Kuinka sähköpostimarkkinoijat käyttävät ennakoivaa analytiikkaa parantaakseen verkkokauppatulostaan

Ennakoiva analytiikka sähköpostimarkkinoinnissa

Syntyminen ennustava analyysi sähköpostimarkkinoinnista on tullut suosittua, erityisesti verkkokauppa-alalla. Ennakoivan markkinointiteknologian hyödyntäminen voi parantaa kohdistusta, ajoitusta ja viime kädessä muuttaa liiketoimintaa sähköpostitse. Tällä tekniikalla on keskeinen rooli sen tunnistamisessa, mitä tuotteita asiakkaasi todennäköisesti ostavat, milloin he todennäköisesti tekevät ostoksen, ja yksilöityä sisältöä, joka ohjaa toimintaa. 

Mikä on ennakoiva markkinointi?

Ennakoiva markkinointi on strategia, joka käyttää aiempia käyttäytymistietoja ennustaakseen tilastollisesti tulevaa käyttäytymistä. Dataa, analyyseja ja ennakoivia mittaustekniikoita käytetään määrittämään, mitkä markkinointitoimenpiteet tuottavat todennäköisemmin tuloksia asiakasprofiilien ja -käyttäytymisen perusteella. Näillä tiedoilla on keskeinen rooli älykkäiden päätösten tekemisessä. Sähköpostimarkkinointiin käytettäessä algoritmit voivat auttaa sinua kohdistamaan asiaankuuluvalle yleisölle, tehostamaan sitoutumista, tuottamaan enemmän tuloksia ja tuottamaan enemmän tuloja sähköpostikampanjoista. 

Mikä on ennakoiva analyysi?

Ennakoiva Analytics on dataan suuntautunut prosessi, jota markkinoijat käyttävät ymmärtääkseen asiakkaiden vuorovaikutusta aiemmissa kampanjoissa ja sivuston toimintaa, mikä voi ennustaa tulevaa käyttäytymistä. Ennakoiva analytiikka auttaa luomaan yksilöllisempiä ja osuvampia markkinointikampanjoita. varten email markkinointi ammattilaiset, ennakoivat tietopisteet tarjoavat oivalluksia ja mahdollisuuksia asiakkaiden käyttäytymiseen, kuten:

  • Todennäköisyys lopettaa tai peruuttaa tilaus
  • Todennäköisyys ostaa
  • Optimaalinen ajoitus ostolle
  • Asiaankuuluvat tuotteet tai tuoteluokat 
  • Asiakkaan elinikäinen kokonaisarvo (CLV)

Nämä tiedot voivat auttaa sinua toteuttamaan strategioita, testaamaan skenaarioita tai jopa automatisoimaan sopivan viestin lähetyksen optimaaliseen aikaan. Tässä on ennusteita, joista voi olla hyötyä viestin parantamisessa ja sähköpostin yleisen tehokkuuden mittaamisessa.

  • Ostotarkoitus – Vierailijan ostamisen todennäköisyyden ymmärtäminen voi auttaa sinua eteenpäin ja välittämään viestiisi oikean sisällön. Vierailijat, jotka ovat kiinnostuneita paljon, johtavat todennäköisesti tulokseen, ja alennusten säilyttäminen tällaisille kontakteille nostaa elinkaariarvoa.
  • Arvioitu tulevan ostopäivämäärä – Keskihintaiset ja kehittyneemmät ESP:t pystyvät yhdistämään kontaktiostotottumukset ja ennakoimaan, milloin he saattavat tehdä tulevan tilauksensa, jolloin voit toimittaa suositeltuja tuotteita sisältävän sähköpostin automaattisesti oikeaan aikaan.
  • Suosikkituote tai tuoteluokka – Kun tunnistat jokaisen käyttäjän suosiman tuotteen tai tuotekategorian, voit paremmin tuottaa sähköpostisi heidän suosimallaan tuotteella.
  • Asiakkaan odotettu elinikäinen arvo (CLemV) – Tarkastelemalla asiakkaan historiallista arvoa, hänen ostotiheyttä ja arvioitua takaisinostopäivää voidaan luoda ennustettu elinikäinen arvo. Tämä analyysi auttaa sinua ymmärtämään, ketkä asiakkaistasi ovat uskollisimpia tai todennäköisimmin konvertoivat korkeammalla keskimääräisellä tilausarvolla (AOV). 

Ennakoivan analytiikan käyttöönotto sähköpostimarkkinointikampanjassasi saa kampanjasi näyttämään henkilökohtaisemmilta, sopivammilta ja oikea-aikaisemmilta – mikä parantaa tulojasi. 

Kuinka ennustava analytiikka saa vauhtia?

Sekä preskriptiivisen että ennakoivan analytiikan markkinat olivat 10.01 miljoonaa dollaria vuonna 2020, ja niiden ennustetaan nousevan 35.45 miljardiin dollariin vuoteen 2027 mennessä ja kasvavan vuosittaisella kasvuvauhdilla (CAGR) 21.9 prosenttia vuosina 2020–2027. 

Ennakoivan analytiikan markkinatilastot: 2027

On useita tekijöitä, jotka edistävät ennustavan analytiikan suosiota.

  • Tallennustekniikat ovat halpoja ja skaalautuvia, mikä mahdollistaa teratavujen datan kaapauksen ja nopean analysoinnin.
  • Palvelimien ja virtuaalipalvelimien (palvelimien välinen) käsittelynopeus ja muistin allokointi tarjoaa mahdollisuuden valjastaa laitteistoa käytännössä rajattomien skenaarioiden suorittamiseen tietojen ennustamiseksi.
  • Alustat integroivat näitä työkaluja huomattavasti ja tekevät tekniikasta yksinkertaisen ja edullisen keskivertoyritykselle.
  • Kaikki yllä oleva nostaa merkittävästi markkinointikampanjoiden tuloksia, mikä johtaa teknologiainvestointien nopeaan tuottoon (ROTI).

Ennakoivan analytiikan käyttö sähköpostimarkkinoinnissa

Sähköpostimarkkinoinnin osalta ennakoiva analytiikka tukee organisaation sähköpostipalveluntarjoajaa ja integroi reaaliaikaisen käyttäytymisen tunnistuksen aiempien asiakkaiden tietoihin luodakseen sekä automatisoituja että personoituja sähköpostikampanjoita. Sen lisäetu on, että se on hyödyllinen hankinnasta ja suhteiden rakentamisesta asiakkaiden säilyttämiseen ja win-back -sähköpostikampanjoihin. 

Tässä on neljä tapaa, joilla ennustava analytiikka parantaa sähköpostikampanjasi strategioita:

  1. Uusien asiakkaiden hankkiminen – Muissa medioissa mahdollisuus profiloida ja tunnistaa samankaltaisia ​​yleisöjä on ihanteellinen tapa markkinoida mahdollisia asiakkaita. Suurin osa mainoskoneista pystyy tuomaan sähköpostiosoitteita käyttäjien profiloimiseksi demografisesti, maantieteellisesti ja jopa heidän kiinnostuksensa perusteella. Sitten tätä profiilia (tai profiileja) voidaan käyttää mainostamiseen mahdollisille asiakkaille tarjoten rekisteröityä sähköpostimarkkinointiisi.
  2. Tulosten lisääminen – Kun potentiaalisista asiakkaista tulee ensimmäisiä tilaajia, jotka saavat mainossähköpostin yritykseltä, he saavat yleensä tervetuliaisviestisarjan postilaatikkoonsa. Sen tavoitteena on motivoida heitä ostamaan tuote. Vastaavasti täysin uudet potentiaaliset asiakkaat saavat tällaisia ​​sähköposteja ja joskus laadukkaan kampanjatarjouksen. Ottamalla ennakoivaa analytiikkaa käyttöön sekä väestö- että käyttäytymistietoihin, voit segmentoida potentiaaliset asiakkaat – testaamalla lukuisia viestejä ja tarjouksia – luodaksesi informatiivisia, osuvia ja henkilökohtaisia ​​sähköposteja, jotka parantavat tuloksia ja tuottavat tuloja.
  3. Suhteiden rakentaminen asiakkaiden säilyttämiseksi – Ennakoiva analytiikka voi käyttää tuotesuositusvaihtoehtoja asiakkaiden sitouttamiseen ja säilyttämiseen. Nämä tiedot voivat auttaa sinua kohdistamaan oikeisiin asiakkaisiin, jotka ovat aiemmin ostaneet tuotteesi tai selailleet niitä verkkosivustollasi. Lisätään erilaisia ​​tietoja, kuten ikä, sukupuoli, tilausmäärä, sijainti jne. On mahdollista tunnistaa, millaisia ​​tuotteita he haluavat ostaa tulevaisuudessa. Näiden tietojen avulla lähetät sähköpostisisältöä ja tarjouksia yksittäisille mahdollisille asiakkaille. Ennakoiva analytiikka on hyödyllinen myös määritettäessä, kuinka usein asiakkaat tekevät ostoksia, voit ymmärtää optimaalisen tiheyden lähettää heille tuotteisiin liittyviä sähköposteja. 
  4. Asiakkaan win-back -strategia – Lähettäminen a kaipaamme sinua sähköpostiviestin kaikille asiakkaille tietyn ajan kuluttua siitä, kun he ovat viimeksi ostaneet tuotteen. Ennakoivan analytiikan avulla voit luoda henkilökohtaisia ​​voittosähköposteja ja selvittää parhaan aikavälin sähköpostien lähettämiseen niille ja tarjota alennuksia tai kannustimia heidän sitouttamiseksi uudelleen.    

Ennakoiva markkinointi on tehokas ase markkinoijille, joilla he voivat ymmärtää kohdeyleisönsä ja auttaa heitä soveltamaan tehokasta strategiaa sähköpostimarkkinointikampanjoissaan. Tämän avulla voit tehdä vaikutuksen tilaajiisi ja muuntaa heistä uskollisia asiakkaita, mikä lopulta johtaa myynnin kasvuun.