Hoe e-posbemarkers voorspellende analise gebruik om hul e-handelsresultate te verbeter
Die opkoms van predictive analytics in e-posbemarking het gewild geword, veral in die e-handelsbedryf. Die gebruik van voorspellende bemarkingstegnologieë het die vermoë om teiken, tydsberekening te verbeter en uiteindelik meer besigheid per e-pos om te skakel. Hierdie tegnologie speel 'n sleutelrol in die identifisering van watter produkte jou kliënte waarskynlik sal koop, wanneer hulle waarskynlik 'n aankoop sal doen, en die gepersonaliseerde inhoud wat die aktiwiteit sal dryf.
Wat is voorspellende bemarking?
voorspellende bemarking is 'n strategie wat vorige gedragsdata gebruik om toekomstige gedrag statisties te voorspel. Data, analise en voorspellende metingstegnieke word gebruik om te bepaal watter bemarkingsaksies meer geneig is om om te skakel op grond van klantprofiele en -gedrag. Daardie data speel 'n sleutelrol in die neem van slim besluite. Wanneer dit op e-posbemarking toegepas word, kan algoritmes jou help om die relevante gehoor te teiken, betrokkenheid te verbeter, meer omskakelings te lewer en meer inkomste uit e-posveldtogte te genereer.
Wat is voorspellende analise?
voorspellende analytics is 'n data-georiënteerde proses wat deur bemarkers gebruik word om kliënte-interaksies in vorige veldtogte en werfaktiwiteit te verstaan wat toekomstige gedrag kan voorspel. Voorspellende analise is nuttig om meer persoonlike en relevante bemarkingsveldtogte te skep. Vir e-pos bemarking professionele persone, voorspellende datapunte bied insigte en geleenthede vir klantgedrag soos:
- Waarskynlikheid om af te skryf of uit te teken
- Waarskynlikheid om te koop
- Optimale tydsberekening vir 'n aankoop
- Relevante produkte of produkkategorieë
- Algehele kliënt leeftyd waarde (CLV)
Hierdie data kan jou help om strategieë uit te voer, scenario's te toets, of selfs die stuur van die toepaslike boodskap op die optimale tyd te outomatiseer. Hier is voorspellings wat nuttig kan wees om die boodskap te verbeter en algehele e-posprestasie te meet.
- Koop voorneme – Om te verstaan hoe waarskynlik 'n besoeker is om te koop, kan jou help om voort te gaan en die regte inhoud in jou boodskap te lewer. Besoekers wat 'n hoë vlak van belangstelling het, sal waarskynlik omskakel, en die behoud van jou afslag vir sulke kontakte sal LTV verhoog.
- Voorspelde datum van komende aankoop – Middel- en meer gesofistikeerde ESP's het die vermoë om kontak-aankoopgewoontes te versamel en te voorsien wanneer hulle hul komende bestelling kan plaas, wat jou in staat stel om outomaties 'n e-pos met aanbevole produkte op die regte tyd af te lewer.
- Gunsteling produk of produkkategorie – Deur die produk of produkkategorie te identifiseer wat die meeste deur elke gebruiker verkies word, kan jy jou e-posse beter produseer met die produk wat deur hulle verkies word.
- Verwagte kliënt lewenslange waarde (CLemV) – Deur te kyk na 'n historiese waarde van 'n kliënt, sy/haar aankoopfrekwensie, en verwagte datum van terugkoop, kan 'n voorspelde leeftydwaarde gegenereer word. Hierdie ontleding help jou om te verstaan wie van jou kliënte die lojaalste is of heel waarskynlik teen 'n hoër gemiddelde bestelwaarde sal omskakel (VOO).
Deur voorspellende analise in u e-posbemarkingsveldtog te implementeer, sal u veldtogte meer persoonlik, geskik en tydig laat lyk - wat u inkomste verbeter.
Hoe kry Predictive Analytics momentum?
Beide die voorskriftelike en voorspellende analitiese mark het in 10.01 op USD 2020 miljoen gestaan en daar word voorspel dat dit $35.45 miljard sal raak teen 2027, en groei teen 'n saamgestelde jaarlikse groeikoers (CAGR) van 21.9% tussen 2020 tot 2027.
Voorspellende analise-markstatistieke: 2027
Daar is 'n aantal faktore wat voorspellende analise se gewildheid aandryf.
- Bergingstegnologieë is goedkoop en skaalbaar, wat die vermoë moontlik maak om teragrepe data vas te lê en vinnig te ontleed.
- Verwerkingspoed en geheuetoewysing op bedieners en virtuele bedieners (oor bedieners) bied geleenthede om die hardeware in te span om feitlik onbeperkte scenario's uit te voer om data te voorspel.
- Platforms integreer hierdie instrumente teen 'n aansienlike koers en maak die tegnologie eenvoudig en bekostigbaar vir die gemiddelde besigheid.
- Al die bogenoemde bied 'n aansienlike toename in bemarkingsveldtogresultate, wat lei tot 'n vinnige opbrengs op tegnologie-investering (Roti).
Gebruik van voorspellende analise in e-posbemarking
Wat e-posbemarking betref, ondersteun voorspellende analise 'n organisasie se e-posdiensverskaffer en integreer intydse gedragsherkenning met vorige klantdata om beide outomatiese en persoonlike e-posveldtogte te skep. Die bykomende voordeel daarvan is dat dit nuttig is van verkryging en verhoudingsbou tot klantbehoud en terugwen-e-posveldtogte.
Hier is 4 maniere waarop voorspellende analise jou e-posveldtogstrategieë verbeter:
- Verkry vars kliënte – Oor ander mediums is die geleentheid om gelyke gehore te profileer en te identifiseer 'n ideale manier van bemarking aan voornemende kliënte. Die oorgrote meerderheid van advertensie-enjins het die vermoë om e-posadresse in te voer om jou gebruikers demografies, geografies en selfs op grond van hul belangstellings te profileer. Dan kan daardie profiel (of profiele) gebruik word om aan voornemende kliënte te adverteer met 'n aanbod om aan te meld vir jou e-posbemarking.
- Toenemende omskakelings – Wanneer potensiële klante die eerste intekenare word wat 'n promosie-e-pos van 'n maatskappy ontvang, ontvang hulle gewoonlik 'n welkome e-posreeks na hul inkassie. Die doel daarvan is om hulle te motiveer om 'n produk te koop. Net so kry splinternuwe vooruitsigte sulke e-posse, en soms 'n kwaliteit promosie-aanbod. Deur voorspellende ontledings vir beide demografiese en gedragsdata te implementeer, kan jy potensiële kliënte segmenteer – talle boodskappe en aanbiedinge toets – om insiggewende, relevante en persoonlike e-posse te skep, omskakelings te verbeter en inkomste te genereer.
- Bou verhoudings vir kliëntebehoud – Voorspellende ontledings kan produkaanbevelingsopsies vir klantbetrokkenheid en behoud gebruik. Hierdie data kan jou help om die regte klante te teiken wat voorheen jou produkte gekoop het of hulle op jou webwerf geblaai het. Voeg verskeie besonderhede by soos ouderdom, geslag, bestelbedrag, ligging, ens. Dit is moontlik om te identifiseer watter soort produkte hulle in die toekoms wil koop. Met hierdie data stuur jy e-posinhoud en aanbiedinge aan individuele vooruitsigte. Voorspellende analise is ook nuttig om te bepaal hoe gereeld kliënte aankope doen, jy kan die optimum frekwensie verstaan om jou produkverwante e-posse aan hulle te stuur.
- Kliënt wen-terug strategie – Stuur 'n ons mis jou boodskap in 'n e-pos aan alle kliënte na 'n bepaalde tydsduur sedert hulle laas 'n produk gekoop het. Met behulp van voorspellende analise kan jy gepersonaliseerde terugwen-e-posse skep, en uitvind wat die beste tydsinterval is om e-pos aan hulle te stuur, en 'n paar afslag of aansporings bied om hulle weer te betrek.
Voorspellende bemarking is 'n kragtige wapen vir bemarkers om hul teikengehore te verstaan en hulle te help om 'n kragtige strategie in hul e-posbemarkingsveldtogte toe te pas. Hiermee kan jy jou intekenare beïndruk, en hulle omskep in lojale kliënte, wat uiteindelik lei tot 'n toename in verkope.
