Hvordan e-postmarkedsførere bruker prediktiv analyse for å forbedre e-handelsresultatene

Prediktiv analyse i e-postmarkedsføring

Fremveksten av prediktiv analyse innen e-postmarkedsføring har blitt populært, spesielt i e-handelsbransjen. Bruk av prediktiv markedsføringsteknologi har muligheten til å forbedre målretting, timing og til slutt konvertere flere virksomheter via e-post. Denne teknologien spiller en nøkkelrolle i å identifisere hvilke produkter kundene dine sannsynligvis vil kjøpe, når de sannsynligvis vil foreta et kjøp, og det personlige innholdet som vil drive aktiviteten. 

Hva er prediktiv markedsføring?

Forutsigende markedsføring er en strategi som bruker tidligere atferdsdata for å statistisk forutsi fremtidig atferd. Data, analyse og prediktive måleteknikker brukes til å bestemme hvilke markedsføringshandlinger som er mer sannsynlig å konvertere basert på kundeprofiler og atferd. Disse dataene spiller en nøkkelrolle i å ta smarte beslutninger. Når de brukes på e-postmarkedsføring, kan algoritmer hjelpe deg med å målrette den relevante målgruppen, øke engasjementet, gi flere konverteringer og generere mer inntekt fra e-postkampanjer. 

Hva er prediktiv analyse?

Forutsigende analytics er en dataorientert prosess som brukes av markedsførere for å forstå kundeinteraksjoner i tidligere kampanjer og nettstedaktivitet som kan forutsi fremtidig atferd. Prediktiv analyse er nyttig for å lage mer personlige og relevante markedsføringskampanjer. Til e-post markedsføring profesjonelle, prediktive datapunkter gir innsikt og muligheter for kundeatferd som:

  • Sannsynlighet for å avbryte eller avslutte abonnementet
  • Sannsynlighet for kjøp
  • Optimal timing for et kjøp
  • Relevante produkter eller produktkategorier 
  • Total kundelevetidsverdi (CLV)

Disse dataene kan hjelpe deg med å utføre strategier, teste scenarier eller til og med automatisere sendingen av riktig melding på det optimale tidspunktet. Her er spådommer som kan være nyttige for å forbedre meldingen og måle den generelle e-postytelsen.

  • Kjøpsintensjon – Å forstå hvor sannsynlig det er for en besøkende å kjøpe, kan hjelpe deg med å gå videre og levere riktig innhold i meldingen. Besøkende som har et høyt nivå av interesse vil sannsynligvis konvertere, og å bevare rabattene dine for slike kontakter vil øke LTV.
  • Forventet dato for kommende kjøp – Mellomklasse og mer sofistikerte ESP-er har muligheten til å samle kontaktkjøpsvaner og forutse når de kan legge inn sin kommende bestilling, slik at du automatisk kan levere en e-post med anbefalte produkter til riktig tidspunkt.
  • Favorittprodukt eller produktkategori – Ved å identifisere produktet eller produktkategorien som er mest foretrukket av hver bruker, kan du bedre produsere e-postene dine med produktet de foretrekker.
  • Forventet kundelevetidsverdi (CLemV) – Ved å se på en historisk verdi for en kunde, hans/hennes kjøpsfrekvens og forventet dato for tilbakekjøp, kan en anslått levetidsverdi genereres. Denne analysen hjelper deg å forstå hvem av kundene dine som er mest lojale eller mest sannsynlig å konvertere til en høyere gjennomsnittlig ordreverdi (AOV). 

Implementering av prediktiv analyse i e-postmarkedsføringskampanjen din vil få kampanjene dine til å se mer personlige, passende og tidsriktige ut – og forbedre inntektene dine. 

Hvordan får prediktiv analyse fart?

Både markedet for foreskrivende og prediktiv analyse var på USD 10.01 millioner i 2020 og er spådd å berøre $35.45 milliarder innen 2027, og vokse med en sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på 21.9 % mellom 2020 og 2027. 

Markedsstatistikk for prediktiv analyse: 2027

Det er en rekke faktorer som driver prediktiv analyses popularitet.

  • Lagringsteknologier er rimelige og skalerbare, noe som gjør det mulig å fange opp og raskt analysere terabyte med data.
  • Behandlingshastighet og minneallokering på servere og virtuelle servere (på tvers av servere) gir muligheter til å utnytte maskinvaren til å kjøre praktisk talt ubegrensede scenarier for å forutsi data.
  • Plattformer integrerer disse verktøyene i en betydelig hastighet og gjør teknologien enkel og rimelig for den gjennomsnittlige virksomheten.
  • Alt det ovennevnte gir et betydelig løft i markedsføringskampanjeresultater, noe som resulterer i en rask avkastning på teknologiinvesteringer (ROTI).

Bruk av prediktiv analyse i e-postmarkedsføring

Når det kommer til e-postmarkedsføring, støtter prediktiv analyse en organisasjons e-posttjenesteleverandør og integrerer sanntidsadferdsgjenkjenning med tidligere kundedata for å lage både automatiserte og personlige e-postkampanjer. Den ekstra fordelen er at den er nyttig fra anskaffelse og relasjonsbygging til kundebevaring og vinn-tilbake-e-postkampanjer. 

Her er 4 måter prediktiv analyse forbedrer e-postkampanjestrategiene dine på:

  1. Skaffe ferske kunder – På tvers av andre medier er muligheten til å profilere og identifisere like-publikum et ideelt middel for markedsføring til potensielle kunder. De aller fleste annonsemotorer har muligheten til å importere e-postadresser for å profilere brukerne dine demografisk, geografisk og til og med basert på deres interesser. Deretter kan den profilen (eller profilene) brukes til å annonsere for potensielle kunder med et tilbud om å registrere seg for din e-postmarkedsføring.
  2. Økende konverteringer – Når potensielle kunder blir de første abonnentene som mottar en reklame-e-post fra et selskap, mottar de vanligvis en velkomst-e-postserie i innboksen. Målet er å motivere dem til å kjøpe et produkt. På samme måte får helt nye potensielle kunder slike e-poster, og noen ganger et kvalitetskampanjetilbud. Ved å implementere prediktiv analyse til både demografiske og atferdsdata kan du segmentere potensielle kunder – teste en rekke meldinger og tilbud – for å lage informative, relevante og personlig tilpassede e-poster, forbedre konverteringer og generere inntekter.
  3. Bygge relasjoner for å beholde kunder – Prediktiv analyse kan bruke alternativer for produktanbefalinger for kundeengasjement og oppbevaring. Disse dataene kan hjelpe deg med å målrette mot de riktige kundene som tidligere har kjøpt produktene dine eller surfet på dem på nettstedet ditt. Legge til ulike detaljer som alder, kjønn, ordrebeløp, plassering osv. Det er mulig å identifisere hva slags produkter de ønsker å kjøpe i fremtiden. Med disse dataene sender du e-postinnhold og tilbud til individuelle potensielle kunder. Prediktiv analyse er også nyttig for å bestemme hvor ofte kunder foretar kjøp, du kan forstå den optimale frekvensen for å sende produktrelaterte e-poster til dem. 
  4. Kunde-vinn-tilbake-strategi – Sender en vi savner deg melding i en e-post til alle kunder etter en bestemt tidsperiode siden de sist kjøpte et produkt. Ved hjelp av prediktiv analyse kan du lage personlige vinn-tilbake-e-poster, og finne ut det beste tidsintervallet for å sende e-poster til dem, og tilby noen rabatter eller insentiver for å engasjere dem på nytt.    

Prediktiv markedsføring er et kraftig våpen for markedsførere for å forstå sine målgrupper og hjelpe dem med å bruke en kraftig strategi i sine e-postmarkedsføringskampanjer. Med dette kan du imponere abonnentene dine, og konvertere dem til lojale kunder, noe som til slutt fører til en økning i salget.