Ինչպես են էլփոստի շուկայավարներն օգտագործում կանխատեսող վերլուծություններ՝ իրենց էլեկտրոնային առևտրի արդյունքները բարելավելու համար

Կանխատեսող վերլուծություն էլփոստի մարքեթինգում

Ի հայտ գալը կանխատեսելի վերլուծություն էլփոստի մարքեթինգում հայտնի է դարձել, հատկապես էլեկտրոնային առևտրի ոլորտում: Կանխատեսող մարքեթինգային տեխնոլոգիաների օգտագործումը հնարավորություն ունի բարելավելու թիրախավորումը, ժամանակացույցը և, ի վերջո, ավելի շատ բիզնես փոխարկել էլփոստի միջոցով: Այս տեխնոլոգիան առանցքային դեր է խաղում՝ պարզելու, թե ինչ ապրանքներ կարող են գնել ձեր հաճախորդները, երբ նրանք գնումներ կանեն, և անհատականացված բովանդակությունը, որը կխթանի գործունեությունը: 

Ի՞նչ է կանխատեսող շուկայավարումը:

Կանխատեսող Մարքեթինգ ռազմավարություն է, որն օգտագործում է անցյալի վարքային տվյալները՝ ապագա վարքագիծը վիճակագրորեն կանխատեսելու համար: Տվյալների, վերլուծության և կանխատեսող չափման տեխնիկան օգտագործվում է որոշելու համար, թե որ մարքեթինգային գործողություններն են ավելի հավանական փոխակերպվելու՝ հիմնվելով հաճախորդների պրոֆիլների և վարքագծի վրա: Այդ տվյալները առանցքային դեր են խաղում խելացի որոշումներ կայացնելու գործում: Էլեկտրոնային փոստի շուկայավարման դեպքում ալգորիթմները կարող են օգնել ձեզ թիրախավորել համապատասխան լսարանը, ընդլայնել ներգրավվածությունը, բերել ավելի շատ փոխարկումներ և ավելի շատ եկամուտներ ստեղծել էլփոստի արշավներից: 

Ի՞նչ է կանխատեսող վերլուծությունը:

Կանխատեսող Վերլուծություն տվյալների վրա հիմնված գործընթաց է, որն օգտագործվում է շուկայավարների կողմից՝ հասկանալու հաճախորդների փոխազդեցությունները անցյալ արշավներում և կայքի գործունեությունը, որը կարող է կանխատեսել ապագա վարքագիծը: Կանխատեսող վերլուծությունը օգտակար է ավելի անհատականացված և համապատասխան մարքեթինգային արշավներ ստեղծելու համար: Համար էլ մարկետինգային մասնագետները, կանխատեսող տվյալների կետերը պատկերացումներ և հնարավորություններ են տալիս հաճախորդների վարքագծի համար, ինչպիսիք են.

  • Անջատվելու կամ բաժանորդագրվելու հավանականությունը
  • Գնելու հավանականությունը
  • Գնումների համար օպտիմալ ժամկետ
  • Համապատասխան ապրանքներ կամ ապրանքների կատեգորիաներ 
  • Հաճախորդի կյանքի ընդհանուր արժեքը (CLV)

Այս տվյալները կարող են օգնել ձեզ կատարել ռազմավարություններ, փորձարկման սցենարներ կամ նույնիսկ ավտոմատացնել համապատասխան հաղորդագրություն ուղարկելը օպտիմալ ժամանակում: Ահա կանխատեսումներ, որոնք կարող են օգտակար լինել հաղորդագրությունը բարելավելու և էլփոստի ընդհանուր աշխատանքը չափելու համար:

  • Գնման մտադրություն – Հասկանալը, թե որքան հավանական է այցելուը գնել, կարող է օգնել ձեզ առաջ գնալ և ճիշտ բովանդակություն մատուցել ձեր հաղորդագրության մեջ: Այցելուները, ովքեր հետաքրքրվածության բարձր մակարդակ ունեն, ամենայն հավանականությամբ կվերադարձնեն, և նման շփումների համար ձեր զեղչերի պահպանումը կբարձրացնի LTV-ն:
  • Առաջիկա գնման կանխատեսված ամսաթիվը – Միջին և ավելի բարդ ESP-ները հնարավորություն ունեն համախմբելու կոնտակտային գնումների սովորույթները և կանխատեսելու, թե երբ կարող են կատարել իրենց գալիք պատվերը՝ հնարավորություն տալով ձեզ ավտոմատ կերպով ուղարկել նամակ առաջարկվող ապրանքների հետ ճիշտ ժամանակին:
  • Սիրված ապրանք կամ ապրանքի կատեգորիա – Յուրաքանչյուր օգտագործողի կողմից առավել նախընտրելի ապրանքի կամ ապրանքի կատեգորիայի նույնականացումը թույլ է տալիս ավելի լավ արտադրել ձեր էլ. նամակներն իրենց նախընտրած ապրանքի հետ:
  • Հաճախորդի կյանքի սպասվող արժեքը (CLemV) – Դիտարկելով հաճախորդի պատմական արժեքը, նրա գնումների հաճախականությունը և հետգնման ակնկալվող ամսաթիվը, կարող է գոյանալ կանխատեսված կյանքի արժեք: Այս վերլուծությունը օգնում է ձեզ հասկանալ, թե ձեր հաճախորդներից ով է առավել հավատարիմ կամ, ամենայն հավանականությամբ, փոխարկել ավելի բարձր միջին պատվերի արժեքով (ԱՈՎ). 

Ձեր էլփոստի մարքեթինգային արշավում կանխատեսող վերլուծությունների իրականացումը ձեր արշավները կդարձնի ավելի անհատական, հարմար և ժամանակին տեսք՝ բարելավելով ձեր եկամուտը: 

Ինչպե՞ս է կանխատեսող վերլուծությունը թափ է հավաքում:

Ե՛վ դեղատոմսային, և՛ կանխատեսող վերլուծական շուկան 10.01 թվականին կազմել է 2020 մլն ԱՄՆ դոլար, և կանխատեսվում է, որ մինչև 35.45 թվականը կկազմի 2027 մլրդ դոլար և կաճի համակցված տարեկան աճի տեմպերով (CAGR) 21.9% 2020-ից մինչև 2027 թվականները: 

Կանխատեսող վերլուծական շուկայի վիճակագրություն. 2027 թ

Կան մի շարք գործոններ, որոնք խթանում են կանխատեսող վերլուծությունների ժողովրդականությունը:

  • Պահպանման տեխնոլոգիաները էժան են և մասշտաբային, ինչը հնարավորություն է տալիս հավաքել և արագ վերլուծել տերաբայթ տվյալներ:
  • Սերվերների և վիրտուալ սերվերների վրա մշակման արագությունը և հիշողության բաշխումը (սերվերների միջև) հնարավորություն է ընձեռում օգտագործել սարքաշարը՝ տվյալների կանխատեսման համար գործնականում անսահմանափակ սցենարներ գործարկելու համար:
  • Պլատֆորմները զգալի չափով ինտեգրում են այս գործիքները և տեխնոլոգիան դարձնում պարզ և մատչելի միջին բիզնեսի համար:
  • Վերոհիշյալ բոլորը զգալիորեն բարձրացնում են մարքեթինգային արշավի արդյունքները, ինչը հանգեցնում է տեխնոլոգիական ներդրումների արագ վերադարձի (roti).

Email Marketing-ում կանխատեսող վերլուծությունների օգտագործումը

Ինչ վերաբերում է էլփոստի մարքեթինգին, կանխատեսող վերլուծությունը աջակցում է կազմակերպության էլ. Դրա հավելյալ առավելությունն այն է, որ այն օգտակար է՝ սկսած ձեռքբերումից և հարաբերությունների ձևավորումից մինչև հաճախորդների պահպանում և էլփոստի արշավներ: 

Ահա 4 եղանակներ, որոնց միջոցով կանխատեսող վերլուծությունը բարելավում է ձեր էլփոստի քարոզարշավի ռազմավարությունը.

  1. Թարմ հաճախորդների ձեռքբերում – Այլ լրատվամիջոցներում նման լսարանների պրոֆիլավորման և նույնականացման հնարավորությունը ապագա հաճախորդների համար մարքեթինգի իդեալական միջոց է: Գովազդային շարժիչների ճնշող մեծամասնությունը հնարավորություն ունի ներմուծել էլփոստի հասցեներ՝ ձեր օգտատերերի դեմոգրաֆիական, աշխարհագրական և նույնիսկ նրանց հետաքրքրությունների հիման վրա պրոֆիլի համար: Այնուհետև, այդ պրոֆիլը (կամ պրոֆիլները) կարող է օգտագործվել՝ գովազդելու հեռանկարային հաճախորդներին՝ ձեր էլ.փոստի մարքեթինգին գրանցվելու առաջարկով:
  2. Փոխակերպումների ավելացում – Երբ պոտենցիալ հաճախորդները դառնում են առաջին բաժանորդները, ովքեր ստանում են գովազդային նամակ ընկերությունից, նրանք սովորաբար ողջույնի նամակներ են ստանում իրենց մուտքի արկղում: Դրա նպատակն է դրդել նրանց ապրանք գնելու: Նմանապես, բոլորովին նոր հեռանկարները ստանում են նման նամակներ և երբեմն որակյալ գովազդային առաջարկ: Կիրառելով կանխատեսող վերլուծություններ ինչպես ժողովրդագրական, այնպես էլ վարքագծային տվյալների վրա՝ դուք կարող եք բաժանել պոտենցիալ հաճախորդներին՝ փորձարկելով բազմաթիվ հաղորդագրություններ և առաջարկներ՝ ստեղծելու տեղեկատվական, համապատասխան և անհատականացված էլ.
  3. Հաճախորդների պահպանման համար հարաբերությունների ստեղծում – Կանխատեսող վերլուծությունը կարող է օգտագործել արտադրանքի առաջարկությունների տարբերակներ՝ հաճախորդների ներգրավման և պահպանման համար: Այս տվյալները կարող են օգնել ձեզ թիրախավորել ճիշտ հաճախորդներին, ովքեր նախկինում գնել են ձեր արտադրանքը կամ դիտել դրանք ձեր կայքում: Տարբեր մանրամասների ավելացում, ինչպիսիք են տարիքը, սեռը, պատվերի գումարը, գտնվելու վայրը և այլն: Հնարավոր է պարզել, թե ինչպիսի ապրանքներ կցանկանային գնել ապագայում: Այս տվյալների միջոցով դուք էլփոստի բովանդակություն և առաջարկներ եք ուղարկում առանձին հեռանկարային անձանց: Կանխատեսող վերլուծությունը նույնպես օգտակար է որոշելու համար, թե հաճախորդները որքան հաճախ են գնումներ կատարում, դուք կարող եք հասկանալ, թե որն է օպտիմալ հաճախականությունը՝ ձեր արտադրանքի հետ կապված էլ. 
  4. Հաճախորդների վերադարձի ռազմավարություն – Ուղարկելով ա մենք կարոտում ենք քեզ փոստով հաղորդագրություն ուղարկել բոլոր հաճախորդներին ապրանքը վերջին անգամ գնելուց հետո որոշակի ժամանակահատվածից հետո: Կանխատեսող վերլուծությունների օգնությամբ դուք կարող եք ստեղծել անհատականացված շահող էլ. նամակներ և պարզել նրանց նամակներ ուղարկելու լավագույն ժամանակային միջակայքը և առաջարկել որոշ զեղչեր կամ խթաններ՝ դրանք նորից ներգրավելու համար:    

Կանխատեսող մարքեթինգը հզոր զենք է շուկայավարների համար՝ հասկանալու իրենց թիրախային լսարանը և օգնելու նրանց կիրառել հզոր ռազմավարություն իրենց էլ.փոստի մարքեթինգային արշավներում: Դրանով դուք կարող եք տպավորել ձեր բաժանորդներին և նրանց վերածել հավատարիմ հաճախորդների, ինչը, ի վերջո, հանգեցնում է վաճառքի աճի: