Kaip el. pašto rinkodaros specialistai naudoja nuspėjamąją analizę, kad pagerintų savo el. prekybos rezultatus

Nuspėjamoji analizė el. pašto rinkodaroje

Atsiradimas nuspėjamoji analizė elektroninio pašto rinkodara tapo populiari, ypač elektroninės prekybos pramonėje. Naudojant nuspėjamąsias rinkodaros technologijas galima patobulinti taikymą, laiką ir galiausiai padidinti verslo keitimą el. paštu. Ši technologija atlieka pagrindinį vaidmenį nustatant, kokius produktus jūsų klientai greičiausiai pirks, kada jie greičiausiai pirks, ir suasmenintą turinį, kuris paskatins veiklą. 

Kas yra nuspėjamoji rinkodara?

Nuspėjamasis prekyba yra strategija, kuri naudoja praeities elgsenos duomenis, kad statistiškai prognozuotų būsimą elgesį. Duomenų, analizės ir nuspėjamojo matavimo metodai naudojami siekiant nustatyti, kurie rinkodaros veiksmai labiau konvertuoja, atsižvelgiant į klientų profilius ir elgesį. Šie duomenys atlieka pagrindinį vaidmenį priimant protingus sprendimus. Pritaikius rinkodarai el. paštu, algoritmai gali padėti nukreipti į atitinkamą auditoriją, sustiprinti įsitraukimą, sulaukti daugiau konversijų ir gauti daugiau pajamų iš el. pašto kampanijų. 

Kas yra nuspėjama analizė?

Nuspėjamasis Google Analytics yra į duomenis orientuotas procesas, kurį naudoja rinkodaros specialistai, norėdami suprasti klientų sąveiką ankstesnėse kampanijose ir svetainės veiklą, kuri gali numatyti būsimą elgesį. Nuspėjamoji analizė yra naudinga kuriant labiau suasmenintas ir aktualesnes rinkodaros kampanijas. Dėl pašto rinkodaros profesionalai, nuspėjamieji duomenų taškai suteikia įžvalgų ir galimybių, susijusių su klientų elgesiu, pavyzdžiui:

  • Tikimybė atsisakyti arba atsisakyti prenumeratos
  • Tikimybė įsigyti
  • Optimalus pirkimo laikas
  • Atitinkami produktai arba produktų kategorijos 
  • Bendra kliento gyvenimo trukmė (CLV)

Šie duomenys gali padėti įgyvendinti strategijas, išbandyti scenarijus ar net automatizuoti atitinkamo pranešimo siuntimą optimaliu laiku. Čia pateikiamos prognozės, kurios gali būti naudingos norint pagerinti pranešimą ir įvertinti bendrą el. pašto našumą.

  • Pirkimo ketinimas – Supratimas, kokia tikimybė, kad lankytojas pirks, gali padėti jums eiti į priekį ir pateikti tinkamą pranešimo turinį. Didelį susidomėjimą turintys lankytojai greičiausiai konvertuos, o išsaugodami nuolaidas tokiems kontaktams padidinsite LTV.
  • Numatoma būsimo pirkimo data – Vidutinės klasės ir sudėtingesni ESP turi galimybę apibendrinti kontaktinius pirkimo įpročius ir numatyti, kada jie gali pateikti būsimą užsakymą, todėl galite automatiškai pristatyti el. laišką su rekomenduojamais produktais tinkamu laiku.
  • Mėgstamiausias produktas arba prekių kategorija – Nustačius produktą ar produkto kategoriją, kuriai labiausiai patinka kiekvienas vartotojas, galėsite geriau parengti el. laiškus su jo pageidaujamu produktu.
  • Numatoma kliento viso gyvenimo vertė (CLemV) – žiūrint į istorinę kliento vertę, jo pirkimo dažnumą ir numatomą išpirkimo datą, galima sugeneruoti numatomą viso laikotarpio vertę. Ši analizė padeda suprasti, kas iš jūsų klientų yra ištikimiausias arba greičiausiai konvertuos už didesnę vidutinę užsakymo vertę (AOV). 

Įdiegę nuspėjamąją analizę savo el. pašto rinkodaros kampanijoje, jūsų kampanijos atrodys asmeniškesnės, tinkamesnės ir laiku atliekamos – tai padidins jūsų pajamas. 

Kaip nuspėjamoji analizė įgauna pagreitį?

Tiek įpareigojančios, tiek nuspėjamosios analizės rinka 10.01 m. siekė 2020 mln. USD, o prognozuojama, kad iki 35.45 m. ji sieks 2027 mlrd.CAGR) 21.9 % 2020–2027 m. 

Nuspėjamosios analizės rinkos statistika: 2027 m

Nuspėjamosios analizės populiarumą skatina daugybė veiksnių.

  • Saugojimo technologijos yra nebrangios ir keičiamos, todėl galima užfiksuoti ir greitai analizuoti terabaitus duomenų.
  • Apdorojimo greitis ir atminties paskirstymas serveriuose ir virtualiuose serveriuose (visuose serveriuose) suteikia galimybę panaudoti aparatinę įrangą, kad būtų galima vykdyti praktiškai neribotus scenarijus, kad būtų galima numatyti duomenis.
  • Platformos labai sparčiai integruoja šias priemones, todėl technologija tampa paprasta ir prieinama vidutiniam verslui.
  • Visa tai, kas išdėstyta pirmiau, labai pagerina rinkodaros kampanijų rezultatus, todėl investicijos į technologijas greitai atsiperka (ROTI).

Nuspėjamosios analizės naudojimas el. pašto rinkodaroje

Kalbant apie rinkodarą el. paštu, nuspėjamoji analizė palaiko organizacijos el. pašto paslaugų teikėją ir sujungia elgsenos atpažinimą realiuoju laiku su ankstesnių klientų duomenimis, kad sukurtų automatizuotas ir suasmenintas el. pašto kampanijas. Papildomas jo pranašumas yra tai, kad jis yra naudingas nuo įsigijimo ir santykių kūrimo iki klientų išlaikymo ir naudos el. pašto kampanijų. 

Štai 4 būdai, kaip nuspėjamoji analizė pagerina jūsų el. pašto kampanijos strategijas:

  1. Naujų klientų pritraukimas – Visose kitose priemonėse galimybė profiliuoti ir identifikuoti panašias auditorijas yra ideali rinkodaros priemonė potencialiems klientams. Didžioji dauguma reklamos variklių turi galimybę importuoti el. pašto adresus, kad būtų galima profiliuoti naudotojus demografiškai, geografiškai ir net pagal jų interesus. Tada tą profilį (ar profilius) galima naudoti reklamuojant potencialiems klientams su pasiūlymu prisiregistruoti el. paštu.
  2. Konversijų padidėjimas – Kai potencialūs klientai tampa pirmaisiais prenumeratoriais, kurie gauna reklaminį el. laišką iš įmonės, jie paprastai į savo pašto dėžutę gauna sveikinimo el. laiškų seriją. Jos tikslas – paskatinti juos pirkti produktą. Panašiai visi nauji potencialūs klientai gauna tokius el. laiškus, o kartais ir kokybišką reklaminį pasiūlymą. Įdiegę nuspėjamąją demografinių ir elgsenos duomenų analizę, galite segmentuoti potencialius klientus – išbandydami daugybę pranešimų ir pasiūlymų – kurdami informatyvius, aktualius ir suasmenintus el. laiškus, kurie pagerina konversijas ir generuoja pajamas.
  3. Santykių kūrimas siekiant išlaikyti klientus – Nuspėjamoji analizė gali naudoti produktų rekomendacijų parinktis klientų įtraukimui ir išlaikymui. Šie duomenys gali padėti nukreipti į tinkamus klientus, kurie anksčiau įsigijo jūsų produktus arba juos naršė jūsų svetainėje. Pridedant įvairias detales, tokias kaip amžius, lytis, užsakymo suma, vieta ir kt. Galima nustatyti, kokius produktus jie norėtų pirkti ateityje. Naudodami šiuos duomenis siunčiate el. pašto turinį ir pasiūlymus individualiems potencialiems klientams. Nuspėjamoji analizė taip pat naudinga nustatant, kaip dažnai klientai perka, galite suprasti, kaip optimaliai jiems siųsti su produktu susijusius el. laiškus. 
  4. Kliento atgavimo strategija – Siuntimas a mes tavęs pasiilgome el. laiške visiems klientams praėjus tam tikram laikotarpiui nuo paskutinio produkto įsigijimo. Naudodami nuspėjamąją analizę galite sukurti suasmenintus naudingus el. laiškus ir sužinoti geriausią laiko intervalą jiems siųsti el. laiškus bei pasiūlyti tam tikras nuolaidas ar paskatas juos vėl įtraukti.    

Nuspėjamoji rinkodara yra galingas ginklas rinkodaros specialistams suprasti savo tikslinę auditoriją ir padėti jiems taikyti galingą strategiją el. pašto rinkodaros kampanijose. Taip galite padaryti įspūdį savo prenumeratoriams ir paversti juos lojaliais klientais, o tai galiausiai padidins pardavimus.