Kumaha Pamasar Email Nganggo Analisis Prediktif Pikeun Ngaronjatkeun Hasil E-commercena

Analytics prediktif dina Marketing Email

Mecenghulna analytics duga dina pamasaran email parantos janten populer, khususna dina industri e-commerce. Ngamangpaatkeun téknologi pamasaran duga boga kamampuhan pikeun ngaronjatkeun targeting, timing, sarta pamustunganana ngarobah leuwih bisnis via email. Téknologi ieu maénkeun peran konci dina ngaidentipikasi produk naon anu dipikaresep ku palanggan anjeun, iraha aranjeunna badé ngagaleuh, sareng kontén pribadi anu bakal ngadorong kagiatan éta. 

Naon Marketing Ramalan?

Ramalan pamasaran mangrupa strategi nu utilizes data behavioral kaliwat pikeun statistik ngaduga kabiasaan hareup. Data, analisa, sareng téknik pangukuran prediktif dianggo pikeun nangtoskeun tindakan pamasaran mana anu langkung dipikaresep pikeun dirobih dumasar kana profil sareng paripolah palanggan. Data éta maénkeun peran konci dina nyieun kaputusan pinter. Nalika dilarapkeun kana pamasaran email, algoritma tiasa ngabantosan anjeun nargétkeun pamiarsa anu relevan, ningkatkeun papacangan, ngahasilkeun langkung seueur konvérsi, sareng ngahasilkeun langkung seueur pendapatan tina kampanye email. 

Naon Ramalan Analytics?

Ramalan analytics nyaéta prosés data-berorientasi dipaké ku marketers ngartos interaksi konsumén dina kampanye kaliwat tur aktivitas situs nu bisa ngaduga kabiasaan hareup. Analitik prediktif ngabantosan dina nyiptakeun kampanye pamasaran anu langkung pribadi sareng relevan. Pikeun marketing email professional, titik data prediktif nyadiakeun wawasan jeung kasempetan pikeun paripolah customer kawas:

  • Kamungkinan churn atanapi unsubscribe
  • Kamungkinan mésér
  • Timing optimal pikeun meuli hiji
  • produk relevan atawa kategori produk 
  • Nilai hirupna customer sakabéh (CLV)

Data ieu tiasa ngabantosan anjeun ngaéksekusi strategi, skénario tés, atanapi bahkan ngajadikeun otomatis ngirim pesen anu pas dina waktos anu optimal. Ieu mangrupikeun prediksi anu tiasa mangpaat pikeun ningkatkeun pesen, sareng ngukur kinerja email sacara umum.

  • Niat meuli - Ngartos kumaha kamungkinan sémah mésér tiasa ngabantosan anjeun teraskeun sareng ngirimkeun eusi anu leres dina pesen anjeun. Pangunjung anu ngagaduhan tingkat minat anu luhur kamungkinan bakal ngarobih, sareng ngajaga diskon anjeun pikeun kontak sapertos kitu bakal nyababkeun LTV.
  • Diprediksi tanggal pameseran anu bakal datang - ESPs pertengahan sareng langkung canggih gaduh kamampuan pikeun ngahijikeun kabiasaan pameseran kontak sareng antisipasi iraha aranjeunna tiasa nempatkeun pesenan anu bakal datang, ngamungkinkeun anjeun otomatis ngirim email sareng produk anu disarankeun dina waktos anu leres.
  • Produk favorit atawa kategori produk - Ngidentipikasi produk atanapi kategori produk anu paling dipikaresep ku unggal pangguna ngamungkinkeun anjeun ngahasilkeun email anu langkung saé sareng produk anu dipikaresep ku aranjeunna.
  • nilai hirupna customer diantisipasi (CLemV) - Ku nempo hiji nilai bersejarah customer, / frékuénsi beuli nya, sarta tanggal diantisipasi repurchase, hiji nilai hirup diprediksi bisa dihasilkeun. Analisis ieu ngabantosan anjeun ngartos saha diantara para palanggan anjeun anu paling satia atanapi anu paling dipikaresep pikeun ngarobih dina nilai pesenan rata-rata anu langkung luhur (AOV). 

Nerapkeun analitik duga dina kampanye pamasaran email anjeun bakal ngajantenkeun kampanye anjeun langkung pribadi, cocog, sareng pas waktuna - ningkatkeun pendapatan anjeun. 

Kumaha Analitik Prediktif Ngaronjat Moméntum?

Kadua pasar analitik preskriptif sareng prediktif nangtung dina $ 10.01 juta dina 2020 sareng diprediksi bakal nyabak $ 35.45 milyar ku 2027, sareng tumbuh dina tingkat pertumbuhan taunan sanyawa (CAGR) tina 21.9% antara 2020 nepi ka 2027. 

Statistik Pasar Analitik Prediktif: 2027

Aya sababaraha faktor anu ngadorong popularitas analytics duga.

  • Téknologi panyimpen murah sareng tiasa skala, ngamungkinkeun kamampuan pikeun moto sareng nganalisa gancang terabytes data.
  • Kecepatan ngolah sareng alokasi mémori dina server sareng server virtual (sakuliah server) nyayogikeun kasempetan pikeun ngagunakeun hardware pikeun ngajalankeun skenario anu teu aya watesna pikeun ngaduga data.
  • Platform ngahijikeun alat-alat ieu dina tingkat anu lumayan sareng ngajantenkeun téknologi saderhana sareng hargana pikeun usaha rata-rata.
  • Sadayana di luhur nyayogikeun paningkatan anu signifikan dina hasil kampanye pamasaran, nyababkeun hasil gancang dina investasi téknologi (ROTI).

Pamakéan Prediktif Analytics dina Email Marketing

Nalika ngeunaan pamasaran email, analitik prediktif ngadukung panyadia jasa email organisasi sareng ngahijikeun pangakuan paripolah sacara real-time sareng data palanggan anu kapungkur pikeun nyiptakeun kampanye email otomatis sareng pribadi. Kauntungannana tambihan nyaéta yén éta ngabantosan tina akuisisi sareng ngawangun hubungan pikeun ingetan palanggan sareng kampanye email win-back. 

Ieu 4 cara analytics prediktif ningkatkeun strategi kampanye email anjeun:

  1. Acquiring konsumén seger - Sakuliah mediums sejen, kasempetan pikeun profil na ngaidentipikasi katingal-sapuk audiences mangrupa sarana idéal pamasaran ka calon konsumén. Seuseueurna mesin iklan gaduh kamampuan pikeun ngimpor alamat email pikeun profil pangguna anjeun sacara demografi, geografi, bahkan dumasar kana kapentinganna. Lajeng, éta profil (atawa propil) bisa dipaké pikeun Ngaiklan ka calon konsumén jeung tawaran pikeun ngadaptar-up pikeun pamasaran surélék anjeun.
  2. Ngaronjatna konvérsi - Nalika konsumén poténsial janten palanggan anu munggaran nampi email promosi ti perusahaan, aranjeunna biasana nampi séri email wilujeng sumping ka koropakna. Tujuanana nyaéta pikeun memotivasi aranjeunna mésér produk. Nya kitu, prospek sagala-anyar meunang surelek sapertos, sarta kadangkala tawaran promosi kualitas. Ku ngalaksanakeun analitik prediktif pikeun data demografi, sareng paripolah, anjeun tiasa ngabagi konsumén poténsial - nguji seueur pesen, sareng nawaran - pikeun nyiptakeun email anu informatif, relevan, sareng pribadi ningkatkeun konversi, sareng ngahasilkeun pendapatan.
  3. Ngawangun hubungan pikeun ingetan customer - Analitik prediktif tiasa nganggo pilihan rekomendasi produk pikeun papacangan palanggan, sareng ingetan. Data ieu tiasa ngabantosan anjeun nargétkeun palanggan anu leres anu sateuacana ngagaleuh produk anjeun atanapi ngotéktak aranjeunna dina halaman wéb anjeun. Nambahkeun rupa-rupa detil sapertos umur, gender, jumlah pesenan, lokasi, jsb. Kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun ngaidentipikasi produk naon anu aranjeunna hoyong mésér di hareup. Kalayan data ieu, anjeun ngirim eusi email sareng nawaran ka prospek individu. analytics prediktif oge mangpaat dina nangtukeun sabaraha sering konsumén nyieun purchases, anjeun tiasa ngartos frékuénsi optimum pikeun ngirim surelek nu patali produk Anjeun ka aranjeunna. 
  4. strategi win-balik customer - Ngirimkeun a Kami sono ka anjeun pesen dina surelek ka sadaya konsumén sanggeus lilana waktu nu tangtu saprak aranjeunna panungtungan dibeuli produk. Kalayan bantosan analitik prediktif, anjeun tiasa nyiptakeun email win-back pribadi, sareng milari interval waktos pangsaéna pikeun ngirim email ka aranjeunna, sareng nawiskeun sababaraha diskon atanapi insentif pikeun ngahubungkeun deui aranjeunna.    

Pamasaran prediktif mangrupikeun senjata anu kuat pikeun para pemasar pikeun ngartos pamirsa targétna sareng ngabantosan aranjeunna nerapkeun strategi anu kuat dina kampanye pamasaran email na. Kalayan ieu, anjeun tiasa ngingetkeun palanggan anjeun, sareng ngarobih janten palanggan anu satia, anu pamustunganana nyababkeun paningkatan penjualan.