Kako e-poštni tržniki uporabljajo napovedno analitiko za izboljšanje svojih rezultatov e-trgovine

Predvidena analitika v e-poštnem marketingu

Nastanek napovedna analitika v e-poštnem marketingu je postalo priljubljeno, zlasti v industriji e-trgovine. Uporaba napovednih trženjskih tehnologij lahko izboljša ciljanje, časovno razporeditev in na koncu pretvori več poslovanja prek e-pošte. Ta tehnologija igra ključno vlogo pri ugotavljanju, katere izdelke bodo vaše stranke verjetno kupile, kdaj bodo verjetno opravile nakup, in prilagojeno vsebino, ki bo spodbudila dejavnost. 

Kaj je napovedno trženje?

Napovedni trženje je strategija, ki uporablja pretekle vedenjske podatke za statistično napovedovanje prihodnjega vedenja. Tehnike merjenja podatkov, analize in napovedovanja se uporabljajo za določitev, pri katerih tržnih dejanjih je večja verjetnost za konverzijo na podlagi profilov in vedenja strank. Ti podatki imajo ključno vlogo pri sprejemanju pametnih odločitev. Če jih uporabimo za trženje po e-pošti, vam lahko algoritmi pomagajo pri ciljanju na ustrezno občinstvo, povečati udejstvovanje, pridobiti več konverzij in ustvariti več prihodka iz e-poštnih kampanj. 

Kaj je napovedna analitika?

Napovedni analitika je podatkovno usmerjen proces, ki ga uporabljajo tržniki za razumevanje interakcij strank v preteklih kampanjah in dejavnosti na spletnem mestu, ki lahko napovedujejo prihodnje vedenje. Napovedna analitika je v pomoč pri ustvarjanju bolj prilagojenih in ustreznih marketinških kampanj. Za email marketing strokovnjaki, napovedne podatkovne točke nudijo vpogled in priložnosti za vedenje strank, kot so:

  • Verjetnost odpovedi ali odjave
  • Verjetnost nakupa
  • Optimalen čas za nakup
  • Ustrezni izdelki ali kategorije izdelkov 
  • Skupna življenjska vrednost stranke (CLV)

Ti podatki vam lahko pomagajo pri izvajanju strategij, preizkušanju scenarijev ali celo avtomatizaciji pošiljanja ustreznega sporočila ob optimalnem času. Tukaj so napovedi, ki so lahko uporabne za izboljšanje sporočila in merjenje splošne učinkovitosti e-pošte.

  • Nakupna namera – Razumevanje, kako verjetno je, da bo obiskovalec kupil, vam lahko pomaga, da nadaljujete in podate pravo vsebino v svojem sporočilu. Obiskovalci, ki imajo visoko zanimanje, bodo verjetno izvedli konverzijo, in ohranitev popustov za takšne stike bo povečala LTV.
  • Predviden datum prihajajočega nakupa – Srednji in bolj izpopolnjeni ESP-ji imajo možnost združevanja nakupovalnih navad pri stikih in predvidevanja, kdaj bi lahko oddali svoje prihodnje naročilo, kar vam omogoča samodejno pošiljanje e-pošte s priporočenimi izdelki ob pravem času.
  • Najljubši izdelek ali kategorija izdelkov – Opredelitev izdelka ali kategorije izdelkov, ki jo ima vsak uporabnik najraje, vam omogoča, da bolje ustvarite svoja e-poštna sporočila z izdelkom, ki mu je najbolj všeč.
  • Pričakovana življenjska vrednost stranke (CLemV) – Če pogledamo zgodovinsko vrednost stranke, njeno/njeno pogostost nakupov in pričakovani datum ponovnega nakupa, je mogoče ustvariti predvideno življenjsko vrednost. Ta analiza vam pomaga razumeti, kdo od vaših strank je najbolj zvest ali najverjetneje izvede konverzijo po višji povprečni vrednosti naročila (AOV). 

Z implementacijo napovedne analitike v vašo e-poštno marketinško kampanjo bodo vaše kampanje videti bolj osebne, primerne in pravočasne – s čimer boste izboljšali vaš prihodek. 

Kako prediktivna analitika pridobiva zagon?

Tako trg predpisujoče kot napovedne analitike je leta 10.01 znašal 2020 milijona USD in naj bi do leta 35.45 dosegel 2027 milijarde USD in bo rasel s skupno letno stopnjo rasti (CAGR) za 21.9 % med letoma 2020 in 2027. 

Statistika trga napovedne analitike: 2027

Obstaja več dejavnikov, ki spodbujajo priljubljenost napovedne analitike.

  • Tehnologije za shranjevanje so poceni in razširljive ter omogočajo zajem in hitro analizo terabajtov podatkov.
  • Hitrost obdelave in dodeljevanje pomnilnika na strežnikih in navideznih strežnikih (po strežnikih) ponujata priložnosti za izkoriščanje strojne opreme za izvajanje skoraj neomejenih scenarijev za napovedovanje podatkov.
  • Platforme integrirajo ta orodja v veliki meri in naredijo tehnologijo preprosto in cenovno dostopno povprečnemu podjetju.
  • Vse našteto zagotavlja znaten dvig rezultatov marketinške kampanje, kar ima za posledico hitro donosnost naložbe v tehnologijo (ROTI).

Uporaba napovedne analitike v e-poštnem marketingu

Ko gre za trženje po e-pošti, napovedna analitika podpira ponudnika e-poštnih storitev organizacije in integrira prepoznavanje vedenja v realnem času s podatki o preteklih strankah za ustvarjanje avtomatiziranih in prilagojenih e-poštnih kampanj. Njegova dodatna prednost je, da je v pomoč od pridobivanja in vzpostavljanja odnosov do zadrževanja strank in e-poštnih kampanj za vračanje. 

Tu so 4 načini, kako napovedna analitika izboljša vaše strategije e-poštnih oglaševalskih akcij:

  1. Pridobivanje svežih strank – V drugih medijih je priložnost za profiliranje in prepoznavanje podobnih ciljnih skupin idealno sredstvo za trženje potencialnim strankam. Velika večina oglaševalskih mehanizmov ima možnost uvoza e-poštnih naslovov, da profilira vaše uporabnike demografsko, geografsko in celo na podlagi njihovih interesov. Nato lahko ta profil (ali profile) uporabite za oglaševanje potencialnim strankam s ponudbo za prijavo na vaše e-poštno trženje.
  2. Povečanje konverzij – Ko potencialne stranke postanejo prvi naročniki, ki prejmejo promocijsko e-pošto od podjetja, običajno prejmejo serijo e-poštnih sporočil dobrodošlice v svoj nabiralnik. Njegov cilj je motivirati za nakup izdelka. Podobno dobijo popolnoma novi potencialni e-poštna sporočila in včasih kakovostno promocijsko ponudbo. Z implementacijo napovedne analitike za demografske in vedenjske podatke lahko segmentirate potencialne stranke – s testiranjem številnih sporočil in ponudb –, da ustvarite informativna, ustrezna in prilagojena e-poštna sporočila, izboljšate konverzije in ustvarite prihodek.
  3. Graditi odnose za ohranjanje strank – Napovedna analitika lahko uporablja možnosti priporočil izdelkov za sodelovanje in zadrževanje strank. Ti podatki vam lahko pomagajo ciljati na prave stranke, ki so že kupile vaše izdelke ali jih brskale na vašem spletnem mestu. Dodajanje različnih podrobnosti, kot so starost, spol, znesek naročila, lokacija itd. Možno je ugotoviti, kakšne izdelke bi želeli kupiti v prihodnosti. S temi podatki pošiljate vsebino e-pošte in ponudbe posameznim potencialnim strankam. Napovedna analitika je uporabna tudi pri določanju, kako pogosto stranke opravijo nakupe, lahko razumete optimalno pogostost za pošiljanje e-poštnih sporočil, povezanih z izdelkom. 
  4. Strategija vračanja strank – Pošiljanje a pogrešamo te sporočilo v e-poštnem sporočilu vsem strankam po določenem času od zadnjega nakupa izdelka. S pomočjo napovedne analitike lahko ustvarite prilagojena povratna e-poštna sporočila in ugotovite najboljši časovni interval za pošiljanje e-poštnih sporočil ter ponudite nekaj popustov ali spodbud za njihovo ponovno sodelovanje.    

Napovedno trženje je močno orožje za tržnike, da razumejo svoje ciljno občinstvo in jim pomagajo uporabiti zmogljivo strategijo v svojih e-poštnih marketinških kampanjah. S tem lahko navdušite svoje naročnike in jih pretvorite v zveste stranke, kar na koncu pripelje do povečanja prodaje.