Kuidas e-posti turundajad kasutavad ennustavat analüüsi oma e-kaubanduse tulemuste parandamiseks?

Ennustav analüüs meiliturunduses

Tekkimine ennustav analüüs e-turunduses on muutunud populaarseks, eriti e-kaubanduse valdkonnas. Ennustavate turundustehnoloogiate kasutamine võimaldab parandada sihtimist, ajastust ja lõppkokkuvõttes e-posti teel rohkem äritegevust konverteerida. Sellel tehnoloogial on võtmeroll kindlaks teha, milliseid tooteid teie kliendid tõenäoliselt ostavad, millal nad tõenäoliselt ostavad, ja isikupärastatud sisu, mis tegevust juhib. 

Mis on ennustav turundus?

Ennustav turundus on strateegia, mis kasutab varasemaid käitumisandmeid tulevase käitumise statistiliseks ennustamiseks. Andmeid, analüüsi ja ennustavaid mõõtmismeetodeid kasutatakse kliendi profiilide ja käitumise põhjal, et teha kindlaks, millised turundustoimingud toovad tõenäolisemalt konversiooni. Need andmed mängivad arukate otsuste tegemisel võtmerolli. Meiliturunduses rakendatuna võivad algoritmid aidata teil sihtida asjakohast vaatajaskonda, suurendada kaasatust, tuua rohkem konversioone ja teenida meilikampaaniatest rohkem tulu. 

Mis on ennustav analüüs?

Ennustav analytics on andmetele orienteeritud protsess, mida turundajad kasutavad klientide interaktsioonide mõistmiseks varasemates kampaaniates ja saidi tegevuses, mis võib ennustada tulevast käitumist. Ennustav analüütika on abiks isikupärasemate ja asjakohasemate turunduskampaaniate loomisel. Sest e-turunduse professionaalid, ennustavad andmepunktid pakuvad teadmisi ja võimalusi klientide käitumise kohta, näiteks:

  • Tõenäosus loobuda või tellimusest loobuda
  • Ostmise tõenäosus
  • Ostu optimaalne ajastus
  • Asjakohased tooted või tootekategooriad 
  • Kliendi üldine eluea väärtus (CLV)

Need andmed võivad aidata teil rakendada strateegiaid, testida stsenaariume või isegi automatiseerida sobiva sõnumi saatmist optimaalsel ajal. Siin on ennustused, mis võivad olla kasulikud sõnumi täiustamiseks ja e-posti üldise toimivuse mõõtmiseks.

  • Ostu kavatsus – Kui mõistate, kui tõenäoline on, et külastaja ostab, võib see aidata teil edasi minna ja edastada oma sõnumis õiget sisu. Suure huviga külastajad toovad tõenäoliselt kaasa konversiooni ja sellistele kontaktidele allahindluste säilitamine tõstab LTV-d.
  • Eeldatav eelseisva ostu kuupäev – Keskklassi ja keerukamatel ESP-del on võimalus kontaktide ostmise harjumusi koondada ja ennustada, millal nad oma eelseisva tellimuse esitavad, võimaldades teil soovitatud toodetega meilisõnumi automaatselt õigel ajal kohale toimetada.
  • Lemmiktoode või tootekategooria – Iga kasutaja poolt enim eelistatud toote või tootekategooria tuvastamine võimaldab teil oma e-kirju paremini koostada nende poolt eelistatud tootega.
  • Eeldatav kliendi eluaegne väärtus (CLemV) – Kui vaadata kliendi ajaloolist väärtust, tema ostusagedust ja eeldatavat tagasiostukuupäeva, saab luua prognoositava eluea väärtuse. See analüüs aitab teil mõista, kes teie klientidest on kõige lojaalsem või kes teeb kõige tõenäolisemalt konversiooni suurema keskmise tellimuse väärtusega (AOV). 

Ennustava analüüsi rakendamine oma meiliturunduse kampaanias muudab teie kampaaniad isikupärasemaks, sobivamaks ja õigeaegsemaks – see suurendab teie tulusid. 

Kuidas ennustav analüütika hoogu kogub?

Nii ettekirjutava kui ka ennustava analüütika turu maht oli 10.01. aastal 2020 miljonit USA dollarit ja prognooside kohaselt ulatub see 35.45. aastaks 2027 miljardi dollarini ja kasvab aastase liitkasvuga (CAGR) aastatel 21.9–2020 2027%. 

Ennustava analüüsi turustatistika: 2027

Ennustava analüütika populaarsust soodustavad mitmed tegurid.

  • Salvestustehnoloogiad on odavad ja skaleeritavad, võimaldades koguda ja kiiresti analüüsida terabaiti andmeid.
  • Töötlemiskiirus ja mälu eraldamine serverites ja virtuaalserverites (serverite vahel) annab võimaluse kasutada riistvara, et käitada andmete prognoosimiseks praktiliselt piiramatuid stsenaariume.
  • Platvormid integreerivad neid tööriistu suure kiirusega ning muudavad tehnoloogia lihtsaks ja keskmise ettevõtte jaoks taskukohaseks.
  • Kõik ülaltoodu suurendab oluliselt turunduskampaania tulemusi, mille tulemuseks on tehnoloogiainvesteeringute kiire tasuvus (ROTI).

Ennustava analüüsi kasutamine meiliturunduses

Kui rääkida meiliturundusest, siis ennustav analüüs toetab organisatsiooni meiliteenuse pakkujat ja integreerib reaalajas käitumistuvastuse varasemate klientide andmetega, et luua nii automatiseeritud kui ka isikupärastatud meilikampaaniaid. Selle lisaeelis on see, et see on kasulik alates hankimisest ja suhete loomisest kuni klientide hoidmise ja kasu saamise e-posti kampaaniateni. 

Siin on neli võimalust, kuidas ennustav analüüs teie meilikampaaniate strateegiaid täiustab.

  1. Värskete klientide hankimine – Võimalus kujundada ja tuvastada sarnaseid vaatajaskondi on teistes meediumites ideaalne vahend potentsiaalsetele klientidele turunduseks. Enamikul reklaamimootoritest on võimalik importida e-posti aadresse, et profiilida teie kasutajad demograafiliselt, geograafiliselt ja isegi nende huvide alusel. Seejärel saab seda profiili (või profiile) kasutada potentsiaalsetele klientidele reklaamimiseks koos pakkumisega registreeruda teie meiliturunduseks.
  2. Konversioonide suurendamine – Kui potentsiaalsetest klientidest saavad esimesed tellijad, kes saavad ettevõttelt reklaammeili, saavad nad tavaliselt oma postkasti tervitusmeili. Selle eesmärk on motiveerida neid toodet ostma. Samamoodi saavad täiesti uued potentsiaalsed kliendid selliseid e-kirju ja mõnikord kvaliteetset sooduspakkumist. Rakendades ennustavat analüütikat nii demograafiliste kui ka käitumisandmete puhul, saate potentsiaalseid kliente segmenteerida – testides arvukalt sõnumeid ja pakkumisi –, et luua informatiivseid, asjakohaseid ja isikupärastatud e-kirju, mis parandavad konversioone ja teenivad tulu.
  3. Suhete loomine klientide hoidmiseks – Ennustav analüütika võib kasutada tootesoovituste valikuid klientide kaasamiseks ja hoidmiseks. Need andmed aitavad teil sihtida õigeid kliente, kes on varem teie tooteid ostnud või neid teie veebisaidil sirvinud. Lisades erinevaid üksikasju nagu vanus, sugu, tellimuse kogus, asukoht jne. Saate tuvastada, milliseid tooteid soovitakse tulevikus osta. Nende andmetega saadate üksikutele potentsiaalsetele klientidele meili sisu ja pakkumisi. Ennustav analüüs on kasulik ka selleks, et määrata, kui sageli kliendid oste sooritavad. Saate aru, kui optimaalset sagedust neile tootega seotud e-kirju saata. 
  4. Kliendi tagasivõitmise strateegia – saatmine a me igatseme sind e-kirja teel kõigile klientidele pärast teatud aja möödumist viimasest toote ostmisest. Ennustava analüütika abil saate luua isikupärastatud kasumeile ja leida neile e-kirjade saatmiseks parima ajaintervalli ning pakkuda nende uuesti kaasamiseks allahindlusi või stiimuleid.    

Ennustav turundus on võimas relv turundajatele, et mõista oma sihtrühma ja aidata neil rakendada oma meiliturunduse kampaaniates võimsat strateegiat. Selle abil saate oma tellijatele muljet avaldada ja muuta nad lojaalseteks klientideks, mis viib lõpuks müügi kasvuni.