir noderīga arī, lai noteiktu, cik bieži klienti veic pirkumus, lai saprastu optimālo ar produktu saistīto e-pasta ziņojumu sūtīšanas biežumu. 
  4. Klientu atgūšanas stratēģija – Nosūtot a mums Tevis pietrūkst e-pasta ziņojumā visiem klientiem pēc noteikta laika, kopš viņi pēdējo reizi iegādājās produktu. Izmantojot paredzamo analīzi, varat izveidot personalizētus izdevīgus e-pasta ziņojumus un uzzināt labāko laika intervālu e-pasta ziņojumu nosūtīšanai, kā arī piedāvāt dažas atlaides vai stimulus, lai tos atkārtoti piesaistītu.    

Paredzamais mārketings ir spēcīgs ierocis mārketinga speciālistiem, lai izprastu savu mērķauditoriju un palīdzētu viņiem piemērot spēcīgu stratēģiju savās e-pasta mārketinga kampaņās. Tādējādi jūs varat pārsteigt savus abonentus un pārvērst tos par lojāliem klientiem, kas galu galā noved pie pārdošanas apjoma pieauguma.