Jak e-mailoví obchodníci používají prediktivní analýzu ke zlepšení výsledků elektronického obchodu

Prediktivní analytika v e-mailovém marketingu

Vznik prediktivní analýzy v e-mailovém marketingu se stal populární, zejména v odvětví elektronického obchodování. Využití prediktivních marketingových technologií má schopnost zlepšit cílení, načasování a v konečném důsledku převést více obchodů prostřednictvím e-mailu. Tato technologie hraje klíčovou roli při identifikaci toho, jaké produkty si vaši zákazníci pravděpodobně zakoupí, kdy pravděpodobně udělají nákup a personalizovaný obsah, který bude řídit aktivitu. 

Co je prediktivní marketing?

Prediktivní marketing je strategie, která využívá údaje o minulém chování ke statistickému předpovídání budoucího chování. Data, analýzy a techniky prediktivního měření se používají k určení, které marketingové akce s větší pravděpodobností konvertují na základě profilů a chování zákazníků. Tato data hrají klíčovou roli při přijímání chytrých rozhodnutí. Při použití v e-mailovém marketingu vám algoritmy mohou pomoci zacílit na relevantní publikum, zvýšit zapojení, získat více konverzí a generovat vyšší příjmy z e-mailových kampaní. 

Co je Predictive Analytics?

Prediktivní analytika je datově orientovaný proces používaný marketéry k pochopení zákaznických interakcí v minulých kampaních a aktivitě webu, který může předvídat budoucí chování. Prediktivní analýza je užitečná při vytváření personalizovanějších a relevantnějších marketingových kampaní. Pro e-mail marketing profesionálové, prediktivní datové body poskytují informace a příležitosti pro chování zákazníků, jako jsou:

  • Pravděpodobnost zrušení nebo zrušení odběru
  • Pravděpodobnost nákupu
  • Optimální načasování nákupu
  • Relevantní produkty nebo kategorie produktů 
  • Celková celoživotní hodnota zákazníka (CLV)

Tato data vám mohou pomoci provádět strategie, testovací scénáře nebo dokonce automatizovat odesílání příslušné zprávy v optimálním čase. Zde jsou předpovědi, které mohou být užitečné pro vylepšení zprávy a měření celkového výkonu e-mailu.

  • Nákupní záměr – Pochopení toho, jaká je pravděpodobnost, že návštěvník nakoupí, vám může pomoci pokračovat a doručit ve zprávě správný obsah. Návštěvníci, kteří mají vysoký zájem, pravděpodobně provedou konverzi a zachování slev pro takové kontakty zvýší LTV.
  • Předpokládané datum nadcházejícího nákupu – Střední a sofistikovanější poskytovatelé služeb ESP mají schopnost agregovat kontaktní nákupní zvyklosti a předvídat, kdy mohou zadat svou nadcházející objednávku, což vám umožňuje automaticky doručit e-mail s doporučenými produkty ve správný čas.
  • Oblíbený produkt nebo kategorie produktů – Identifikace produktu nebo kategorie produktů, které každý uživatel preferuje, vám umožní lépe vytvářet e-maily s produktem, který preferují.
  • Očekávaná celoživotní hodnota zákazníka (CLemV) – Při pohledu na historickou hodnotu zákazníka, frekvenci jeho nákupů a předpokládané datum zpětného odkupu lze vygenerovat předpokládanou celoživotní hodnotu. Tato analýza vám pomůže pochopit, kdo z vašich zákazníků je nejvíce loajální nebo s největší pravděpodobností konvertuje při vyšší průměrné hodnotě objednávky (AOV). 

Implementace prediktivní analýzy do vaší e-mailové marketingové kampaně zajistí, že vaše kampaně budou vypadat osobněji, vhodněji a včas – a zvýší se vaše příjmy. 

Jak prediktivní analytika nabírá na síle?

Trh s preskriptivní i prediktivní analýzou činil v roce 10.01 2020 milionu USD a předpokládá se, že do roku 35.45 dosáhne 2027 miliardy USD a poroste složeným ročním tempem růstu (CAGR) o 21.9 % v letech 2020 až 2027. 

Statistika trhu prediktivní analýzy: 2027

Existuje řada faktorů, které pohánějí popularitu prediktivní analýzy.

  • Technologie úložiště jsou levné a škálovatelné, což umožňuje zachytit a rychle analyzovat terabajty dat.
  • Rychlost zpracování a alokace paměti na serverech a virtuálních serverech (mezi servery) poskytuje příležitosti k využití hardwaru ke spouštění prakticky neomezených scénářů k předvídání dat.
  • Platformy integrují tyto nástroje ve značné míře a činí technologii jednoduchou a dostupnou pro průměrný podnik.
  • Vše výše uvedené poskytuje významný nárůst výsledků marketingových kampaní, což má za následek rychlou návratnost investic do technologií (ROTI).

Využití prediktivní analýzy v e-mailovém marketingu

Pokud jde o e-mailový marketing, prediktivní analytika podporuje poskytovatele e-mailových služeb organizace a integruje rozpoznávání chování v reálném čase s údaji o minulých zákaznících, aby se vytvořily automatické i personalizované e-mailové kampaně. Jeho další výhodou je, že je užitečný od akvizice a budování vztahů až po udržení zákazníků a e-mailové kampaně, které získají zpětnou vazbu. 

Zde jsou 4 způsoby, jak prediktivní analytika zlepšuje strategie vašich e-mailových kampaní:

  1. Získávání čerstvých zákazníků – Napříč jinými médii je příležitost profilovat a identifikovat podobná publika ideálním prostředkem marketingu pro potenciální zákazníky. Naprostá většina inzertních nástrojů má schopnost importovat e-mailové adresy a profilovat vaše uživatele demograficky, geograficky a dokonce na základě jejich zájmů. Poté lze tento profil (nebo profily) použít k inzerci potenciálním zákazníkům s nabídkou registrace pro váš e-mailový marketing.
  2. Zvyšování konverzí – Když se potenciální zákazníci stanou prvními odběrateli, kteří obdrží propagační e-mail od společnosti, obvykle dostanou do své schránky uvítací e-mailovou sérii. Jeho cílem je motivovat je ke koupi produktu. Podobně takové e-maily dostávají zcela noví potenciální zákazníci a někdy i kvalitní propagační nabídku. Implementací prediktivní analýzy na demografická data i data o chování můžete segmentovat potenciální zákazníky – testováním mnoha zpráv a nabídek – a vytvářet informativní, relevantní a personalizované e-maily, zlepšit konverze a generovat příjmy.
  3. Budování vztahů pro udržení zákazníků – Prediktivní analytika může využívat možnosti doporučení produktů pro zapojení a udržení zákazníků. Tato data vám mohou pomoci zacílit na správné zákazníky, kteří si dříve zakoupili vaše produkty nebo si je prohlíželi na vašem webu. Přidání různých podrobností, jako je věk, pohlaví, částka objednávky, lokalita atd. Je možné identifikovat, jaký druh produktů by si chtěli v budoucnu koupit. Pomocí těchto údajů odesíláte obsah e-mailů a nabídky jednotlivým zájemcům. Prediktivní analýza je také užitečná při určování toho, jak často zákazníci nakupují, můžete pochopit optimální frekvenci zasílání e-mailů souvisejících s vašimi produkty. 
  4. Strategie zpětného získávání zákazníků – Odeslání a chybíš nám zprávu v e-mailu všem zákazníkům po určité době od posledního zakoupení produktu. Pomocí prediktivní analýzy můžete vytvářet personalizované zpětné e-maily a zjistit nejlepší časový interval pro zasílání e-mailů na ně a nabídnout nějaké slevy nebo pobídky k jejich opětovnému zapojení.    

Prediktivní marketing je pro obchodníky mocnou zbraní, jak porozumět jejich cílovému publiku a pomoci jim aplikovat účinnou strategii v jejich e-mailových marketingových kampaních. Díky tomu můžete zapůsobit na své předplatitele a přeměnit je na věrné zákazníky, což v konečném důsledku vede ke zvýšení prodeje.