Hoe e-postmarketeers foarsizzende analyse brûke om har e-commerce-resultaten te ferbetterjen

Predictive Analytics yn e-postmarketing

It ûntstean fan predictive analytics yn e-postmarketing is populêr wurden, foaral yn 'e e-commerce-sektor. It brûken fan foarsizzende marketingtechnologyen hat de mooglikheid om targeting, timing te ferbetterjen en úteinlik mear bedriuwen fia e-post te konvertearjen. Dizze technology spilet in wichtige rol by it identifisearjen fan hokker produkten jo klanten wierskynlik keapje, wannear't se wierskynlik in oankeap meitsje, en de personaliseare ynhâld dy't de aktiviteit sil driuwe. 

Wat is foarsizzend marketing?

Foarsichtich marketing is in strategy dy't gebrûk makket fan ferline gedrachsgegevens om statistysk takomst gedrach te foarsizzen. Gegevens, analyze en foarsizzende mjittingstechniken wurde brûkt om te bepalen hokker marketingaksjes wierskynliker wurde konvertearje op basis fan klantprofilen en gedrach. Dy gegevens spylje in wichtige rol by it meitsjen fan tûke besluten. As tapast op e-postmarketing, kinne algoritmen jo helpe om it relevante publyk te rjochtsjen, belutsenens te ferbetterjen, mear konversaasjes opleverje en mear ynkomsten generearje út e-postkampanjes. 

Wat is foarsizzend Analytics?

Foarsichtich analytics is in data-rjochte proses dat wurdt brûkt troch marketeers om ynteraksjes fan klanten te begripen yn eardere kampanjes en side-aktiviteit dy't takomstich gedrach kinne foarsizze. Predictive analytics is nuttich by it meitsjen fan mear personaliseare en relevante marketingkampanjes. Foar e-marketing professionals, foarsizzende gegevenspunten jouwe ynsjoch en kânsen foar klantgedrach lykas:

  • Wierskynlikens om te churn of útskriuwe
  • Mooglikheid om te keapjen
  • Optimale timing foar in oankeap
  • Relevante produkten as produktkategoryen 
  • Algemiene klant lifetime wearde (CLV)

Dizze gegevens kinne jo helpe om strategyen út te fieren, senario's te testen, of sels it ferstjoeren fan it passende berjocht op it optimale momint te automatisearjen. Hjir binne foarsizzings dy't nuttich kinne wêze om it berjocht te ferbetterjen en de algemiene e-postprestaasjes te mjitten.

  • Buying yntinsje - Begripe hoe wierskynlik in besiker is om te keapjen kin jo helpe om troch te gean en de juste ynhâld yn jo berjocht te leverjen. Besikers dy't in heech nivo fan belangstelling hawwe, sille wierskynlik konvertearje, en it bewarjen fan jo koartingen foar sokke kontakten sil LTV opdriuwe.
  • Foarsein datum fan oankommende oankeap - Mid-range en mear ferfine ESP's hawwe de mooglikheid om kontaktferkeapwizen te sammeljen en te antisipearjen wannear't se har kommende bestelling kinne pleatse, wêrtroch jo automatysk in e-post mei oanbefellende produkten op it juste momint kinne leverje.
  • Favorite produkt of produkt kategory - Troch it produkt as produktkategory te identifisearjen dat it meast foarkar is troch elke brûker, kinne jo jo e-postberjochten better produsearje mei it produkt dat har foarkar hat.
  • Ferwachte klant lifetime wearde (CLemV) - Troch te sjen nei in histoaryske wearde fan in klant, syn/har oankeapfrekwinsje, en ferwachte datum fan weromkeap, kin in foarseine libbenswearde generearre wurde. Dizze analyze helpt jo te begripen wa fan jo klanten it meast loyaal is of nei alle gedachten om te konvertearjen op in hegere gemiddelde oarderwearde (AOV). 

It ymplementearjen fan foarsizzende analytiken yn jo e-postmarketingkampanje sil jo kampanjes persoanliker, geskikter en op 'e tiid meitsje - jo ynkomsten ferbetterje. 

Hoe krijt Predictive Analytics Momentum?

Sawol de preskriptive as foarsizzende analytyske merk stie op USD 10.01 miljoen yn 2020 en wurdt foarsein $ 35.45 miljard te berikken troch 2027, en groeie mei in gearstalde jierlikse groei (CAGR) fan 21.9% tusken 2020 en 2027. 

Predictive Analytics Market Statistics: 2027

D'r binne in oantal faktoaren dy't de populariteit fan foarsizzende analytiken stimulearje.

  • Opslachtechnologyen binne goedkeap en skalberber, wêrtroch de mooglikheid is om terabytes oan gegevens te fangen en fluch te analysearjen.
  • Ferwurkjen snelheid en ûnthâld tawizing op servers en firtuele servers (oer servers) biedt kânsen om de hardware te benutten om frijwol limitless senario's út te fieren om gegevens te foarsizzen.
  • Platfoarmen yntegrearje dizze ark mei in substansjeel taryf en meitsje de technology ienfâldich en betelber foar it gemiddelde bedriuw.
  • Al it boppesteande leveret in signifikante lift yn 'e resultaten fan marketingkampanjes, wat resulteart yn in rap rendemint op technologyynvestearring (ROTI).

Gebrûk fan Predictive Analytics yn e-postmarketing

As it giet om e-postmarketing, stipet foarsizzende analytyk de provider fan e-posttsjinsten fan in organisaasje en yntegreart real-time gedrachsherkenning mei ferline klantgegevens om sawol automatisearre as personaliseare e-postkampanjes te meitsjen. It tafoege foardiel is dat it nuttich is fan akwisysje en relaasjebou oant klantbehâld en win-back e-postkampanjes. 

Hjir binne 4 manieren wêrop foarsizzende analytics jo strategyen foar e-postkampanje ferbetterje:

  1. Ferske klanten krije - Oer oare mediums is de kâns om publyk te profilearjen en te identifisearjen lyksoartige doelgroepen in ideaal middel foar marketing foar potensjele klanten. De grutte mearderheid fan reklamemotoren hat de mooglikheid om e-mailadressen te ymportearjen om jo brûkers demografysk, geografysk en sels op basis fan har ynteresses te profilearjen. Dan kin dat profyl (as profilen) brûkt wurde om te advertearjen oan potensjele klanten mei in oanbod om oan te melden foar jo e-postmarketing.
  2. Tanimmende konversaasjes - As potinsjele klanten de earste abonnees wurde dy't in promoasje-e-post ûntfange fan in bedriuw, krije se typysk in wolkom-e-postsearje yn har postfak. It doel is om se te motivearjen om in produkt te keapjen. Allyksa krije nije perspektyf sokke e-mails, en soms in kwalitatyf promoasje-oanbod. Troch foarsizzende analytiken te ymplementearjen foar sawol demografyske as gedrachsgegevens, kinne jo potinsjele klanten segmentearje - ferskate berjochten en oanbiedingen testen - om ynformative, relevante en personaliseare e-mails te meitsjen om konversaasjes te ferbetterjen en ynkomsten te generearjen.
  3. Bouwe relaasjes foar klant retinsje - Foarsizzende analytyk kin gebrûk meitsje fan produktoanbefellingsopsjes foar klantengagement, en behâld. Dizze gegevens kinne jo helpe om de juste klanten te rjochtsjen dy't jo produkten earder hawwe kocht of se op jo webside blêdzje. It tafoegjen fan ferskate details lykas leeftyd, geslacht, bestelling bedrach, lokaasje, ensfh It is mooglik om te identifisearjen hokker soarte fan produkten se wolle keapje yn 'e takomst. Mei dizze gegevens stjoere jo e-postynhâld en oanbiedingen oan yndividuele perspektiven. Predictive analytics is ek nuttich by it bepalen fan hoe faak klanten oankeapen meitsje, jo kinne de optimale frekwinsje begripe om jo produktrelatearre e-posten nei har te stjoeren. 
  4. Klant win-werom strategy - Ferstjoere a Wy misse dy berjocht yn in e-post nei alle klanten nei in bepaalde tiidsperioade sûnt se foar it lêst in produkt kochten. Mei help fan foarsizzende analytyk kinne jo personaliseare win-werom-e-postberjochten oanmeitsje, en it bêste tiidynterval fine om e-mails nei har te stjoeren, en wat koartingen of stimulâns oanbiede om se opnij te belûken.    

Foarsizzend marketing is in krêftich wapen foar marketeers om har doelgroepen te begripen en har te helpen in krêftige strategy oan te passen yn har e-postmarketingkampanjes. Hjirmei kinne jo jo abonnees yndruk meitsje en se omsette yn trouwe klanten, wat úteinlik liedt ta in tanimming fan ferkeap.