Paano Gumagamit ang Mga Email Marketer ng Predictive Analytics Upang Pahusayin ang Kanilang mga Resulta sa Ecommerce

Predictive Analytics sa Email Marketing

Ang paglitaw ng mahuhulain analytics sa email marketing ay naging popular, lalo na sa industriya ng ecommerce. Ang paggamit ng mga predictive na teknolohiya sa marketing ay may kakayahang mapabuti ang pag-target, timing, at sa huli ay mag-convert ng mas maraming negosyo sa pamamagitan ng email. Ang teknolohiyang ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtukoy kung anong mga produkto ang malamang na bilhin ng iyong mga customer, kung kailan sila malamang na bibili, at ang personalized na nilalaman na magdadala sa aktibidad. 

Ano ang Predictive Marketing?

Mahuhulaan marketing ay isang diskarte na gumagamit ng nakaraang data ng pag-uugali upang mahulaan sa istatistika ang pag-uugali sa hinaharap. Ginagamit ang data, pagsusuri, at predictive measurement technique para matukoy kung aling mga aksyon sa marketing ang mas malamang na mag-convert batay sa mga profile at gawi ng customer. Ang data na iyon ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa paggawa ng matalinong mga desisyon. Kapag inilapat sa marketing sa email, matutulungan ka ng mga algorithm na i-target ang nauugnay na madla, pahusayin ang pakikipag-ugnayan, magbunga ng mas maraming conversion, at makabuo ng mas maraming kita mula sa mga kampanyang email. 

Ano ang Predictive Analytics?

Mahuhulaan analitika ay isang prosesong nakatuon sa data na ginagamit ng mga marketer upang maunawaan ang mga pakikipag-ugnayan ng mga customer sa mga nakaraang campaign at aktibidad ng site na maaaring mahulaan ang gawi sa hinaharap. Nakakatulong ang predictive analytics sa paggawa ng mas personalized at nauugnay na mga campaign sa marketing. Para sa marketing sa email mga propesyonal, ang mga predictive na data point ay nagbibigay ng mga insight at pagkakataon para sa mga gawi ng customer tulad ng:

  • Posibilidad na mag-churn o mag-unsubscribe
  • Ang posibilidad na bumili
  • Pinakamainam na timing para sa isang pagbili
  • Mga nauugnay na produkto o kategorya ng produkto 
  • Pangkalahatang halaga ng panghabambuhay ng customer (CLV)

Matutulungan ka ng data na ito na magsagawa ng mga diskarte, pagsubok na sitwasyon, o kahit na i-automate ang pagpapadala ng naaangkop na mensahe sa pinakamainam na oras. Narito ang mga hula na maaaring maging kapaki-pakinabang upang mapahusay ang mensahe, at sukatin ang pangkalahatang pagganap ng email.

  • Layunin ng pagbili – Ang pag-unawa sa posibilidad na bumili ang isang bisita ay makakatulong sa iyo na magpatuloy at maihatid ang tamang nilalaman sa iyong mensahe. Ang mga bisitang may mataas na antas ng interes ay malamang na mag-convert, at ang pagpepreserba ng iyong mga diskwento para sa mga naturang contact ay magpapalaki ng LTV.
  • Hinulaang petsa ng paparating na pagbili – May kakayahan ang mga mid-range at mas sopistikadong ESP na pagsama-samahin ang mga gawi sa pagbili sa pakikipag-ugnayan at hulaan kung kailan sila maaaring magsagawa ng kanilang paparating na order, na nagbibigay-daan sa iyong awtomatikong maghatid ng email na may mga inirerekomendang produkto sa tamang oras.
  • Paboritong produkto o kategorya ng produkto – Ang pagkilala sa produkto o kategorya ng produkto na pinakagusto ng bawat user ay nagbibigay-daan sa iyong mas mahusay na makagawa ng iyong mga email gamit ang produkto na mas gusto nila.
  • Inaasahang halaga ng buhay ng customer (CLemV) – Sa pamamagitan ng pagtingin sa isang makasaysayang halaga ng isang customer, dalas ng kanyang pagbili, at inaasahang petsa ng muling pagbili, maaaring makabuo ng hinulaang panghabambuhay na halaga. Tinutulungan ka ng pagsusuring ito na maunawaan kung sino sa iyong mga customer ang pinakatapat o malamang na magko-convert sa mas mataas na average na halaga ng order (AOV). 

Ang pagpapatupad ng predictive analytics sa iyong email marketing campaign ay gagawing mas personal, angkop, at napapanahon ang iyong mga campaign – pagpapabuti ng iyong kita. 

Paano Nagkakaroon ng Momentum ang Predictive Analytics?

Parehong ang prescriptive at predictive analytics market ay nakatayo sa USD 10.01 milyon noong 2020 at hinuhulaan na aabot sa $35.45 bilyon sa 2027, at lalago sa isang tambalang taunang rate ng paglago (CAGR) na 21.9% sa pagitan ng 2020 hanggang 2027. 

Predictive Analytics Market Statistics: 2027

Mayroong ilang mga kadahilanan na nagtutulak sa kasikatan ng predictive analytics.

  • Ang mga teknolohiya ng storage ay mura at nasusukat, na nagbibigay-daan sa kakayahang makuha at mabilis na pag-aralan ang mga terabyte ng data.
  • Ang bilis ng pagpoproseso at paglalaan ng memorya sa mga server at virtual na server (sa lahat ng mga server) ay nagbibigay ng mga pagkakataon upang magamit ang hardware upang magpatakbo ng halos walang limitasyong mga sitwasyon upang mahulaan ang data.
  • Pinagsasama ng mga platform ang mga tool na ito sa isang malaking rate at ginagawang simple at abot-kaya ang teknolohiya sa karaniwang negosyo.
  • Ang lahat ng nasa itaas ay nagbibigay ng makabuluhang pagtaas sa mga resulta ng kampanya sa marketing, na nagreresulta sa mabilis na pagbabalik sa pamumuhunan sa teknolohiya (Roti).

Paggamit ng Predictive Analytics sa Email Marketing

Pagdating sa marketing sa email, sinusuportahan ng predictive analytics ang email service provider ng isang organisasyon at isinasama ang real-time na pagkilala sa gawi sa dating data ng customer upang lumikha ng parehong automated at personalized na mga email campaign. Ang dagdag na bentahe nito ay nakakatulong ito mula sa pagkuha at pagbuo ng relasyon hanggang sa pagpapanatili ng customer at win-back na mga email campaign. 

Narito ang 4 na paraan upang mapahusay ng predictive analytics ang iyong mga diskarte sa email campaign:

  1. Pagkuha ng mga sariwang customer – Sa iba pang mga medium, ang pagkakataong mag-profile at matukoy ang mga katulad na audience ay isang mainam na paraan ng marketing sa mga prospective na customer. Ang karamihan sa mga makina ng advertising ay may kakayahang mag-import ng mga email address upang i-profile ang iyong mga user ayon sa demograpiko, heograpikal, at maging batay sa kanilang mga interes. Pagkatapos, ang profile na iyon (o mga profile) ay maaaring gamitin upang mag-advertise sa mga prospective na customer na may alok na mag-sign-up para sa iyong email marketing.
  2. Pagtaas ng mga conversion – Kapag ang mga potensyal na customer ang naging unang mga subscriber na nakatanggap ng pang-promosyon na email mula sa isang kumpanya, karaniwang nakakatanggap sila ng isang serye ng welcome email sa kanilang inbox. Ang layunin nito ay hikayatin silang bumili ng isang produkto. Katulad nito, ang mga bagong-bagong prospect ay nakakakuha ng mga ganoong email, at kung minsan ay isang de-kalidad na alok na pang-promosyon. Sa pamamagitan ng pagpapatupad ng predictive analytics sa parehong demograpiko, at data ng pag-uugali, maaari mong i-segment ang mga potensyal na customer – sumusubok ng maraming mensahe, at alok – upang lumikha ng mga email na nagbibigay-kaalaman, may-katuturan, at naka-personalize na mapahusay ang mga conversion, at kumita ng kita.
  3. Bumuo ng mga relasyon para sa pagpapanatili ng customer – Maaaring gumamit ang predictive analytics ng mga opsyon sa rekomendasyon ng produkto para sa pakikipag-ugnayan ng customer, at pagpapanatili. Makakatulong sa iyo ang data na ito na i-target ang mga tamang customer na dati nang bumili ng iyong mga produkto o nag-browse sa kanila sa iyong website. Pagdaragdag ng iba't ibang detalye tulad ng edad, kasarian, halaga ng order, lokasyon, atbp. Posibleng matukoy kung anong uri ng mga produkto ang gusto nilang bilhin sa hinaharap. Gamit ang data na ito, nagpapadala ka ng nilalaman ng email at mga alok sa mga indibidwal na prospect. Kapaki-pakinabang din ang predictive analytics sa pagtukoy kung gaano kadalas bumibili ang mga customer, mauunawaan mo ang pinakamainam na dalas ng pagpapadala ng iyong mga email na nauugnay sa produkto sa kanila. 
  4. Diskarte sa win-back ng customer – Pagpapadala ng a miss ka na namin mensahe sa isang email sa lahat ng mga customer pagkatapos ng isang partikular na tagal ng panahon mula noong huli silang bumili ng produkto. Sa tulong ng predictive analytics, maaari kang lumikha ng mga personalized na win-back na email, at alamin ang pinakamahusay na agwat ng oras upang magpadala ng mga email sa kanila, at mag-alok ng ilang mga diskwento o mga insentibo upang muling makipag-ugnayan sa kanila.    

Ang predictive marketing ay isang makapangyarihang sandata para sa mga marketer upang maunawaan ang kanilang mga target na audience at tulungan silang maglapat ng mahusay na diskarte sa kanilang mga email marketing campaign. Sa pamamagitan nito, maaari mong mapabilib ang iyong mga subscriber, at i-convert sila sa mga tapat na customer, na sa huli ay humahantong sa pagtaas ng mga benta.