Giunsa Paggamit sa mga Email Marketer ang Predictive Analytics Aron Mapauswag ang Ilang Mga Resulta sa Ecommerce

Predictive Analytics sa Email Marketing

Ang pagtungha sa predictive analytics sa email marketing nahimong popular, ilabi na sa ecommerce industriya. Ang paggamit sa mga predictive nga teknolohiya sa pagpamaligya adunay katakus sa pagpauswag sa pag-target, timing, ug sa katapusan pag-convert sa daghang negosyo pinaagi sa email. Kini nga teknolohiya nagdula usa ka hinungdanon nga papel sa pag-ila kung unsang mga produkto ang lagmit nga paliton sa imong mga kostumer, kung kanus-a sila mopalit, ug ang personal nga sulud nga magmaneho sa kalihokan. 

Unsa ang Matag-an nga Marketing?

Pagpang-ayo sa marketing usa ka estratehiya nga naggamit sa nangagi nga datos sa pamatasan aron matagna sa istatistika ang umaabot nga pamatasan. Ang mga datos, pag-analisa, ug mga pamaagi sa pagsukod sa matagnaon gigamit aron mahibal-an kung unsang mga aksyon sa pagpamaligya ang mas lagmit nga mabag-o base sa mga profile ug pamatasan sa kustomer. Kana nga datos adunay hinungdan nga papel sa paghimo og mga maayong desisyon. Kung gi-apply sa marketing sa email, ang mga algorithm makatabang kanimo nga ma-target ang mga may kalabotan nga mamiminaw, mapausbaw ang pakiglambigit, makahatag daghang mga pagkakabig, ug makamugna og daghang kita gikan sa mga kampanya sa email. 

Unsa ang Matag-an nga Analytics?

Pagpang-ayo analytics usa ka proseso nga nakabase sa datos nga gigamit sa mga tigpamaligya aron masabtan ang mga interaksyon sa mga kostumer sa nangaging mga kampanya ug kalihokan sa site nga makatagna sa umaabot nga pamatasan. Ang predictive analytics makatabang sa paghimo og mas personal ug may kalabutan nga mga kampanya sa marketing. Alang sa email marketing mga propesyonal, mga predictive data nga mga punto naghatag og mga panabut ug mga oportunidad alang sa mga kinaiya sa kustomer sama sa:

  • Posibilidad sa pag-churn o pag-unsubscribe
  • Lagmit sa pagpalit
  • Labing maayo nga panahon alang sa pagpalit
  • May kalabotan nga mga produkto o mga kategorya sa produkto 
  • Kinatibuk-ang bili sa tibuok kinabuhi sa kustomer (CLV)

Kini nga datos makatabang kanimo sa pagpatuman sa mga estratehiya, mga senaryo sa pagsulay, o bisan sa pag-automate sa pagpadala sa angay nga mensahe sa labing maayo nga panahon. Ania ang mga panagna nga mahimong mapuslanon sa pagpauswag sa mensahe, ug pagsukod sa kinatibuk-ang performance sa email.

  • Pagpalit tuyo – Ang pagsabot kon unsa ka dako ang posibilidad nga ang usa ka bisita mopalit makatabang kanimo sa pagpadayon ug paghatag sa hustong sulod sa imong mensahe. Ang mga bisita nga adunay taas nga lebel sa interes lagmit nga magbag-o, ug ang pagpreserbar sa imong mga diskwento alang sa ingon nga mga kontak makapataas sa LTV.
  • Gitagna nga petsa sa umaabot nga pagpalit – Ang mga mid-range ug mas sopistikado nga mga ESP adunay katakus sa pagtipon sa mga batasan sa pagpalit sa kontak ug pagpaabut kung kanus-a nila ibutang ang ilang umaabot nga order, nga makapahimo kanimo nga awtomatiko nga maghatud sa usa ka email nga adunay girekomenda nga mga produkto sa husto nga oras.
  • Paboritong produkto o kategorya sa produkto - Ang pag-ila sa produkto o kategorya sa produkto nga labing gipalabi sa matag tiggamit nagtugot kanimo nga mas maayo nga makahimo sa imong mga email gamit ang produkto nga gusto nila.
  • Gipaabot nga bili sa tibuok kinabuhi sa kustomer (CLemV) – Pinaagi sa pagtan-aw sa usa ka makasaysayanong bili sa usa ka kustomer, sa iyang kasubsob sa pagpalit, ug gipaabot nga petsa sa pagpalit pag-usab, ang usa ka gitagna nga tibuok kinabuhi nga bili mahimong mamugna. Kini nga pag-analisar makatabang kanimo nga masabtan kung kinsa sa imong mga kustomer ang labing maunongon o lagmit nga mag-convert sa mas taas nga average nga kantidad sa order (AOV). 

Ang pag-implementar sa predictive analytics sa imong email marketing nga kampanya maghimo sa imong mga kampanya nga mas personal, angay, ug tukma sa panahon - pagpalambo sa imong kita. 

Sa Unsang Paagi Nakuha ang Momentum sa Predictive Analytics?

Parehong ang prescriptive ug predictive analytics nga merkado nagbarug sa USD 10.01 milyon sa 2020 ug gitagna nga makahikap sa $ 35.45 bilyon sa 2027, ug motubo sa usa ka compound nga tinuig nga rate sa pagtubo (CAGR) nga 21.9% tali sa 2020 hangtod 2027. 

Predictive Analytics Market Statistics: 2027

Adunay ubay-ubay nga mga hinungdan nga nagduso sa pagkapopular sa predictive analytics.

  • Ang mga teknolohiya sa pagtipig dili mahal ug scalable, nga makapahimo sa abilidad sa pagkuha ug dali nga pag-analisar sa mga terabytes sa datos.
  • Ang katulin sa pagproseso ug ang alokasyon sa memorya sa mga server ug mga virtual server (sa mga server) naghatag og mga oportunidad sa paggamit sa hardware aron sa pagpadagan sa halos walay kinutuban nga mga sitwasyon aron sa pagtagna sa datos.
  • Ang mga plataporma naghiusa niini nga mga himan sa usa ka igo nga rate ug naghimo sa teknolohiya nga yano ug barato sa kasagaran nga negosyo.
  • Ang tanan sa ibabaw naghatag usa ka hinungdanon nga pagtaas sa mga resulta sa kampanya sa pagpamaligya, nga nagresulta sa usa ka paspas nga pagbalik sa pamuhunan sa teknolohiya (ROTI).

Paggamit sa Predictive Analytics sa Email Marketing

Kung bahin sa pagpamaligya sa email, gisuportahan sa predictive analytics ang email service provider sa usa ka organisasyon ug gihiusa ang real-time nga pag-ila sa pamatasan sa nangaging datos sa kustomer aron mahimo ang parehas nga awtomatiko ug personal nga mga kampanya sa email. Ang dugang nga bentaha niini mao nga kini makatabang gikan sa pag-angkon ug pagpauswag sa relasyon hangtod sa pagpadayon sa kostumer ug pagdaog-balik nga mga kampanya sa email. 

Ania ang 4 nga mga paagi aron mapaayo sa predictive analytics ang imong mga estratehiya sa kampanya sa email:

  1. Pag-angkon og bag-ong mga kustomer - Sa ubang mga medium, ang oportunidad sa pag-profile ug pag-ila sa parehas nga mga tumatan-aw usa ka sulundon nga paagi sa pagpamaligya sa umaabot nga mga kustomer. Ang kadaghanan sa mga makina sa advertising adunay katakus sa pag-import sa mga adres sa email aron ma-profile ang imong mga tiggamit sa demograpiko, geograpiya, ug bisan pa base sa ilang mga interes. Unya, kana nga profile (o mga profile) mahimong magamit sa pag-anunsyo sa mga umaabot nga kustomer nga adunay usa ka tanyag nga mag-sign-up alang sa imong marketing sa email.
  2. Nagkadaghan nga mga pagkakabig - Kung ang mga potensyal nga kustomer mahimong una nga mga subscriber nga makadawat usa ka pang-promosyon nga email gikan sa usa ka kompanya, kasagaran sila makadawat usa ka serye sa pag-abiabi sa email sa ilang inbox. Ang tumong niini mao ang pagdasig kanila sa pagpalit og produkto. Sa susama, ang tanan nga bag-ong mga prospect makakuha sa ingon nga mga email, ug usahay usa ka kalidad nga tanyag nga promosyon. Pinaagi sa pag-implementar sa predictive analytics sa demographic, ug behavioral data, mahimo nimong i-segment ang mga potensyal nga kustomer - pagsulay sa daghang mga mensahe, ug mga tanyag - aron makahimo og informative, may kalabutan, ug personalized nga mga email nga makapauswag sa mga conversion, ug makamugna og kita.
  3. Pagtukod og mga relasyon alang sa pagpadayon sa kustomer – Ang predictive analytics mahimong mogamit sa mga opsyon sa rekomendasyon sa produkto alang sa customer engagement, ug retention. Kini nga datos makatabang kanimo sa pag-target sa husto nga mga kustomer nga mipalit kaniadto sa imong mga produkto o nag-browse niini sa imong website. Pagdugang sa lainlaing mga detalye sama sa edad, gender, kantidad sa order, lokasyon, ug uban pa. Posible nga mailhan kung unsang klase sa mga produkto ang gusto nila paliton sa umaabot. Uban niini nga datos, nagpadala ka sa sulud sa email ug mga tanyag sa indibidwal nga mga prospect. Mapuslanon usab ang predictive analytics sa pagdeterminar kung unsa ka subsob ang mga kustomer nga mamalit, masabtan nimo ang labing taas nga frequency sa pagpadala sa imong mga email nga may kalabutan sa produkto ngadto kanila. 
  4. Diskarte sa pagbawi sa kustomer - Pagpadala a gimingaw mi nimo mensahe sa usa ka email sa tanan nga mga kustomer pagkahuman sa usa ka piho nga gidugayon sa oras sukad sila katapusan nga mipalit usa ka produkto. Uban sa tabang sa predictive analytics, makahimo ka og personalized nga win-back nga mga email, ug mahibal-an ang pinakamaayo nga agwat sa panahon sa pagpadala sa mga email ngadto kanila, ug magtanyag og pipila ka mga diskwento o mga insentibo aron makig-uli kanila.    

Ang predictive marketing usa ka kusgan nga hinagiban alang sa mga tigpamaligya aron masabtan ang ilang target nga mga mamiminaw ug tabangan sila nga magamit ang usa ka kusgan nga estratehiya sa ilang mga kampanya sa pagpamaligya sa email. Uban niini, mahimo nimong mapabilib ang imong mga subscriber, ug mabag-o sila nga maunongon nga mga kostumer, nga sa katapusan mosangput sa pagtaas sa mga halin.