Kepiye Pemasar Email Nggunakake Analitik Prediktif Kanggo Ngapikake Asil E-commerce

Prediktif Analytics ing Email Marketing

Muncul saka analytics prediktif ing marketing email wis dadi populer, utamane ing industri e-commerce. Nggunakake teknologi marketing prediktif nduweni kemampuan kanggo nambah penargetan, wektu, lan pungkasane ngowahi bisnis luwih akeh liwat email. Teknologi iki nduweni peran penting kanggo ngenali produk apa sing bakal dituku pelanggan, kapan bakal tuku, lan konten sing dipersonalisasi sing bakal mimpin kegiatan kasebut. 

Apa Marketing Prediktif?

Ramalan marketing minangka strategi sing nggunakake data prilaku kepungkur kanggo prédhiksi statistik prilaku ing mangsa ngarep. Teknik pangukuran data, analisis, lan prediktif digunakake kanggo nemtokake tumindak marketing sing luwih cenderung dikonversi adhedhasar profil lan prilaku pelanggan. Data kasebut nduweni peran penting kanggo nggawe keputusan sing cerdas. Nalika ditrapake ing marketing email, algoritma bisa mbantu sampeyan target pamirsa sing relevan, ningkatake keterlibatan, ngasilake luwih akeh konversi, lan ngasilake luwih akeh saka kampanye email. 

Apa Prediktif Analytics?

Ramalan Analytics minangka proses berorientasi data sing digunakake para pemasar kanggo mangerteni interaksi pelanggan ing kampanye kepungkur lan aktivitas situs sing bisa prédhiksi prilaku ing mangsa ngarep. Analitik prediktif mbiyantu nggawe kampanye pemasaran sing luwih pribadi lan relevan. Kanggo marketing email profesional, titik data prediktif nyedhiyakake wawasan lan kesempatan kanggo prilaku pelanggan kaya:

  • Kemungkinan kanggo churn utawa unsubscribe
  • Kemungkinan kanggo tuku
  • Wektu paling optimal kanggo tuku
  • Produk utawa kategori produk sing relevan 
  • Nilai umur pelanggan sakabèhé (CLV)

Data iki bisa mbantu sampeyan nglakokake strategi, nyoba skenario, utawa malah ngotomatisasi kiriman pesen sing cocog ing wektu sing paling optimal. Mangkene prediksi sing bisa migunani kanggo nambah pesen, lan ngukur kinerja email sakabèhé.

  • Niat tuku – Ngerteni carane pengunjung bakal tuku bisa nulungi sampeyan nerusake lan ngirim konten sing bener ing pesen sampeyan. Pengunjung sing nduweni tingkat kapentingan sing dhuwur cenderung ngonversi, lan njaga diskon sampeyan kanggo kontak kasebut bakal nyurung LTV.
  • Prediksi tanggal tuku sing bakal teka - ESPs mid-range lan luwih canggih duwe kemampuan kanggo nglumpukake kabiasaan tuku kontak lan antisipasi nalika bisa nggawe pesenan sing bakal teka, supaya sampeyan bisa ngirim email kanthi otomatis kanthi produk sing disaranake ing wektu sing tepat.
  • Produk favorit utawa kategori produk - Ngenali produk utawa kategori produk sing paling disenengi saben pangguna ngidini sampeyan ngasilake email kanthi luwih apik karo produk sing disenengi.
  • Nilai umur pelanggan sing diantisipasi (CLemV) - Kanthi ndeleng nilai sejarah pelanggan, frekuensi tuku, lan tanggal tuku maneh sing diantisipasi, nilai umur sing diprediksi bisa digawe. Analisis iki mbantu sampeyan ngerti sapa ing antarane para pelanggan sing paling setia utawa paling mungkin ngonversi kanthi nilai pesenan rata-rata sing luwih dhuwur (AOV). 

Ngleksanakake analytics prediktif ing kampanye marketing email bakal nggawe kampanye katon luwih pribadi, cocok, lan pas wektune - nambah revenue. 

Kepiye Analitik Prediktif Entuk Momentum?

Pasar analitik preskriptif lan prediktif ana $ 10.01 yuta ing 2020 lan diprediksi bakal ndemek $ 35.45 milyar ing taun 2027, lan tuwuh kanthi tingkat pertumbuhan taunan gabungan (CAGR) saka 21.9% antarane 2020 nganti 2027. 

Statistik Pasar Analitik Prediktif: 2027

Ana sawetara faktor sing nyebabake popularitas analytics prediktif.

  • Teknologi panyimpenan murah lan bisa diukur, ngidini kemampuan kanggo njupuk lan nganalisa terabyte data kanthi cepet.
  • Kacepetan pangolahan lan alokasi memori ing server lan server virtual (ing server) menehi kesempatan kanggo nggunakake hardware kanggo mbukak skenario sing meh ora ana watesan kanggo prédhiksi data.
  • Platform nggabungake alat kasebut kanthi tarif sing akeh lan nggawe teknologi kasebut gampang lan terjangkau kanggo bisnis rata-rata.
  • Kabeh kasebut ing ndhuwur nyedhiyakake paningkatan signifikan ing asil kampanye pemasaran, sing ngasilake investasi teknologi kanthi cepet (ROTI).

Panganggone Analisis Prediktif ing Pemasaran Email

Nalika nerangake marketing email, analytics prediktif ndhukung panyedhiya layanan email organisasi lan nggabungake pangenalan prilaku wektu nyata karo data pelanggan kepungkur kanggo nggawe kampanye email otomatis lan pribadi. Kauntungan sing ditambahake yaiku mbiyantu saka akuisisi lan mbangun hubungan kanggo retensi pelanggan lan kampanye email win-back. 

Mangkene 4 cara analytics prediktif nambah strategi kampanye email:

  1. Entuk pelanggan seger - Ing medium liyane, kesempatan kanggo nggawe profil lan ngenali pamirsa sing padha minangka sarana pemasaran sing cocog kanggo calon pelanggan. Mayoritas mesin iklan duwe kemampuan ngimpor alamat email kanggo nggawe profil pangguna kanthi demografi, geografis, lan malah adhedhasar kapentingane. Banjur, profil kasebut (utawa profil) bisa digunakake kanggo ngiklanake calon pelanggan kanthi tawaran kanggo mlebu marketing email sampeyan.
  2. Tambah konversi - Nalika pelanggan potensial dadi pelanggan pisanan sing nampa email promosi saka perusahaan, biasane nampa seri email sambutan menyang kothak mlebu. Tujuane yaiku kanggo menehi motivasi kanggo tuku produk. Kajaba iku, prospek kabeh anyar entuk email kasebut, lan kadhangkala tawaran promosi sing berkualitas. Kanthi ngleksanakake analytics prediktif kanggo data demografi lan prilaku, sampeyan bisa ngetungake pelanggan potensial - nguji akeh pesen, lan nawakake - kanggo nggawe email sing informatif, relevan, lan pribadi nambah konversi, lan ngasilake revenue.
  3. Nggawe hubungan kanggo penylametan pelanggan - Analitik prediktif bisa nggunakake opsi rekomendasi produk kanggo keterlibatan pelanggan, lan retensi. Data iki bisa mbantu sampeyan target pelanggan sing tepat sing wis tuku produk utawa browsing ing situs web sampeyan. Nambah macem-macem rincian kaya umur, gender, jumlah pesenan, lokasi, etc. Sampeyan bisa kanggo ngenali apa jenis produk padha kaya kanggo tuku ing mangsa. Kanthi data iki, sampeyan ngirim konten email lan nawakake menyang prospek individu. Analitik prediktif uga migunani kanggo nemtokake sepira kerepe pelanggan nggawe tumbas, sampeyan bisa ngerti frekuensi paling luweh kanggo ngirim email sing gegandhengan karo produk. 
  4. Strategi win-back pelanggan - Ngirim a kita kangen sampeyan pesen ing email menyang kabeh pelanggan sawise wektu tartamtu wiwit pungkasan tuku produk. Kanthi bantuan analytics prediktif, sampeyan bisa nggawe email win-back sing dipersonalisasi, lan ngerteni interval wektu sing paling apik kanggo ngirim email menyang dheweke, lan menehi diskon utawa insentif kanggo nggabungake maneh.    

Pemasaran prediktif minangka senjata sing kuat kanggo para pemasar kanggo ngerti target pamirsa lan mbantu dheweke ngetrapake strategi sing kuat ing kampanye pemasaran email. Kanthi iki, sampeyan bisa ngematake pelanggan, lan ngowahi dadi pelanggan sing setya, sing pungkasane nambah dodolan.