Как маркетологи электронной почты используют прогнозную аналитику для улучшения результатов своей электронной торговли

Предиктивная аналитика в электронном маркетинге

Появление прогнозного анализа в электронном маркетинге стал популярным, особенно в индустрии электронной коммерции. Использование предиктивных маркетинговых технологий позволяет улучшить таргетинг, время и, в конечном итоге, повысить конверсию бизнеса с помощью электронной почты. Эта технология играет ключевую роль в определении того, какие продукты ваши клиенты могут приобрести, когда они могут совершить покупку, а также в персонализированном контенте, который будет стимулировать активность. 

Что такое прогнозный маркетинг?

Интеллектуальный маркетинг это стратегия, которая использует прошлые поведенческие данные для статистического прогнозирования будущего поведения. Данные, анализ и методы прогнозного измерения используются для определения того, какие маркетинговые действия с большей вероятностью приведут к конверсии на основе профилей и поведения клиентов. Эти данные играют ключевую роль в принятии разумных решений. Применительно к маркетингу по электронной почте алгоритмы могут помочь вам ориентироваться на соответствующую аудиторию, повысить вовлеченность, повысить конверсию и увеличить доход от кампаний по электронной почте. 

Что такое прогнозная аналитика?

Интеллектуальный аналитика это процесс, ориентированный на данные, используемый маркетологами для понимания взаимодействия с клиентами в прошлых кампаниях и активности на сайте, что может предсказать поведение в будущем. Предиктивная аналитика помогает создавать более персонализированные и релевантные маркетинговые кампании. Для маркетинг по электронной почте профессионалы, прогностические точки данных предоставляют информацию и возможности для поведения клиентов, например:

  • Вероятность отказа или отказа от подписки
  • Вероятность покупки
  • Оптимальное время для покупки
  • Соответствующие продукты или категории продуктов 
  • Общая пожизненная ценность клиента (CLV)

Эти данные могут помочь вам выполнять стратегии, тестировать сценарии или даже автоматизировать отправку соответствующего сообщения в оптимальное время. Вот прогнозы, которые могут быть полезны для улучшения сообщения и измерения общей эффективности электронной почты.

  • Покупательское намерение – Понимание того, насколько вероятно, что посетитель купит, может помочь вам продвигаться вперед и предоставлять правильный контент в вашем сообщении. Посетители с высоким уровнем интереса, скорее всего, будут конвертироваться, и сохранение ваших скидок для таких контактов увеличит LTV.
  • Предполагаемая дата предстоящей покупки – Средние и более сложные ESP могут объединять покупательские привычки контактов и предвидеть, когда они могут разместить свой предстоящий заказ, что позволяет автоматически доставлять электронные письма с рекомендуемыми продуктами в нужное время.
  • Любимый продукт или категория продуктов - Определение продукта или категории продуктов, наиболее предпочитаемых каждым пользователем, позволяет вам лучше создавать свои электронные письма с продуктом, который они предпочитают.
  • Ожидаемая пожизненная ценность клиента (CLemV) – глядя на историческую ценность клиента, частоту его/ее покупок и ожидаемую дату повторной покупки, можно спрогнозировать пожизненную ценность. Этот анализ поможет вам понять, кто из ваших клиентов наиболее лоялен или, скорее всего, совершит конверсию при более высокой средней стоимости заказа (AOV). 

Внедрение прогнозной аналитики в вашу маркетинговую кампанию по электронной почте сделает ваши кампании более персонализированными, подходящими и своевременными, что повысит ваш доход. 

Как предиктивная аналитика набирает обороты?

Рынок предписывающей и прогнозной аналитики в 10.01 году составлял 2020 млн долларов США, а к 35.45 году, по прогнозам, достигнет 2027 млрд долларов США и будет расти совокупными годовыми темпами роста (CAGR) на 21.9% в период с 2020 по 2027 год. 

Статистика рынка предиктивной аналитики: 2027 г.

Существует ряд факторов, которые способствуют популярности предиктивной аналитики.

  • Технологии хранения недороги и масштабируемы, что позволяет собирать и быстро анализировать терабайты данных.
  • Скорость обработки и распределение памяти на серверах и виртуальных серверах (между серверами) дают возможность использовать аппаратное обеспечение для выполнения практически безграничных сценариев для прогнозирования данных.
  • Платформы интегрируют эти инструменты со значительной скоростью и делают технологию простой и доступной для среднего бизнеса.
  • Все вышеперечисленное обеспечивает значительный рост результатов маркетинговых кампаний, что приводит к быстрой окупаемости инвестиций в технологии (ROTI).

Использование прогнозной аналитики в электронном маркетинге

Когда дело доходит до маркетинга по электронной почте, предиктивная аналитика поддерживает поставщика услуг электронной почты организации и интегрирует распознавание поведения в режиме реального времени с прошлыми данными о клиентах для создания как автоматизированных, так и персонализированных кампаний по электронной почте. Его дополнительное преимущество заключается в том, что он полезен от приобретения и построения отношений до удержания клиентов и кампаний по электронной почте. 

Вот 4 способа, с помощью которых предиктивная аналитика улучшает стратегии ваших кампаний по электронной почте:

  1. Привлечение новых клиентов – В других средах возможность профилирования и выявления похожих аудиторий является идеальным средством маркетинга для потенциальных клиентов. Подавляющее большинство рекламных систем имеют возможность импортировать адреса электронной почты для профилирования ваших пользователей демографически, географически и даже на основе их интересов. Затем этот профиль (или профили) можно использовать для рекламы потенциальным клиентам с предложением подписаться на ваш электронный маркетинг.
  2. Повышение конверсии – Когда потенциальные клиенты становятся первыми подписчиками, получающими рекламное письмо от компании, они обычно получают серию приветственных писем на свой почтовый ящик. Его цель — побудить их купить продукт. Точно так же все новые потенциальные клиенты получают такие электронные письма, а иногда и качественное рекламное предложение. Внедряя прогнозную аналитику как для демографических, так и для поведенческих данных, вы можете сегментировать потенциальных клиентов, тестируя многочисленные сообщения и предложения, чтобы создавать информативные, релевантные и персонализированные электронные письма, повышать конверсию и получать доход.
  3. Выстраивание отношений для удержания клиентов – Предиктивная аналитика может использовать варианты рекомендаций по продукту для привлечения и удержания клиентов. Эти данные могут помочь вам ориентироваться на нужных клиентов, которые ранее покупали ваши продукты или просматривали их на вашем веб-сайте. Добавление различных деталей, таких как возраст, пол, сумма заказа, местоположение и т. д. Можно определить, какие продукты они хотели бы купить в будущем. С помощью этих данных вы отправляете контент и предложения по электронной почте отдельным потенциальным клиентам. Предиктивная аналитика также полезна для определения того, как часто клиенты совершают покупки, вы можете определить оптимальную частоту отправки им электронных писем, связанных с продуктом. 
  4. Стратегия возврата клиентов – Отправка мы скучаем по тебе сообщение по электронной почте всем клиентам по истечении определенного периода времени с момента их последней покупки продукта. С помощью предиктивной аналитики вы можете создавать персонализированные электронные письма с возвратом и узнавать лучший временной интервал для отправки им электронных писем, а также предлагать скидки или стимулы для их повторного вовлечения.    

Предиктивный маркетинг — это мощное оружие для маркетологов, позволяющее понять свою целевую аудиторию и помочь им применить мощную стратегию в своих маркетинговых кампаниях по электронной почте. Благодаря этому вы сможете произвести впечатление на своих подписчиков и превратить их в постоянных клиентов, что в конечном итоге приведет к увеличению продаж.