چگونه بازاریابان ایمیل از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای بهبود نتایج تجارت الکترونیک خود استفاده می کنند

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در بازاریابی ایمیلی

ظهور تحلیل های پیش بینی در بازاریابی ایمیلی به خصوص در صنعت تجارت الکترونیک محبوبیت پیدا کرده است. استفاده از فناوری‌های بازاریابی پیش‌بینی‌کننده این قابلیت را دارد که هدف‌گذاری، زمان‌بندی و در نهایت تبدیل کسب‌وکار بیشتر از طریق ایمیل را بهبود بخشد. این فناوری نقش کلیدی در شناسایی محصولاتی که مشتریان شما احتمالاً خریداری می‌کنند، زمانی که احتمالاً خرید می‌کنند و محتوای شخصی‌سازی‌شده‌ای که باعث ایجاد فعالیت می‌شود، ایفا می‌کند. 

بازاریابی پیش بینی کننده چیست؟

پیش بینی کننده بازار یابی یک استراتژی است که از داده های رفتاری گذشته برای پیش بینی آماری رفتار آینده استفاده می کند. داده‌ها، تجزیه و تحلیل و تکنیک‌های اندازه‌گیری پیش‌بینی‌کننده برای تعیین اینکه کدام فعالیت‌های بازاریابی بر اساس پروفایل‌ها و رفتارهای مشتری با احتمال بیشتری تبدیل می‌شوند، استفاده می‌شوند. این داده ها نقش کلیدی در تصمیم گیری های هوشمند دارند. وقتی در بازاریابی ایمیلی اعمال می‌شود، الگوریتم‌ها می‌توانند به شما کمک کنند تا مخاطبان مربوطه را هدف قرار دهید، تعامل را افزایش دهید، تبدیل‌های بیشتری را به همراه داشته باشید و درآمد بیشتری از کمپین‌های ایمیل ایجاد کنید. 

Predictive Analytics چیست؟

پیش بینی کننده علم تجزیه و تحلیل یک فرآیند داده محور است که توسط بازاریابان برای درک تعاملات مشتریان در کمپین های گذشته و فعالیت سایت استفاده می شود که می تواند رفتار آینده را پیش بینی کند. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در ایجاد کمپین های بازاریابی شخصی و مرتبط تر مفید است. برای بازاریابی پست الکترونیک متخصصان، نقاط داده پیش‌بینی، بینش و فرصت‌هایی را برای رفتارهای مشتری فراهم می‌کنند، مانند:

  • احتمال انصراف یا لغو اشتراک
  • احتمال خرید
  • زمان بهینه برای خرید
  • محصولات یا دسته بندی محصولات مرتبط 
  • ارزش کلی طول عمر مشتری (CLV)

این داده ها می توانند به شما در اجرای استراتژی ها، سناریوهای آزمایشی یا حتی خودکارسازی ارسال پیام مناسب در زمان بهینه کمک کنند. در اینجا پیش‌بینی‌هایی وجود دارد که می‌تواند برای بهبود پیام و اندازه‌گیری عملکرد کلی ایمیل مفید باشد.

  • قصد خرید - درک میزان احتمال خرید یک بازدیدکننده می تواند به شما کمک کند تا محتوای مناسب را در پیام خود ارائه دهید. بازدیدکنندگانی که علاقه بالایی دارند احتمالاً تبدیل خواهند شد و حفظ تخفیف شما برای چنین مخاطبینی باعث افزایش LTV خواهد شد.
  • تاریخ پیش بینی شده برای خرید آینده - ESP های میان رده و پیچیده تر این توانایی را دارند که عادت های خرید تماسی را جمع آوری کنند و پیش بینی کنند که چه زمانی ممکن است سفارش آینده خود را ارسال کنند، و به شما امکان می دهند به طور خودکار ایمیلی را با محصولات توصیه شده در زمان درست تحویل دهید.
  • محصول یا دسته بندی محصول مورد علاقه - شناسایی محصول یا دسته بندی محصولی که بیشتر توسط هر کاربر ترجیح داده می شود، به شما امکان می دهد ایمیل های خود را بهتر با محصولی که توسط آنها ترجیح داده می شود تولید کنید.
  • ارزش طول عمر مشتری پیش بینی شده (CLemV) – با نگاه کردن به ارزش تاریخی یک مشتری، دفعات خرید او و تاریخ پیش‌بینی شده خرید مجدد، می‌توان ارزش طول عمر پیش‌بینی‌شده‌ای را ایجاد کرد. این تجزیه و تحلیل به شما کمک می کند بفهمید چه کسی از مشتریان شما وفادارتر است یا به احتمال زیاد می تواند با میانگین ارزش سفارش بالاتر تبدیل شود (AOV). 

پیاده‌سازی تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در کمپین بازاریابی ایمیلی، کمپین‌های شما را شخصی‌تر، مناسب‌تر و به‌موقع‌تر جلوه می‌دهد – و درآمد شما را بهبود می‌بخشد. 

چگونه تجزیه و تحلیل پیشگویانه شتاب به دست می آورد؟

هر دو بازار تجزیه و تحلیل تجویزی و پیش بینی در سال 10.01 به 2020 میلیون دلار رسید و پیش بینی می شود تا سال 35.45 به 2027 میلیارد دلار برسد و با نرخ رشد ترکیبی سالانه رشد کند.CAGR) از 21.9٪ بین 2020 تا 2027. 

آمار بازار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: 2027

تعدادی از عوامل وجود دارد که محبوبیت تجزیه و تحلیل پیش بینی را افزایش می دهد.

  • فن‌آوری‌های ذخیره‌سازی ارزان و مقیاس‌پذیر هستند و امکان جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل سریع ترابایت داده را فراهم می‌کنند.
  • سرعت پردازش و تخصیص حافظه در سرورها و سرورهای مجازی (در سراسر سرورها) فرصت هایی را برای مهار سخت افزار برای اجرای سناریوهای تقریباً نامحدود برای پیش بینی داده ها فراهم می کند.
  • پلتفرم‌ها این ابزارها را با نرخ قابل توجهی ادغام می‌کنند و فناوری را برای کسب‌وکارهای معمولی ساده و مقرون به صرفه می‌سازند.
  • همه موارد فوق باعث افزایش قابل توجهی در نتایج کمپین بازاریابی می شود که منجر به بازگشت سریع سرمایه گذاری در فناوری می شود.روتی).

استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در بازاریابی ایمیلی

وقتی صحبت از بازاریابی ایمیلی به میان می‌آید، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از ارائه‌دهنده خدمات ایمیل سازمان پشتیبانی می‌کند و تشخیص رفتار در زمان واقعی را با داده‌های قبلی مشتریان برای ایجاد کمپین‌های ایمیل خودکار و شخصی ادغام می‌کند. مزیت اضافه آن این است که از کسب و ایجاد رابطه گرفته تا حفظ مشتری و کمپین های ایمیل برنده کمک می کند. 

در اینجا 4 روش برای بهبود استراتژی های کمپین ایمیلی توسط تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده آورده شده است:

  1. به دست آوردن مشتریان تازه - در سایر رسانه‌ها، فرصت برای معرفی و شناسایی مخاطبان مشابه، ابزاری ایده‌آل برای بازاریابی برای مشتریان احتمالی است. اکثریت قریب به اتفاق موتورهای تبلیغاتی این توانایی را دارند که آدرس‌های ایمیل را برای مشخصات جمعیتی، جغرافیایی و حتی بر اساس علایق کاربران شما وارد کنند. سپس، از آن نمایه (یا نمایه ها) می توان برای تبلیغ به مشتریان احتمالی با پیشنهاد ثبت نام در بازاریابی ایمیلی شما استفاده کرد.
  2. افزایش تبدیل – هنگامی که مشتریان بالقوه اولین مشترکینی می شوند که ایمیل تبلیغاتی را از یک شرکت دریافت می کنند، معمولاً یک سری ایمیل خوش آمدگویی به صندوق ورودی خود دریافت می کنند. هدف آن ایجاد انگیزه در آنها برای خرید محصول است. به طور مشابه، مشتریان کاملاً جدید چنین ایمیل‌هایی و گاهی اوقات یک پیشنهاد تبلیغاتی با کیفیت دریافت می‌کنند. با اجرای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای داده‌های جمعیتی و رفتاری، می‌توانید مشتریان بالقوه را - آزمایش پیام‌ها و پیشنهادات متعدد - تقسیم‌بندی کنید تا ایمیل‌های آموزنده، مرتبط و شخصی‌سازی شده ایجاد کنید تا تبدیل‌ها را بهبود بخشد و درآمد ایجاد کنید.
  3. ایجاد روابط برای حفظ مشتری - تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند از گزینه های توصیه های محصول برای تعامل و حفظ مشتری استفاده کند. این داده ها می تواند به شما کمک کند تا مشتریان مناسبی را که قبلاً محصولات شما را خریداری کرده اند یا در وب سایت شما مرور کرده اند، هدف قرار دهید. اضافه کردن جزئیات مختلف مانند سن، جنسیت، مبلغ سفارش، مکان و غیره. این امکان وجود دارد که شناسایی کنید که چه نوع محصولاتی را می خواهند در آینده بخرند. با این داده ها، محتوای ایمیل و پیشنهادات را برای افراد بالقوه ارسال می کنید. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده همچنین در تعیین تعداد دفعات خرید مشتریان مفید است، شما می‌توانید فرکانس بهینه ارسال ایمیل‌های مرتبط با محصول خود را برای آنها درک کنید. 
  4. استراتژی بازگشت مشتری - ارسال الف دلمون برات تنگ شده پس از مدت زمان مشخصی از آخرین باری که یک محصول را خریداری کرده اند، در یک ایمیل به همه مشتریان پیام دهید. با کمک تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، می‌توانید ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده برنده بازگشت ایجاد کنید، و بهترین فاصله زمانی برای ارسال ایمیل‌ها به آن‌ها را بیابید و تخفیف‌ها یا مشوق‌هایی را برای جذب مجدد آن‌ها ارائه دهید.    

بازاریابی پیش‌بینی‌کننده سلاحی قدرتمند برای بازاریابان است تا مخاطبان هدف خود را درک کنند و به آن‌ها کمک کند تا یک استراتژی قدرتمند را در کمپین‌های بازاریابی ایمیلی خود اعمال کنند. با این کار می توانید مشترکین خود را تحت تاثیر قرار دهید و آنها را به مشتریان وفادار تبدیل کنید که در نهایت منجر به افزایش فروش می شود.