Hvordan e-mail marketingfolk bruger prædiktiv analyse til at forbedre deres e-handelsresultater

Forudsigende analyse i e-mailmarketing

Fremkomsten af predictive analytics i e-mail marketing er blevet populært, især i e-handelsindustrien. Brug af prædiktive marketingteknologier har evnen til at forbedre målretning, timing og i sidste ende konvertere flere forretninger via e-mail. Denne teknologi spiller en nøglerolle i at identificere, hvilke produkter dine kunder sandsynligvis vil købe, hvornår de sandsynligvis vil foretage et køb, og det personlige indhold, der vil drive aktiviteten. 

Hvad er forudsigelig markedsføring?

Forudsigende markedsføring er en strategi, der bruger tidligere adfærdsdata til statistisk at forudsige fremtidig adfærd. Data, analyse og prædiktive måleteknikker bruges til at bestemme, hvilke marketinghandlinger der er mere tilbøjelige til at konvertere baseret på kundeprofiler og adfærd. Disse data spiller en nøglerolle i at træffe smarte beslutninger. Når de anvendes til e-mail-marketing, kan algoritmer hjælpe dig med at målrette den relevante målgruppe, øge engagementet, give flere konverteringer og generere mere indtjening fra e-mail-kampagner. 

Hvad er forudsigelig analyse?

Forudsigende analytics er en dataorienteret proces, der bruges af marketingfolk til at forstå kundernes interaktioner i tidligere kampagner og webstedsaktivitet, som kan forudsige fremtidig adfærd. Forudsigende analyser er nyttige til at skabe mere personlige og relevante marketingkampagner. Til e-mail marketing professionelle, forudsigelige datapunkter giver indsigt og muligheder for kundeadfærd som:

  • Sandsynlighed for at afmelde eller afmelde
  • Sandsynlighed for køb
  • Optimal timing for et køb
  • Relevante produkter eller produktkategorier 
  • Samlet kundelevetidsværdi (CLV)

Disse data kan hjælpe dig med at udføre strategier, teste scenarier eller endda automatisere afsendelsen af ​​den relevante besked på det optimale tidspunkt. Her er forudsigelser, der kan være nyttige til at forbedre budskabet og måle den samlede e-mail-ydeevne.

  • Købshensigt – At forstå, hvor sandsynligt en besøgende er til at købe, kan hjælpe dig med at komme videre og levere det rigtige indhold i dit budskab. Besøgende, der har en høj interesse, vil sandsynligvis konvertere, og bevarelse af dine rabatter for sådanne kontakter vil øge LTV.
  • Forventet dato for kommende køb – Mellemklasse og mere sofistikerede ESP'er har evnen til at samle kontaktkøbsvaner og forudse, hvornår de kan afgive deres kommende ordre, så du automatisk kan levere en e-mail med anbefalede produkter på det rigtige tidspunkt.
  • Yndlingsprodukt eller produktkategori – Ved at identificere det produkt eller den produktkategori, som hver bruger foretrækker, kan du bedre producere dine e-mails med det produkt, de foretrækker.
  • Forventet kundelevetidsværdi (CLemV) – Ved at se på en historisk værdi af en kunde, hans/hendes købsfrekvens og forventede dato for tilbagekøb, kan en forudsagt levetidsværdi genereres. Denne analyse hjælper dig med at forstå, hvem af dine kunder der er mest loyale eller sandsynligvis vil konvertere til en højere gennemsnitlig ordreværdi (AOV). 

Implementering af forudsigende analyser i din e-mail-marketingkampagne vil få dine kampagner til at se mere personlige, egnede og rettidige ud – hvilket forbedrer din indtjening. 

Hvordan vinder Predictive Analytics momentum?

Både markedet for præskriptiv og prædiktiv analyse lå på USD 10.01 mio. i 2020 og forventes at nå $35.45 milliarder i 2027 og vokse med en sammensat årlig vækstrate (CAGR) på 21.9 % mellem 2020 og 2027. 

Forudsigende analysemarkedsstatistikker: 2027

Der er en række faktorer, der driver prædiktiv analyses popularitet.

  • Lagringsteknologier er billige og skalerbare, hvilket gør det muligt at fange og hurtigt analysere terabyte af data.
  • Behandlingshastighed og hukommelsesallokering på servere og virtuelle servere (på tværs af servere) giver muligheder for at udnytte hardwaren til at køre praktisk talt ubegrænsede scenarier for at forudsige data.
  • Platforme integrerer disse værktøjer i et betydeligt tempo og gør teknologien enkel og overkommelig for den gennemsnitlige virksomhed.
  • Alt ovenstående giver et betydeligt løft i marketingkampagneresultater, hvilket resulterer i et hurtigt afkast af teknologiinvesteringer (ROTI).

Brug af Predictive Analytics i Email Marketing

Når det kommer til e-mail-marketing, understøtter prædiktiv analyse en organisations e-mail-tjenesteudbyder og integrerer adfærdsgenkendelse i realtid med tidligere kundedata for at skabe både automatiserede og personlige e-mail-kampagner. Dens ekstra fordel er, at det er nyttigt fra erhvervelse og relationsopbygning til kundefastholdelse og win-back e-mail-kampagner. 

Her er 4 måder, hvorpå prædiktiv analyse forbedrer dine e-mailkampagnestrategier:

  1. At skaffe friske kunder – På tværs af andre medier er muligheden for at profilere og identificere look-alike-publikum et ideelt middel til markedsføring over for potentielle kunder. Langt de fleste reklamemaskiner har mulighed for at importere e-mailadresser for at profilere dine brugere demografisk, geografisk og endda baseret på deres interesser. Derefter kan denne profil (eller profiler) bruges til at annoncere til potentielle kunder med et tilbud om at tilmelde sig din e-mail-marketing.
  2. Stigende konverteringer – Når potentielle kunder bliver de første abonnenter, der modtager en salgsfremmende e-mail fra en virksomhed, modtager de typisk en velkomst-e-mail-serie i deres indbakke. Dens formål er at motivere dem til at købe et produkt. På samme måde får helt nye kundeemner sådanne e-mails og nogle gange et kvalitetskampagnetilbud. Ved at implementere forudsigende analyser til både demografiske og adfærdsmæssige data, kan du segmentere potentielle kunder - teste adskillige beskeder og tilbud - for at skabe informative, relevante og personlige e-mails, forbedre konverteringer og generere indtjening.
  3. Opbygning af relationer til kundefastholdelse – Forudsigende analyser kan bruge muligheder for produktanbefalinger til kundeengagement og fastholdelse. Disse data kan hjælpe dig med at målrette mod de rigtige kunder, som tidligere har købt dine produkter eller gennemset dem på din hjemmeside. Tilføjelse af forskellige detaljer som alder, køn, ordrebeløb, lokation osv. Det er muligt at identificere, hvilken slags produkter de gerne vil købe i fremtiden. Med disse data sender du e-mailindhold og tilbud til individuelle kundeemner. Forudsigende analyse er også nyttig til at bestemme, hvor ofte kunder foretager køb, du kan forstå den optimale frekvens for at sende dine produktrelaterede e-mails til dem. 
  4. Kunde win-back strategi – Sender en vi savner dig besked i en e-mail til alle kunder efter et bestemt tidsrum, siden de sidst købte et produkt. Ved hjælp af prædiktiv analyse kan du oprette personlige win-back e-mails og finde ud af det bedste tidsinterval til at sende e-mails til dem og tilbyde nogle rabatter eller incitamenter til at geninddrage dem.    

Prædiktiv markedsføring er et stærkt våben for marketingfolk til at forstå deres målgrupper og hjælpe dem med at anvende en kraftfuld strategi i deres e-mail-marketingkampagner. Med dette kan du imponere dine abonnenter, og konvertere dem til loyale kunder, hvilket i sidste ende fører til en stigning i salget.