Kako trgovci putem e-pošte koriste prediktivnu analitiku da poboljšaju svoje rezultate e-trgovine

Prediktivna analitika u marketingu e-pošte

Nastanak prediktivna analitika u marketingu e-pošte postao je popularan, posebno u industriji e-trgovine. Korištenje prediktivnih marketinških tehnologija ima sposobnost poboljšanja ciljanja, vremena i u konačnici pretvorbe više poslova putem e-pošte. Ova tehnologija igra ključnu ulogu u identificiranju proizvoda koje će vaši kupci vjerojatno kupiti, kada će vjerojatno izvršiti kupnju i personaliziranog sadržaja koji će potaknuti aktivnost. 

Što je prediktivni marketing?

Prediktivni marketing je strategija koja koristi podatke o ponašanju iz prošlosti za statističko predviđanje budućeg ponašanja. Tehnike mjerenja podataka, analize i predviđanja koriste se kako bi se utvrdilo koje marketinške radnje imaju veću vjerojatnost za konverziju na temelju profila i ponašanja kupaca. Ti podaci igraju ključnu ulogu u donošenju pametnih odluka. Kada se primjenjuju na marketing putem e-pošte, algoritmi vam mogu pomoći da ciljate relevantnu publiku, poboljšate angažman, ostvarite više konverzija i ostvarite veći prihod od kampanja e-pošte. 

Što je prediktivna analitika?

Prediktivni analitika je proces orijentiran na podatke koji marketinški stručnjaci koriste za razumijevanje interakcija kupaca u prošlim kampanjama i aktivnosti na web-lokaciji koji mogu predvidjeti buduće ponašanje. Prediktivna analitika pomaže u stvaranju personaliziranijih i relevantnijih marketinških kampanja. Za e-mail marketing profesionalci, prediktivne podatkovne točke pružaju uvide i prilike za ponašanja kupaca kao što su:

  • Vjerojatnost odbacivanja ili otkazivanja pretplate
  • Vjerojatnost kupnje
  • Optimalno vrijeme za kupnju
  • Relevantni proizvodi ili kategorije proizvoda 
  • Ukupna životna vrijednost korisnika (CLV)

Ovi vam podaci mogu pomoći da izvršite strategije, testirate scenarije ili čak automatizirate slanje odgovarajuće poruke u optimalno vrijeme. Ovdje su predviđanja koja mogu biti korisna za poboljšanje poruke i mjerenje ukupne izvedbe e-pošte.

  • Kupovna namjera – Razumijevanje vjerojatnosti da će posjetitelj kupiti može vam pomoći da nastavite i isporučite pravi sadržaj u svojoj poruci. Posjetitelji koji imaju visoku razinu interesa vjerojatno će izvršiti konverziju, a očuvanje vaših popusta za takve kontakte povećat će LTV.
  • Predviđeni datum nadolazeće kupnje – Srednji i sofisticiraniji ESP-ovi imaju mogućnost objedinjavanja navika kupnje putem kontakta i predviđanja kada bi mogli naručiti nadolazeću narudžbu, omogućujući vam da automatski isporučite e-poruku s preporučenim proizvodima u pravo vrijeme.
  • Omiljeni proizvod ili kategorija proizvoda – Identificiranje proizvoda ili kategorije proizvoda koje svaki korisnik najviše preferira omogućuje vam da bolje izradite svoje e-poruke s proizvodom koji on preferira.
  • Predviđena životna vrijednost kupca (CLemV) – Gledajući povijesnu vrijednost kupca, njegovu/njezinu učestalost kupnje i očekivani datum ponovne kupnje, može se generirati predviđena životna vrijednost. Ova vam analiza pomaže razumjeti tko je od vaših kupaca najlojalniji ili će najvjerojatnije izvršiti konverziju po višoj prosječnoj vrijednosti narudžbe (AOV). 

Implementacijom prediktivne analitike u vašu marketinšku kampanju putem e-pošte učinit ćete da vaše kampanje izgledaju osobnije, prikladnije i pravodobnije – poboljšavajući vaš prihod. 

Kako prediktivna analitika dobiva na zamahu?

I tržište propisne i prediktivne analitike iznosilo je 10.01 milijuna USD u 2020. i predviđa se da će dostići 35.45 milijardi USD do 2027. godine i rasti po zajedničkoj godišnjoj stopi rasta (CAGR) od 21.9% u razdoblju od 2020. do 2027. 

Statistika tržišta prediktivne analitike: 2027

Brojni su čimbenici koji pokreću popularnost prediktivne analitike.

  • Tehnologije pohrane su jeftine i skalabilne, omogućujući mogućnost hvatanja i brze analize terabajta podataka.
  • Brzina obrade i dodjela memorije na poslužiteljima i virtualnim poslužiteljima (na više poslužitelja) pružaju mogućnosti za iskorištavanje hardvera za pokretanje gotovo neograničenih scenarija za predviđanje podataka.
  • Platforme integriraju ove alate velikom brzinom i čine tehnologiju jednostavnom i pristupačnom prosječnom poslu.
  • Sve navedeno osigurava značajno povećanje rezultata marketinške kampanje, što rezultira brzim povratom ulaganja u tehnologiju (Roti).

Upotreba prediktivne analitike u marketingu e-pošte

Kada je u pitanju marketing putem e-pošte, prediktivna analitika podržava pružatelja usluga e-pošte organizacije i integrira prepoznavanje ponašanja u stvarnom vremenu s prošlim podacima o korisnicima kako bi se stvorile automatizirane i personalizirane kampanje e-pošte. Njegova dodatna prednost je da je od pomoći od akvizicije i izgradnje odnosa do zadržavanja kupaca i povratnih kampanja e-pošte. 

Evo 4 načina na koje prediktivna analitika poboljšava vaše strategije e-mail kampanja:

  1. Stjecanje svježih kupaca – U svim drugim medijima, prilika za profiliranje i identificiranje publike koja je slična, idealno je sredstvo marketinga potencijalnim kupcima. Velika većina oglašavačkih mehanizama ima mogućnost uvoza adresa e-pošte kako bi profilirali vaše korisnike demografski, zemljopisno, pa čak i na temelju njihovih interesa. Zatim se taj profil (ili profili) može koristiti za oglašavanje potencijalnim kupcima s ponudom da se prijave za vaš email marketing.
  2. Povećanje konverzija – Kada potencijalni kupci postanu prvi pretplatnici koji dobiju promotivnu e-poštu od neke tvrtke, obično primaju seriju e-pošte dobrodošlice u svoju pristiglu poštu. Njegov cilj je motivirati ih da kupe proizvod. Slično, potpuno novi potencijalni klijenti dobivaju takve e-poruke, a ponekad i kvalitetnu promotivnu ponudu. Implementacijom prediktivne analitike za demografske podatke i podatke o ponašanju, možete segmentirati potencijalne kupce – testirajući brojne poruke i ponude – kako biste stvorili informativne, relevantne i personalizirane e-poruke, poboljšale konverzije i ostvarile prihod.
  3. Izgradnja odnosa za zadržavanje kupaca – Prediktivna analitika može koristiti opcije preporuka proizvoda za angažman i zadržavanje kupaca. Ovi vam podaci mogu pomoći da ciljate prave kupce koji su prethodno kupili vaše proizvode ili ih pregledavali na vašoj web stranici. Dodavanje raznih detalja kao što su dob, spol, iznos narudžbe, lokacija, itd. Moguće je identificirati kakve proizvode žele kupiti u budućnosti. S tim podacima šaljete sadržaj e-pošte i ponude pojedinačnim potencijalnim klijentima. Prediktivna analitika je također korisna u određivanju koliko često kupci kupuju, možete razumjeti optimalnu učestalost slanja e-pošte u vezi s proizvodima. 
  4. Strategija povratka kupaca – Slanje a Nedostaješ nam poruku u e-poruci svim kupcima nakon određenog vremena od posljednje kupnje proizvoda. Uz pomoć prediktivne analitike, možete kreirati personalizirane povratne e-poruke i saznati najbolji vremenski interval za slanje e-pošte na njih te ponuditi neke popuste ili poticaje da ih ponovno angažirate.    

Prediktivni marketing snažno je oružje za marketinške stručnjake kako bi razumjeli svoju ciljanu publiku i pomogli im u primjeni moćne strategije u svojim marketinškim kampanjama putem e-pošte. Time možete impresionirati svoje pretplatnike, te ih pretvoriti u vjerne kupce, što u konačnici dovodi do povećanja prodaje.