როგორ იყენებენ ელ.ფოსტის მარკეტოლოგები პროგნოზირებულ ანალიტიკას ელექტრონული კომერციის შედეგების გასაუმჯობესებლად

პროგნოზირებადი ანალიტიკა ელექტრონული ფოსტის მარკეტინგის დროს

წარმოშობა პროგნოზირებადი ანალიტიკა ელექტრონული ფოსტის მარკეტინგი პოპულარული გახდა, განსაკუთრებით ელექტრონული კომერციის ინდუსტრიაში. პროგნოზირებადი მარკეტინგის ტექნოლოგიების გამოყენებას აქვს შესაძლებლობა გააუმჯობესოს მიზნობრივი მიზნები, დრო და საბოლოოდ გადაიყვანოს მეტი ბიზნესი ელექტრონული ფოსტით. ეს ტექნოლოგია გადამწყვეტ როლს თამაშობს იმის განსაზღვრაში, თუ რა პროდუქტებს იყიდიან თქვენი მომხმარებლები, როდის აპირებენ შესყიდვას და პერსონალიზებული კონტენტი, რომელიც განაპირობებს აქტივობას. 

რა არის პროგნოზირებადი მარკეტინგი?

პროგნოზირებადი მარკეტინგული არის სტრატეგია, რომელიც იყენებს წარსულის ქცევის მონაცემებს მომავალი ქცევის სტატისტიკურად პროგნოზირებისთვის. მონაცემები, ანალიზი და პროგნოზირებადი გაზომვის ტექნიკა გამოიყენება იმის დასადგენად, თუ რომელი მარკეტინგული ქმედებები უფრო მეტად გარდაიქმნება მომხმარებელთა პროფილებისა და ქცევების საფუძველზე. ეს მონაცემები გადამწყვეტ როლს თამაშობს ჭკვიანური გადაწყვეტილებების მიღებაში. ელექტრონული ფოსტის მარკეტინგის გამოყენებისას, ალგორითმები დაგეხმარებათ მიზანმიმართოთ შესაბამისი აუდიტორია, გააძლიეროთ ჩართულობა, მიიღოთ მეტი კონვერტაცია და გამოიმუშაოთ მეტი შემოსავალი ელ.ფოსტის კამპანიებიდან. 

რა არის პროგნოზირების ანალიზი?

პროგნოზირებადი ანალიტიკა არის მონაცემებზე ორიენტირებული პროცესი, რომელსაც მარკეტოლოგები იყენებენ კლიენტების ურთიერთქმედების გასაგებად წარსულ კამპანიებში და საიტის აქტივობებში, რომელსაც შეუძლია მომავალი ქცევის პროგნოზირება. პროგნოზირებადი ანალიტიკა სასარგებლოა უფრო პერსონალიზებული და შესაბამისი მარკეტინგული კამპანიების შესაქმნელად. ამისთვის ელ მარკეტინგული პროფესიონალები, პროგნოზირებადი მონაცემების წერტილები გვაწვდიან ინფორმაციას და შესაძლებლობებს მომხმარებლის ქცევისთვის, როგორიცაა:

  • გაქრობის ან გამოწერის გაუქმების ალბათობა
  • შეძენის ალბათობა
  • შეძენის ოპტიმალური დრო
  • შესაბამისი პროდუქტები ან პროდუქტების კატეგორიები 
  • მთლიანი მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულება (CLV)

ეს მონაცემები დაგეხმარებათ შეასრულოთ სტრატეგიები, ტესტის სცენარები, ან თუნდაც ოპტიმალურ დროს შესაბამისი შეტყობინების გაგზავნის ავტომატიზაცია. აქ მოცემულია პროგნოზები, რომლებიც შეიძლება სასარგებლო იყოს შეტყობინების გასაუმჯობესებლად და ელ.ფოსტის მთლიანი მუშაობის გასაზომად.

  • ყიდვის განზრახვა – იმის გაგება, თუ რამდენად სავარაუდოა ვიზიტორის ყიდვა, დაგეხმარებათ წინ წახვიდეთ და მიაწოდოთ სწორი შინაარსი თქვენს შეტყობინებაში. სტუმრები, რომლებსაც აქვთ ინტერესის მაღალი დონე, სავარაუდოდ, კონვერტაციას მოახდენენ და თქვენი ფასდაკლების შენარჩუნება ასეთ კონტაქტებზე გაზრდის LTV-ს.
  • მომავალი შესყიდვის სავარაუდო თარიღი – საშუალო დონის და უფრო დახვეწილ ESP-ებს აქვთ შესაძლებლობა შეაგროვონ კონტაქტის შესყიდვის ჩვევები და წინასწარ განსაზღვრონ, როდის განათავსებენ მათ მომავალ შეკვეთას, რაც საშუალებას მოგცემთ ავტომატურად მიაწოდოთ ელ.წერილი რეკომენდებული პროდუქტებით სწორ დროს.
  • საყვარელი პროდუქტი ან პროდუქტის კატეგორია – პროდუქტის ან პროდუქტის კატეგორიის იდენტიფიცირება, რომელსაც ყველა მომხმარებელი ანიჭებს უპირატესობას, საშუალებას გაძლევთ უკეთ შეასრულოთ თქვენი ელ.წერილი მათთვის სასურველი პროდუქტით.
  • მოსალოდნელი მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულება (CLemV) – მომხმარებლის ისტორიული ღირებულების, მისი შესყიდვის სიხშირის და შეძენის სავარაუდო თარიღის დათვალიერებით, შეიძლება წარმოიქმნას სავარაუდო სიცოცხლის ხანგრძლივობა. ეს ანალიზი გეხმარებათ გაიგოთ, თუ ვინ არის თქვენს კლიენტებს შორის ყველაზე ლოიალური ან სავარაუდოდ კონვერტაციისთვის უფრო მაღალი საშუალო შეკვეთის ღირებულებით (AOV). 

თქვენს ელ.ფოსტის მარკეტინგის კამპანიაში წინასწარმეტყველური ანალიტიკის დანერგვა თქვენს კამპანიებს უფრო პერსონალურ, შესაფერის და დროულს გახდის - გააუმჯობესებს თქვენს შემოსავალს. 

როგორ იძენს იმპულსს პროგნოზირებადი ანალიტიკა?

10.01 წელს დანიშნულების და პროგნოზირებადი ანალიტიკის ბაზარი შეადგენდა 2020 მილიონ აშშ დოლარს და პროგნოზირებულია, რომ 35.45 წლისთვის 2027 მილიარდ დოლარს მიაღწევს და გაიზრდება რთული წლიური ზრდის ტემპით.CAGR) 21.9% 2020-დან 2027 წლამდე. 

პროგნოზირებადი ანალიტიკის ბაზრის სტატისტიკა: 2027 წ

არსებობს მთელი რიგი ფაქტორები, რომლებიც ხელს უწყობენ პროგნოზირებადი ანალიტიკის პოპულარობას.

  • შენახვის ტექნოლოგიები იაფი და მასშტაბირებადია, რაც შესაძლებელს ხდის ტერაბაიტების მონაცემთა აღების და სწრაფად გაანალიზებას.
  • დამუშავების სიჩქარე და მეხსიერების განაწილება სერვერებზე და ვირტუალურ სერვერებზე (სერვერებს შორის) იძლევა შესაძლებლობას გამოიყენოს აპარატურა, რათა აწარმოოს პრაქტიკულად შეუზღუდავი სცენარები მონაცემების პროგნოზირებისთვის.
  • პლატფორმები აერთიანებს ამ ინსტრუმენტებს მნიშვნელოვანი მაჩვენებლით და ტექნოლოგიას მარტივს და ხელმისაწვდომს ხდის საშუალო ბიზნესისთვის.
  • ყოველივე ზემოთქმული მნიშვნელოვნად ზრდის მარკეტინგული კამპანიის შედეგებს, რაც იწვევს ტექნოლოგიების ინვესტიციების სწრაფ დაბრუნებას (roti).

პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოყენება ელექტრონული ფოსტის მარკეტინგის დროს

როდესაც საქმე ეხება ელ.ფოსტის მარკეტინგის, წინასწარმეტყველური ანალიტიკა მხარს უჭერს ორგანიზაციის ელ.ფოსტის სერვისის პროვაიდერს და აერთიანებს რეალურ დროში ქცევის ამოცნობას წარსულში მომხმარებელთა მონაცემებთან, რათა შექმნას როგორც ავტომატური, ასევე პერსონალიზებული ელ.ფოსტის კამპანიები. მისი დამატებითი უპირატესობა ის არის, რომ ის სასარგებლოა შეძენისა და ურთიერთობის დამყარებიდან მომხმარებელთა შეკავებისა და ელ.ფოსტის კამპანიების დასაბრუნებლად. 

აქ მოცემულია 4 გზა, რომლითაც პროგნოზირებადი ანალიტიკა აუმჯობესებს თქვენი ელ.ფოსტის კამპანიის სტრატეგიებს:

  1. ახალი მომხმარებლების შეძენა - სხვა მედიუმებში, მსგავსი აუდიტორიის პროფილის და იდენტიფიცირების შესაძლებლობა პერსპექტიული მომხმარებლებისთვის მარკეტინგის იდეალური საშუალებაა. სარეკლამო ძრავების აბსოლუტურ უმრავლესობას აქვს შესაძლებლობა მოახდინოს ელ.ფოსტის მისამართების იმპორტი თქვენი მომხმარებლების დემოგრაფიული, გეოგრაფიული და მათი ინტერესებიდან გამომდინარე. შემდეგ, ეს პროფილი (ან პროფილები) შეიძლება გამოყენებულ იქნას პოტენციურ კლიენტებზე რეკლამირებისთვის თქვენი ელ.ფოსტის მარკეტინგის დარეგისტრირების შეთავაზებით.
  2. კონვერტაციების გაზრდა – როდესაც პოტენციური მომხმარებლები ხდებიან პირველი აბონენტები, რომლებიც მიიღებენ სარეკლამო ელფოსტას კომპანიისგან, ისინი ჩვეულებრივ იღებენ მისასალმებელი ელ. ფოსტის სერიებს თავიანთ შემოსულებში. მისი მიზანია მოტივაცია გაუწიოს მათ შეიძინონ პროდუქტი. ანალოგიურად, სრულიად ახალი პერსპექტივები იღებენ ასეთ წერილებს და ზოგჯერ ხარისხიან სარეკლამო შეთავაზებას. როგორც დემოგრაფიული, ასევე ქცევითი მონაცემების პროგნოზირებადი ანალიტიკის დანერგვით, შეგიძლიათ პოტენციური მომხმარებლების სეგმენტირება - უამრავი შეტყობინებების და შეთავაზებების ტესტირება, რათა შექმნათ ინფორმაციული, შესაბამისი და პერსონალიზებული ელ.წერილები, გააუმჯობესოს კონვერტაციები და გამოიმუშავოს შემოსავალი.
  3. ურთიერთობების დამყარება მომხმარებელთა შესანარჩუნებლად – პროგნოზირებულ ანალიტიკას შეუძლია გამოიყენოს პროდუქტის რეკომენდაციების ვარიანტები მომხმარებელთა ჩართულობისა და შესანარჩუნებლად. ეს მონაცემები დაგეხმარებათ მართოთ სწორი მომხმარებლები, რომლებმაც ადრე შეიძინეს თქვენი პროდუქტები ან დაათვალიერეს ისინი თქვენს ვებსაიტზე. სხვადასხვა დეტალების დამატება, როგორიცაა ასაკი, სქესი, შეკვეთის ოდენობა, მდებარეობა და ა.შ. შესაძლებელია იდენტიფიცირება, თუ რა სახის პროდუქციის ყიდვას ისურვებდნენ მომავალში. ამ მონაცემებით თქვენ უგზავნით ელ.ფოსტის შინაარსს და შეთავაზებებს ინდივიდუალურ პერსპექტივებს. პროგნოზირებადი ანალიტიკა ასევე სასარგებლოა იმის დასადგენად, თუ რამდენად ხშირად აკეთებენ მომხმარებლები შესყიდვებს. თქვენ შეგიძლიათ გაიგოთ ოპტიმალური სიხშირე, რომ გაუგზავნოთ მათ პროდუქტთან დაკავშირებული ელ.წერილი. 
  4. მომხმარებელთა დაბრუნების სტრატეგია - გაგზავნა ა გვენატრები ელფოსტით გაგზავნეთ ყველა კლიენტი პროდუქტის ბოლოს შეძენიდან გარკვეული პერიოდის შემდეგ. პროგნოზირებადი ანალიტიკის დახმარებით, შეგიძლიათ შექმნათ პერსონალიზებული მომგებიანი ელფოსტა და გაიგოთ საუკეთესო დროის ინტერვალი მათთვის ელ.ფოსტის გასაგზავნად და შესთავაზოთ რამდენიმე ფასდაკლება ან წახალისება მათ ხელახლა ჩართვისთვის.    

პროგნოზირებადი მარკეტინგი არის ძლიერი იარაღი მარკეტოლოგებისთვის, რათა გაიგონ მათი სამიზნე აუდიტორია და დაეხმარონ მათ გამოიყენონ ძლიერი სტრატეგია ელ.ფოსტის მარკეტინგულ კამპანიებში. ამით თქვენ შეგიძლიათ შთაბეჭდილება მოახდინოთ თქვენს აბონენტებზე და გადააქციოთ ისინი ერთგულ მომხმარებლებად, რაც საბოლოოდ იწვევს გაყიდვების ზრდას.