Як маркетологи електронної пошти використовують прогнозну аналітику, щоб покращити свої результати електронної комерції

Прогнозна аналітика в електронному маркетингу

Виникнення прогностична аналітика в електронному маркетингу став популярним, особливо в індустрії електронної комерції. Використання передбачуваних маркетингових технологій дозволяє покращити націлювання, терміни та, зрештою, конвертувати більше бізнесу за допомогою електронної пошти. Ця технологія відіграє ключову роль у визначенні того, які продукти, ймовірно, куплять ваші клієнти, коли вони, ймовірно, зроблять покупку, а також персоналізований вміст, який стимулюватиме активність. 

Що таке прогностичний маркетинг?

Передбачувальний маркетинг це стратегія, яка використовує минулі поведінкові дані для статистичного прогнозування майбутньої поведінки. Дані, аналіз і методи прогнозного вимірювання використовуються, щоб визначити, які маркетингові дії з більшою ймовірністю призведуть до конверсії на основі профілів та поведінки клієнтів. Ці дані відіграють ключову роль у прийнятті розумних рішень. Застосовані до маркетингу електронною поштою, алгоритми можуть допомогти вам орієнтуватися на релевантну аудиторію, підвищити зацікавленість, отримати більше конверсій і отримати більше доходу від кампаній електронної пошти. 

Що таке прогнозована аналітика?

Передбачувальний аналітика – це орієнтований на дані процес, який використовується маркетологами для розуміння взаємодії клієнтів у минулих кампаніях і активності на сайті, що може передбачити поведінку в майбутньому. Прогнозна аналітика допомагає створювати більш персоналізовані та релевантні маркетингові кампанії. Для електронний маркетинг професіонали, точки прогнозних даних надають уявлення та можливості для поведінки клієнтів, як-от:

  • Імовірність відмови або скасування підписки
  • Ймовірність покупки
  • Оптимальний час для покупки
  • Відповідні продукти або категорії продуктів 
  • Загальна цінність клієнта протягом усього життя (CLV)

Ці дані можуть допомогти вам виконувати стратегії, тестувати сценарії або навіть автоматизувати надсилання відповідного повідомлення в оптимальний час. Ось прогнози, які можуть бути корисними для покращення повідомлення та вимірювання загальної ефективності електронної пошти.

  • Купівельний намір – Розуміння того, наскільки ймовірно, що відвідувач придбає, може допомогти вам продовжити та надати правильний вміст у своєму повідомленні. Відвідувачі, які мають високий рівень інтересу, імовірно, зроблять конверсію, і збереження ваших знижок для таких контактів призведе до збільшення LTV.
  • Передбачувана дата майбутньої покупки – Середні та складніші ESP мають можливість об’єднувати звички щодо покупок і передбачати, коли вони можуть розмістити своє майбутнє замовлення, що дозволяє автоматично надсилати електронний лист із рекомендованими продуктами в правильний час.
  • Улюблений продукт або категорія товару – Визначення продукту чи категорії продуктів, які найбільше віддають перевагу кожному користувачеві, дає змогу краще створювати свої електронні листи з продуктом, який він віддає перевагу.
  • Очікувана життєва вартість клієнта (CLemV) – Розглядаючи історичну вартість клієнта, частоту його/її покупок та передбачувану дату викупу, можна отримати прогнозовану цінність за весь період. Цей аналіз допоможе вам зрозуміти, хто з ваших клієнтів найбільш лояльний або, швидше за все, здійснить конверсію за вищою середньою вартістю замовлення (AOV). 

Впровадження прогнозної аналітики у вашу маркетингову кампанію електронною поштою зробить ваші кампанії більш особистими, підходящими та вчасними – покращуючи ваш дохід. 

Як прогнозна аналітика набирає обертів?

Ринок директивної та прогнозної аналітики у 10.01 році становив 2020 мільйона доларів США і, за прогнозами, досягне 35.45 мільярда доларів до 2027 року та зростатиме з сукупними річними темпами (CAGR) на 21.9% у період з 2020 по 2027 рік. 

Статистика ринку прогнозної аналітики: 2027 рік

Існує ряд факторів, які сприяють популярності прогнозної аналітики.

  • Технології зберігання є недорогими та масштабованими, що дає можливість захоплювати й швидко аналізувати терабайти даних.
  • Швидкість обробки та розподіл пам’яті на серверах і віртуальних серверах (на всіх серверах) дає можливість використовувати обладнання для виконання практично необмежених сценаріїв для прогнозування даних.
  • Платформи інтегрують ці інструменти значною швидкістю і роблять технологію простою та доступною для середнього бізнесу.
  • Все вищезазначене забезпечує значне підвищення результатів маркетингової кампанії, що призводить до швидкого повернення інвестицій у технології (ROTI).

Використання прогнозної аналітики в маркетингу електронної пошти

Коли справа доходить до маркетингу електронної пошти, прогнозна аналітика підтримує постачальника послуг електронної пошти організації та інтегрує розпізнавання поведінки в режимі реального часу з даними минулих клієнтів для створення як автоматизованих, так і персоналізованих кампаній електронної пошти. Його додаткова перевага полягає в тому, що він корисний від залучення клієнтів і налагодження відносин до утримання клієнтів і кампаній електронної пошти. 

Нижче наведено 4 способи прогнозної аналітики, які покращують стратегії ваших електронних кампаній:

  1. Залучення свіжих клієнтів – В інших середовищах можливість профілювання та визначення схожих аудиторій є ідеальним засобом маркетингу для потенційних клієнтів. Переважна більшість рекламних систем мають можливість імпортувати адреси електронної пошти для профілювання ваших користувачів демографічно, географічно та навіть на основі їхніх інтересів. Потім цей профіль (або профілі) можна використовувати для реклами потенційним клієнтам із пропозицією зареєструватися для вашого маркетингу електронною поштою.
  2. Збільшення конверсій – Коли потенційні клієнти стають першими передплатниками, які отримають рекламний лист від компанії, вони зазвичай отримують серію вітальних листів на свою скриньку. Його мета – мотивувати їх купувати продукт. Так само нові потенційні клієнти отримують такі листи, а іноді й якісні рекламні пропозиції. Застосовуючи прогнозну аналітику як для демографічних, так і для поведінкових даних, ви можете сегментувати потенційних клієнтів – тестуючи численні повідомлення та пропозиції – для створення інформативних, релевантних та персоналізованих листів, що покращують конверсії та отримують дохід.
  3. Побудова відносин для утримання клієнтів – Прогнозна аналітика може використовувати варіанти рекомендацій щодо продуктів для залучення та утримання клієнтів. Ці дані можуть допомогти вам орієнтуватися на правильних клієнтів, які раніше купували ваші продукти або переглядали їх на вашому веб-сайті. Додавання різних деталей, таких як вік, стать, сума замовлення, місце розташування тощо. Можна визначити, які продукти вони хотіли б придбати в майбутньому. З цими даними ви надсилаєте вміст електронної пошти та пропозиції окремим потенційним клієнтам. Прогнозна аналітика також корисна для визначення того, як часто клієнти роблять покупки, ви можете зрозуміти оптимальну частоту надсилання їм електронних листів, пов’язаних із продуктом. 
  4. Стратегія повернення клієнта – Надсилання а ми сумуємо за тобою повідомлення електронною поштою всім клієнтам через певний період часу з моменту останньої покупки товару. За допомогою прогнозної аналітики ви можете створювати персоналізовані електронні листи з виграшем, а також з’ясувати найкращий часовий інтервал для надсилання їм електронних листів, а також запропонувати певні знижки чи стимули для повторного залучення їх.    

Прогнозний маркетинг — це потужна зброя для маркетологів, щоб зрозуміти свою цільову аудиторію та допомогти їм застосувати потужну стратегію у своїх маркетингових кампаніях електронною поштою. Завдяки цьому ви можете вразити своїх передплатників і перетворити їх на лояльних клієнтів, що в кінцевому підсумку призведе до збільшення продажів.