Hur e-postmarknadsförare använder prediktiv analys för att förbättra sina e-handelsresultat

Prediktiv analys inom e-postmarknadsföring

Uppkomsten av prediktiv analys inom e-postmarknadsföring har blivit populärt, särskilt inom e-handelsbranschen. Att använda förutsägande marknadsföringsteknologier har förmågan att förbättra inriktning, timing och i slutändan konvertera fler affärer via e-post. Denna teknik spelar en nyckelroll för att identifiera vilka produkter dina kunder sannolikt kommer att köpa, när de sannolikt kommer att göra ett köp och det personliga innehåll som kommer att driva aktiviteten. 

Vad är förutsägbar marknadsföring?

Förutsägande marknadsföring är en strategi som använder tidigare beteendedata för att statistiskt förutsäga framtida beteende. Data, analys och prediktiva mättekniker används för att avgöra vilka marknadsföringsåtgärder som är mer benägna att konvertera baserat på kundprofiler och beteenden. Den data spelar en nyckelroll för att fatta smarta beslut. När de tillämpas på e-postmarknadsföring kan algoritmer hjälpa dig att rikta in dig på den relevanta målgruppen, öka engagemanget, ge fler konverteringar och generera mer intäkter från e-postkampanjer. 

Vad är Predictive Analytics?

Förutsägande analytics är en dataorienterad process som används av marknadsförare för att förstå kundernas interaktioner i tidigare kampanjer och webbplatsaktivitet som kan förutsäga framtida beteende. Predictive analytics är till hjälp för att skapa mer personliga och relevanta marknadsföringskampanjer. För e-postmarknadsföring proffs, prediktiva datapunkter ger insikter och möjligheter för kundbeteenden som:

  • Sannolikhet att churna eller avsluta prenumerationen
  • Sannolikhet att köpa
  • Optimal tidpunkt för ett köp
  • Relevanta produkter eller produktkategorier 
  • Kundens totala livstidsvärde (CLV)

Dessa data kan hjälpa dig att utföra strategier, testscenarier eller till och med automatisera sändningen av lämpligt meddelande vid optimal tidpunkt. Här är förutsägelser som kan vara användbara för att förbättra meddelandet och mäta övergripande e-postprestanda.

  • Köpavsikt – Att förstå hur sannolikt en besökare är att köpa kan hjälpa dig att gå vidare och leverera rätt innehåll i ditt budskap. Besökare som har ett högt intresse kommer sannolikt att konvertera, och att bevara dina rabatter för sådana kontakter kommer att öka LTV.
  • Förutspått datum för kommande köp – Mellanklass och mer sofistikerade ESP:er har förmågan att samla kontaktköpsvanor och förutse när de kan lägga sin kommande beställning, vilket gör att du automatiskt kan leverera ett e-postmeddelande med rekommenderade produkter vid rätt tidpunkt.
  • Favoritprodukt eller produktkategori – Genom att identifiera den produkt eller produktkategori som varje användare föredrar, kan du bättre producera dina e-postmeddelanden med den produkt som de föredrar.
  • Kundens förväntade livstidsvärde (CLemV) – Genom att titta på ett historiskt värde för en kund, hans/hennes köpfrekvens och förväntade datum för återköp, kan ett förutspått livstidsvärde genereras. Den här analysen hjälper dig att förstå vem av dina kunder som är mest lojala eller sannolikt att konvertera till ett högre genomsnittligt ordervärde (AOV). 

Genom att implementera prediktiv analys i din e-postmarknadsföringskampanj kommer dina kampanjer att se mer personliga, lämpliga och lägliga ut – vilket förbättrar dina intäkter. 

Hur tar Predictive Analytics fart?

Både marknaden för preskriptiv och förutsägbar analys låg på 10.01 miljoner USD 2020 och förutspås nå 35.45 miljarder USD 2027 och växa med en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på 21.9 % mellan 2020 och 2027. 

Predictive Analytics Market Statistics: 2027

Det finns ett antal faktorer som driver fram prediktiv analyss popularitet.

  • Lagringsteknologier är billiga och skalbara, vilket gör det möjligt att fånga och snabbt analysera terabyte med data.
  • Bearbetningshastighet och minnesallokering på servrar och virtuella servrar (över servrar) ger möjligheter att utnyttja hårdvaran för att köra praktiskt taget obegränsade scenarier för att förutsäga data.
  • Plattformar integrerar dessa verktyg i hög takt och gör tekniken enkel och prisvärd för den genomsnittliga verksamheten.
  • Allt ovanstående ger ett betydande lyft i marknadsföringskampanjresultat, vilket resulterar i en snabb avkastning på teknologiinvesteringar (ROTI).

Användning av Predictive Analytics i e-postmarknadsföring

När det kommer till e-postmarknadsföring, stödjer prediktiv analys en organisations e-postleverantör och integrerar beteendeigenkänning i realtid med tidigare kunddata för att skapa både automatiserade och personliga e-postkampanjer. Dess extra fördel är att det är användbart från förvärv och relationsbyggande till kundbehållning och win-back e-postkampanjer. 

Här är fyra sätt för prediktiv analys att förbättra dina e-postkampanjstrategier:

  1. Skaffa fräscha kunder – I andra medier är möjligheten att profilera och identifiera likadana målgrupper ett idealiskt sätt att marknadsföra till potentiella kunder. De allra flesta reklammotorer har möjlighet att importera e-postadresser för att profilera dina användare demografiskt, geografiskt och till och med baserat på deras intressen. Sedan kan den profilen (eller profilerna) användas för att annonsera för potentiella kunder med ett erbjudande om att registrera sig för din e-postmarknadsföring.
  2. Ökande omvandlingar – När potentiella kunder blir de första prenumeranterna som får ett reklammejl från ett företag, får de vanligtvis en välkomstmejlserie till sin inkorg. Dess mål är att motivera dem att köpa en produkt. På samma sätt får helt nya potentiella kunder sådana e-postmeddelanden, och ibland ett kvalitetskampanjerbjudande. Genom att implementera prediktiv analys för både demografisk och beteendedata kan du segmentera potentiella kunder – testa många meddelanden och erbjudanden – för att skapa informativa, relevanta och personliga e-postmeddelanden förbättra konverteringar och generera intäkter.
  3. Bygga relationer för att behålla kunder – Prediktiv analys kan använda alternativ för produktrekommendationer för kundengagemang och retention. Denna information kan hjälpa dig att rikta in dig på rätt kunder som tidigare har köpt dina produkter eller surfat på dem på din webbplats. Lägga till olika detaljer som ålder, kön, orderbelopp, plats etc. Det är möjligt att identifiera vilken typ av produkter de skulle vilja köpa i framtiden. Med denna information skickar du e-postinnehåll och erbjudanden till enskilda potentiella kunder. Prediktiv analys är också användbar för att avgöra hur ofta kunder gör köp, du kan förstå den optimala frekvensen för att skicka dina produktrelaterade e-postmeddelanden till dem. 
  4. Kundens återvinningsstrategi – Skickar en vi saknar dig meddelande i ett e-postmeddelande till alla kunder efter en viss tid sedan de senast köpte en produkt. Med hjälp av prediktiv analys kan du skapa personliga win-back-e-postmeddelanden och ta reda på det bästa tidsintervallet för att skicka e-postmeddelanden till dem, och erbjuda några rabatter eller incitament för att engagera dem igen.    

Predictive marketing är ett kraftfullt vapen för marknadsförare att förstå sina målgrupper och hjälpa dem att tillämpa en kraftfull strategi i sina e-postmarknadsföringskampanjer. Med detta kan du imponera på dina prenumeranter och omvandla dem till lojala kunder, vilket i slutändan leder till en ökning av försäljningen.