Cara Pemasar E-mel Menggunakan Analitis Ramalan Untuk Meningkatkan Keputusan E-dagang Mereka

Analitis Ramalan dalam Pemasaran E-mel

Kemunculan analisis ramalan dalam pemasaran e-mel telah menjadi popular, terutamanya dalam industri e-dagang. Menggunakan teknologi pemasaran ramalan mempunyai keupayaan untuk meningkatkan penyasaran, masa dan akhirnya menukar lebih banyak perniagaan melalui e-mel. Teknologi ini memainkan peranan penting dalam mengenal pasti produk yang mungkin dibeli oleh pelanggan anda, masa mereka berkemungkinan membuat pembelian dan kandungan diperibadikan yang akan mendorong aktiviti tersebut. 

Apa itu Pemasaran Ramalan?

Ramalan pemasaran ialah strategi yang menggunakan data tingkah laku masa lalu untuk meramalkan tingkah laku masa hadapan secara statistik. Data, analisis dan teknik pengukuran ramalan digunakan untuk menentukan tindakan pemasaran yang lebih berkemungkinan untuk menukar berdasarkan profil dan gelagat pelanggan. Data itu memainkan peranan penting dalam membuat keputusan yang bijak. Apabila digunakan pada pemasaran e-mel, algoritma boleh membantu anda menyasarkan khalayak yang berkaitan, meningkatkan penglibatan, menghasilkan lebih banyak penukaran dan menjana lebih banyak hasil daripada kempen e-mel. 

Apa itu Analisis Ramalan?

Ramalan analisis ialah proses berorientasikan data yang digunakan oleh pemasar untuk memahami interaksi pelanggan dalam kempen lalu dan aktiviti tapak yang boleh meramalkan tingkah laku masa hadapan. Analitis ramalan membantu dalam membuat kempen pemasaran yang lebih diperibadikan dan berkaitan. Untuk pemasaran e-mel profesional, titik data ramalan memberikan pandangan dan peluang untuk gelagat pelanggan seperti:

  • Kebarangkalian untuk churn atau berhenti melanggan
  • Kemungkinan untuk membeli
  • Masa optimum untuk pembelian
  • Produk atau kategori produk yang berkaitan 
  • Nilai keseluruhan seumur hidup pelanggan (CLV)

Data ini boleh membantu anda melaksanakan strategi, menguji senario, atau mengautomasikan penghantaran mesej yang sesuai pada masa yang optimum. Berikut ialah ramalan yang boleh berguna untuk meningkatkan mesej dan mengukur prestasi e-mel keseluruhan.

  • Niat membeli – Memahami kemungkinan pelawat membeli boleh membantu anda meneruskan dan menyampaikan kandungan yang betul dalam mesej anda. Pelawat yang mempunyai tahap minat yang tinggi berkemungkinan akan menukar dan mengekalkan diskaun anda untuk kenalan sedemikian akan meningkatkan LTV.
  • Tarikh ramalan pembelian akan datang – ESP jarak pertengahan dan lebih canggih mempunyai keupayaan untuk mengagregat tabiat pembelian kenalan dan menjangkakan bila mereka mungkin membuat pesanan akan datang, membolehkan anda menghantar e-mel secara automatik dengan produk yang disyorkan pada masa yang betul.
  • Produk kegemaran atau kategori produk – Mengenal pasti produk atau kategori produk yang paling disukai oleh setiap pengguna membolehkan anda menghasilkan e-mel anda dengan lebih baik dengan produk yang digemari oleh mereka.
  • Nilai jangka hayat pelanggan yang dijangkakan (CLemV) – Dengan melihat nilai sejarah pelanggan, kekerapan pembeliannya dan tarikh jangkaan pembelian semula, nilai jangka hayat yang diramalkan boleh dijana. Analisis ini membantu anda memahami siapa antara pelanggan anda yang paling setia atau kemungkinan besar akan menukar pada nilai pesanan purata yang lebih tinggi (AOV). 

Melaksanakan analitik ramalan dalam kempen pemasaran e-mel anda akan menjadikan kempen anda kelihatan lebih peribadi, sesuai dan tepat pada masanya – meningkatkan hasil anda. 

Bagaimanakah Analitis Ramalan Mendapat Momentum?

Kedua-dua pasaran analitik preskriptif dan ramalan berjumlah USD 10.01 juta pada 2020 dan diramalkan akan mencecah $35.45 bilion menjelang 2027, dan berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun (CAGR) sebanyak 21.9% antara 2020 hingga 2027. 

Statistik Pasaran Analitis Ramalan: 2027

Terdapat beberapa faktor yang mendorong populariti analisis ramalan.

  • Teknologi storan adalah murah dan berskala, membolehkan keupayaan untuk menangkap dan menganalisis dengan cepat terabait data.
  • Kelajuan pemprosesan dan peruntukan memori pada pelayan dan pelayan maya (merentas pelayan) memberikan peluang untuk memanfaatkan perkakasan untuk menjalankan senario hampir tanpa had untuk meramal data.
  • Platform menyepadukan alat ini pada kadar yang besar dan menjadikan teknologi itu mudah dan mampu dimiliki oleh perniagaan biasa.
  • Semua perkara di atas memberikan peningkatan yang ketara dalam hasil kempen pemasaran, yang menghasilkan pulangan yang cepat ke atas pelaburan teknologi (ROTI).

Penggunaan Analitis Ramalan dalam Pemasaran E-mel

Apabila bercakap tentang pemasaran e-mel, analitis ramalan menyokong penyedia perkhidmatan e-mel organisasi dan menyepadukan pengecaman tingkah laku masa nyata dengan data pelanggan lepas untuk mencipta kedua-dua kempen e-mel automatik dan diperibadikan. Kelebihan tambahannya ialah ia membantu daripada pemerolehan dan pembinaan perhubungan kepada pengekalan pelanggan dan kempen e-mel menang kembali. 

Berikut ialah 4 cara analitis ramalan memperbaik strategi kempen e-mel anda:

  1. Memperoleh pelanggan baru – Merentasi medium lain, peluang untuk memprofil dan mengenal pasti khalayak yang serupa ialah cara pemasaran yang ideal kepada bakal pelanggan. Sebilangan besar enjin pengiklanan mempunyai keupayaan untuk mengimport alamat e-mel untuk memprofilkan pengguna anda secara demografi, geografi dan juga berdasarkan minat mereka. Kemudian, profil (atau profil) itu boleh digunakan untuk mengiklankan kepada bakal pelanggan dengan tawaran untuk mendaftar untuk pemasaran e-mel anda.
  2. Meningkatkan penukaran – Apabila bakal pelanggan menjadi pelanggan pertama yang menerima e-mel promosi daripada syarikat, mereka biasanya menerima siri e-mel alu-aluan ke peti masuk mereka. Objektifnya adalah untuk memotivasikan mereka untuk membeli sesuatu produk. Begitu juga, prospek baharu mendapat e-mel sedemikian, dan kadangkala tawaran promosi yang berkualiti. Dengan melaksanakan analitik ramalan kepada kedua-dua data demografi dan tingkah laku, anda boleh membahagikan bakal pelanggan – menguji banyak mesej dan tawaran – untuk mencipta e-mel bermaklumat, berkaitan dan diperibadikan meningkatkan penukaran dan menjana pendapatan.
  3. Membina hubungan untuk pengekalan pelanggan – Analitis ramalan boleh menggunakan pilihan pengesyoran produk untuk penglibatan dan pengekalan pelanggan. Data ini boleh membantu anda menyasarkan pelanggan yang betul yang sebelum ini telah membeli produk anda atau menyemak imbasnya di tapak web anda. Menambah pelbagai butiran seperti umur, jantina, jumlah pesanan, lokasi, dll. Anda boleh mengenal pasti jenis produk yang mereka ingin beli pada masa hadapan. Dengan data ini, anda menghantar kandungan dan tawaran e-mel kepada prospek individu. Analitis ramalan juga berguna dalam menentukan kekerapan pelanggan membuat pembelian, anda boleh memahami kekerapan optimum untuk menghantar e-mel berkaitan produk anda kepada mereka. 
  4. Strategi menang balik pelanggan – Menghantar a Kami rindu kamu mesej dalam e-mel kepada semua pelanggan selepas tempoh masa tertentu sejak kali terakhir mereka membeli produk. Dengan bantuan analitik ramalan, anda boleh membuat e-mel menang kembali yang diperibadikan, dan mengetahui selang masa terbaik untuk menghantar e-mel kepada mereka, dan menawarkan beberapa diskaun atau insentif untuk berinteraksi semula dengan mereka.    

Pemasaran ramalan ialah senjata ampuh untuk pemasar memahami khalayak sasaran mereka dan membantu mereka menggunakan strategi yang berkuasa dalam kempen pemasaran e-mel mereka. Dengan ini, anda boleh menarik perhatian pelanggan anda, dan menukar mereka menjadi pelanggan setia, yang akhirnya membawa kepada peningkatan dalam jualan.