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

Prediktivna analitika u marketingu e-pošte

Pojava prediktivna analitika u email marketingu je postao popularan, posebno u industriji e-trgovine. Korištenje prediktivnih marketinških tehnologija ima mogućnost poboljšanja ciljanja, tajminga i konačnog pretvaranja više poslova putem e-pošte. Ova tehnologija igra ključnu ulogu u identifikaciji proizvoda koje će vaši kupci vjerovatno kupiti, kada će vjerovatno izvršiti kupovinu i personaliziranog sadržaja koji će potaknuti aktivnost. 

Šta je prediktivni marketing?

Prediktivni marketing je strategija koja koristi podatke o ponašanju iz prošlosti za statističko predviđanje budućeg ponašanja. Tehnike mjerenja podataka, analize i prediktivnog mjerenja koriste se da bi se utvrdilo koje marketinške akcije će vjerovatnije pretvoriti na osnovu 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 email kampanja. 

Šta je prediktivna analitika?

Prediktivni analitika je proces orijentiran na podatke koji koriste marketinški stručnjaci za razumijevanje interakcija kupaca u prošlim kampanjama i aktivnosti na web stranici koja može predvidjeti buduće ponašanje. Prediktivna analitika pomaže u kreiranju personaliziranijih i relevantnijih marketinških kampanja. Za E-mail marketing profesionalci, prediktivni podaci pružaju uvide i mogućnosti za ponašanja kupaca kao što su:

  • Vjerojatnost odbacivanja ili odjave
  • Verovatnoća kupovine
  • Optimalno vrijeme za kupovinu
  • Relevantni proizvodi ili kategorije proizvoda 
  • Ukupna životna vrijednost korisnika (CLV)

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

  • Kupovna namjera – Razumijevanje vjerovatnoće da će posjetitelj kupiti može vam pomoći da nastavite i isporučite pravi sadržaj u svojoj poruci. Posjetioci koji imaju visok nivo interesovanja će vjerovatno izvršiti konverziju, a očuvanje vaših popusta za takve kontakte će povećati LTV.
  • Predviđeni datum predstojeće kupovine – Srednji i sofisticiraniji ESP-ovi imaju mogućnost da objedine navike pri kupovini putem kontakta i predvide kada bi mogli poslati svoju naredbu, što vam omogućava da automatski isporučite e-poruku s preporučenim proizvodima u pravo vrijeme.
  • Omiljeni proizvod ili kategorija proizvoda – Identifikacija proizvoda ili kategorije proizvoda koju svaki korisnik najviše preferira omogućava vam da bolje kreirate svoje e-poruke s proizvodom koji on preferira.
  • Očekivana životna vrijednost kupca (CLemV) – Gledajući istorijsku vrijednost kupca, njegovu/njenu učestalost kupovine i očekivani datum ponovne kupovine, može se generisati predviđena životna vrijednost. Ova analiza vam pomaže da shvatite ko je od vaših kupaca najlojalniji ili će najvjerovatnije 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 pravovremenije – poboljšavajući Vaš prihod. 

Kako prediktivna analitika dobija na zamahu?

Tržište i preskriptivne i prediktivne analitike iznosilo je 10.01 miliona dolara u 2020. i predviđa se da će dostići 35.45 milijardi dolara do 2027. godine i rasti po složenoj godišnjoj stopi rasta (CAGR) od 21.9% u periodu od 2020. do 2027. 

Statistika tržišta prediktivne analitike: 2027

Brojni su faktori koji pokreću popularnost prediktivne analitike.

  • Tehnologije za skladištenje su jeftine i skalabilne, omogućavajući mogućnost hvatanja i brze analize terabajta podataka.
  • Brzina obrade i alokacija memorije na serverima i virtuelnim serverima (preko servera) pruža mogućnosti da se hardver iskoristi za pokretanje praktično neograničenih scenarija za predviđanje podataka.
  • Platforme integrišu ove alate u značajnoj meri i čine tehnologiju jednostavnom i pristupačnom prosečnom preduzeću.
  • Sve gore 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 realnom vremenu s podacima o prošlim klijentima kako bi se kreirale automatizirane i personalizirane email kampanje. Njegova dodatna prednost je što je od pomoći od akvizicije i izgradnje odnosa do zadržavanja kupaca i povratnih email kampanja. 

Evo 4 načina na koje prediktivna analitika poboljšava vaše strategije email kampanja:

  1. Sticanje svježih kupaca – U svim drugim medijima, prilika da se profiliše i identifikuje slična publika je idealno sredstvo marketinga potencijalnim kupcima. Ogromna većina reklamnih mašina ima mogućnost uvoza adresa e-pošte kako bi profilirali vaše korisnike demografski, geografski, pa čak i na osnovu 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 kompanije, obično dobiju seriju e-poruka dobrodošlice u svoj inbox. Njegov cilj je da ih motiviše da kupe proizvod. Slično, potpuno novi potencijalni klijenti dobijaju 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 kreirali 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 podaci vam mogu pomoći da ciljate prave kupce koji su prethodno kupili vaše proizvode ili ih pregledali na vašoj web stranici. Dodavanje raznih detalja kao što su dob, spol, iznos narudžbe, lokacija, itd. Moguće je identificirati koje vrste proizvoda bi željeli kupiti u budućnosti. Sa ovim 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-poruka u vezi s vašim proizvodima. 
  4. Strategija povratka kupaca – Slanje a nedostajes nam poruku u e-poruci svim kupcima nakon određenog vremena od kada su zadnji put kupili proizvod. Uz pomoć prediktivne analitike, možete kreirati personalizirane povratne e-poruke i saznati najbolji vremenski interval za slanje e-pošte na njih i ponuditi neke popuste ili poticaje da ih ponovo angažirate.    

Prediktivni marketing je moćno oružje za trgovce da razumiju svoju ciljnu publiku i pomognu im da primjene moćnu strategiju u svojim marketinškim kampanjama putem e-pošte. Ovim možete impresionirati svoje pretplatnike i pretvoriti ih u lojalne kupce, što u konačnici dovodi do povećanja prodaje.