Ako e-mailoví obchodníci používajú prediktívnu analýzu na zlepšenie výsledkov elektronického obchodu

Prediktívna analýza v e-mailovom marketingu

Vznik prediktívna analýza v e-mail marketingu sa stal populárnym, najmä v odvetví elektronického obchodu. Využitie prediktívnych marketingových technológií má schopnosť zlepšiť zacielenie, načasovanie a v konečnom dôsledku previesť viac podnikov prostredníctvom e-mailu. Táto technológia hrá kľúčovú úlohu pri identifikácii produktov, ktoré si vaši zákazníci pravdepodobne zakúpia, kedy pravdepodobne uskutočnia nákup a personalizovaného obsahu, ktorý bude riadiť aktivitu. 

Čo je prediktívny marketing?

prediktívne marketing je stratégia, ktorá využíva minulé údaje o správaní na štatistické predpovedanie budúceho správania. Údaje, analýzy a techniky prediktívneho merania sa používajú na určenie toho, ktoré marketingové akcie sa s väčšou pravdepodobnosťou konvertujú na základe profilov a správania zákazníkov. Tieto údaje zohrávajú kľúčovú úlohu pri prijímaní inteligentných rozhodnutí. Keď sa algoritmy aplikujú na e-mailový marketing, môžu vám pomôcť zacieliť na relevantné publikum, zvýšiť zapojenie, priniesť viac konverzií a generovať vyššie príjmy z e-mailových kampaní. 

Čo je prediktívna analýza?

prediktívne analytika je dátovo orientovaný proces používaný marketérmi na pochopenie interakcií zákazníkov v minulých kampaniach a aktivite na stránke, ktorý môže predpovedať budúce správanie. Prediktívna analýza je užitočná pri vytváraní prispôsobenejších a relevantnejších marketingových kampaní. Pre e-mail marketing profesionáli, prediktívne dátové body poskytujú poznatky a príležitosti pre správanie zákazníkov, ako napríklad:

  • Pravdepodobnosť zrušenia odberu alebo zrušenia odberu
  • Pravdepodobnosť nákupu
  • Optimálne načasovanie nákupu
  • Relevantné produkty alebo kategórie produktov 
  • Celková hodnota životnosti zákazníka (CLV)

Tieto údaje vám môžu pomôcť pri vykonávaní stratégií, testovacích scenárov alebo dokonca pri automatizácii odosielania vhodnej správy v optimálnom čase. Tu sú predpovede, ktoré môžu byť užitočné na zlepšenie správy a meranie celkového výkonu e-mailu.

  • Nákupný zámer – Pochopenie toho, aká je pravdepodobnosť, že návštevník nakúpi, vám môže pomôcť posunúť sa vpred a dodať vo vašej správe správny obsah. Návštevníci, ktorí majú vysoký záujem, pravdepodobne vykonajú konverziu a zachovanie zliav pre takéto kontakty zvýši LTV.
  • Predpokladaný dátum nadchádzajúceho nákupu – Strední a sofistikovanejší ESP majú schopnosť agregovať kontaktné nákupné návyky a predvídať, kedy môžu zadať svoju nadchádzajúcu objednávku, čo vám umožňuje automaticky doručiť e-mail s odporúčanými produktmi v správnom čase.
  • Obľúbený produkt alebo kategória produktov – Identifikácia produktu alebo kategórie produktov, ktoré každý používateľ uprednostňuje, vám umožní lepšie vytvárať e-maily s produktom, ktorý preferujú.
  • Očakávaná celoživotná hodnota zákazníka (CLemV) – Pri pohľade na historickú hodnotu zákazníka, jeho/jej frekvenciu nákupov a predpokladaný dátum spätného odkúpenia možno vygenerovať predpokladanú celoživotnú hodnotu. Táto analýza vám pomôže pochopiť, kto z vašich zákazníkov je najvernejší alebo kto s najväčšou pravdepodobnosťou konvertuje pri vyššej priemernej hodnote objednávky (AOV). 

Implementácia prediktívnej analýzy vo vašej e-mailovej marketingovej kampani spôsobí, že vaše kampane budú vyzerať osobnejšie, vhodnejšie a včasnejšie, čím sa zvýšia vaše príjmy. 

Ako prediktívna analytika naberá na sile?

Trh preskriptívnej aj prediktívnej analýzy mal v roku 10.01 hodnotu 2020 milióna USD a predpokladá sa, že do roku 35.45 dosiahne 2027 miliardy USD a bude rásť zloženým ročným tempom rastu (CAGR) o 21.9 % v rokoch 2020 až 2027. 

Trhová štatistika prediktívnej analýzy: 2027

Existuje množstvo faktorov, ktoré poháňajú popularitu prediktívnej analýzy.

  • Technológie ukladania sú lacné a škálovateľné, čo umožňuje zachytávať a rýchlo analyzovať terabajty údajov.
  • Rýchlosť spracovania a prideľovanie pamäte na serveroch a virtuálnych serveroch (naprieč servermi) poskytuje príležitosti na využitie hardvéru na spustenie prakticky neobmedzených scenárov na predpovedanie údajov.
  • Platformy integrujú tieto nástroje značnou mierou a robia technológiu jednoduchou a dostupnú pre priemerný podnik.
  • Všetky vyššie uvedené možnosti poskytujú významný nárast výsledkov marketingových kampaní, čo vedie k rýchlej návratnosti investícií do technológií (ROTI).

Použitie prediktívnej analýzy v e-mailovom marketingu

Pokiaľ ide o e-mailový marketing, prediktívna analýza podporuje poskytovateľa e-mailových služieb organizácie a integruje rozpoznávanie správania v reálnom čase s údajmi o minulých zákazníkoch, aby sa vytvorili automatizované aj personalizované e-mailové kampane. Jeho ďalšou výhodou je, že je nápomocný od akvizícií a budovania vzťahov až po udržanie zákazníkov a e-mailové kampane so spätnou väzbou. 

Tu sú 4 spôsoby, ako prediktívna analýza zlepšuje stratégie vašich e-mailových kampaní:

  1. Získavanie čerstvých zákazníkov – Naprieč inými médiami je možnosť profilovať a identifikovať podobné publikum ideálnym prostriedkom marketingu pre potenciálnych zákazníkov. Prevažná väčšina reklamných nástrojov má schopnosť importovať e-mailové adresy na profilovanie vašich používateľov demograficky, geograficky a dokonca aj na základe ich záujmov. Potom je možné tento profil (alebo profily) použiť na inzerciu potenciálnym zákazníkom s ponukou na registráciu do vášho e-mailového marketingu.
  2. Zvýšenie konverzií – Keď sa potenciálni zákazníci stanú prvými predplatiteľmi, ktorí dostanú propagačný e-mail od spoločnosti, zvyčajne dostanú do svojej doručenej pošty sériu uvítacích e-mailov. Jeho cieľom je motivovať ich ku kúpe produktu. Podobne aj úplne noví záujemcovia dostávajú takéto e-maily a niekedy aj kvalitnú propagačnú ponuku. Implementáciou prediktívnej analýzy do demografických údajov a údajov o správaní môžete segmentovať potenciálnych zákazníkov – testovaním množstva správ a ponúk – a vytvárať tak informatívne, relevantné a prispôsobené e-maily, zlepšovať konverzie a generovať výnosy.
  3. Budovanie vzťahov na udržanie zákazníkov – Prediktívna analytika môže využívať možnosti odporúčaní produktov na zapojenie zákazníkov a ich udržanie. Tieto údaje vám môžu pomôcť zacieliť na správnych zákazníkov, ktorí si v minulosti zakúpili vaše produkty alebo si ich prezerali na vašom webe. Pridávanie rôznych detailov, ako je vek, pohlavie, množstvo objednávky, lokalita atď. Je možné identifikovať, aký druh produktov by si chceli v budúcnosti kúpiť. Pomocou týchto údajov odosielate obsah e-mailov a ponuky jednotlivým záujemcom. Prediktívna analýza je tiež užitočná pri určovaní toho, ako často zákazníci nakupujú, môžete pochopiť optimálnu frekvenciu odosielania e-mailov týkajúcich sa vášho produktu. 
  4. Stratégia spätného získavania zákazníkov – Odoslanie a chýbaš nám správu v e-maile všetkým zákazníkom po určitom čase od posledného zakúpenia produktu. Pomocou prediktívnej analýzy môžete vytvárať prispôsobené spätné e-maily a nájsť najlepší časový interval na odosielanie e-mailov na ne a ponúkať zľavy alebo stimuly na ich opätovné zapojenie.    

Prediktívny marketing je pre obchodníkov mocnou zbraňou, aby pochopili svoje cieľové publikum a pomohli im použiť účinnú stratégiu v ich e-mailových marketingových kampaniach. Vďaka tomu môžete zapôsobiť na svojich predplatiteľov a premeniť ich na lojálnych zákazníkov, čo v konečnom dôsledku vedie k zvýšeniu predaja.