In che modo gli e-mail marketer utilizzano l'analisi predittiva per migliorare i risultati dell'e-commerce

Analisi predittiva nell'email marketing

L'emergere di analisi predittiva nell'email marketing è diventato popolare, soprattutto nel settore dell'e-commerce. L'utilizzo di tecnologie di marketing predittivo ha la capacità di migliorare il targeting, i tempi e, in definitiva, convertire più affari tramite e-mail. Questa tecnologia gioca un ruolo chiave nell'identificazione dei prodotti che i tuoi clienti probabilmente acquisteranno, quando è probabile che effettuino un acquisto e il contenuto personalizzato che guiderà l'attività. 

Cos'è il marketing predittivo?

Predictive Marketing è una strategia che utilizza i dati comportamentali passati per prevedere statisticamente il comportamento futuro. Dati, analisi e tecniche di misurazione predittiva vengono utilizzate per determinare quali azioni di marketing hanno maggiori probabilità di convertire in base ai profili e ai comportamenti dei clienti. Questi dati svolgono un ruolo chiave nel prendere decisioni intelligenti. Se applicati all'email marketing, gli algoritmi possono aiutarti a raggiungere il pubblico pertinente, aumentare il coinvolgimento, generare più conversioni e generare più entrate dalle campagne e-mail. 

Che cos'è l'analisi predittiva?

Predictive analitica è un processo orientato ai dati utilizzato dai professionisti del marketing per comprendere le interazioni dei clienti nelle campagne passate e l'attività del sito in grado di prevedere il comportamento futuro. L'analisi predittiva è utile per creare campagne di marketing più personalizzate e pertinenti. Per marketing via email professionisti, i data point predittivi forniscono approfondimenti e opportunità per i comportamenti dei clienti come:

  • Probabilità di abbandonare o annullare l'iscrizione
  • Probabilità di acquisto
  • Tempismo ottimale per un acquisto
  • Prodotti o categorie di prodotti pertinenti 
  • Valore complessivo della vita del cliente (CLV)

Questi dati possono aiutarti a eseguire strategie, testare scenari o persino automatizzare l'invio del messaggio appropriato al momento ottimale. Ecco le previsioni che possono essere utili per migliorare il messaggio e misurare le prestazioni complessive della posta elettronica.

  • Intenzione di acquisto – Capire quanto è probabile che un visitatore acquisti può aiutarti ad andare avanti e fornire il giusto contenuto nel tuo messaggio. È probabile che i visitatori che hanno un alto livello di interesse si convertano e preservare gli sconti per tali contatti aumenterà l'LTV.
  • Data prevista per il prossimo acquisto – Gli ESP di fascia media e più sofisticati hanno la capacità di aggregare le abitudini di acquisto dei contatti e anticipare quando potrebbero effettuare l'ordine imminente, consentendoti di inviare automaticamente un'e-mail con i prodotti consigliati al momento giusto.
  • Prodotto preferito o categoria di prodotto – Identificare il prodotto o la categoria di prodotto più preferita da ogni utente ti consente di produrre meglio le tue email con il prodotto che preferisce.
  • Valore previsto per la vita del cliente (CLem V) – Osservando il valore storico di un cliente, la sua frequenza di acquisto e la data prevista di riacquisto, è possibile generare un valore di durata previsto. Questa analisi ti aiuta a capire chi tra i tuoi clienti è più fedele o più probabilmente da convertire a un valore medio dell'ordine più alto (VOO). 

L'implementazione dell'analisi predittiva nella tua campagna di email marketing renderà le tue campagne più personali, adatte e tempestive, migliorando le tue entrate. 

In che modo l'analisi predittiva sta guadagnando slancio?

Sia il mercato dell'analisi prescrittiva che quello predittivo si è attestato a 10.01 milioni di dollari nel 2020 e si prevede che raggiungerà i 35.45 miliardi di dollari entro il 2027 e crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 21.9% tra il 2020 e il 2027. 

Statistiche di mercato dell'analisi predittiva: 2027

Ci sono una serie di fattori che stanno spingendo la popolarità dell'analisi predittiva.

  • Le tecnologie di archiviazione sono economiche e scalabili, consentendo la capacità di acquisire e analizzare rapidamente terabyte di dati.
  • La velocità di elaborazione e l'allocazione della memoria su server e server virtuali (tra server) offrono l'opportunità di sfruttare l'hardware per eseguire scenari virtualmente illimitati per prevedere i dati.
  • Le piattaforme stanno integrando questi strumenti a una tariffa notevole e rendendo la tecnologia semplice e conveniente per l'azienda media.
  • Tutto quanto sopra sta fornendo un aumento significativo dei risultati delle campagne di marketing, con conseguente rapido ritorno sull'investimento tecnologico (ROTI).

Utilizzo dell'analisi predittiva nell'email marketing

Quando si tratta di e-mail marketing, l'analisi predittiva supporta il provider di servizi di posta elettronica di un'organizzazione e integra il riconoscimento del comportamento in tempo reale con i dati dei clienti passati per creare campagne e-mail sia automatizzate che personalizzate. Il suo ulteriore vantaggio è che è utile dall'acquisizione e dalla costruzione di relazioni alla fidelizzazione dei clienti e alle campagne e-mail vincenti. 

Ecco 4 modi in cui l'analisi predittiva migliora le strategie delle tue campagne e-mail:

  1. Acquisizione di nuovi clienti – Attraverso altri mezzi, l'opportunità di profilare e identificare un pubblico simile è un mezzo ideale di marketing per potenziali clienti. La stragrande maggioranza dei motori pubblicitari ha la capacità di importare indirizzi e-mail per profilare i tuoi utenti demograficamente, geograficamente e persino in base ai loro interessi. Quindi, quel profilo (o profili) può essere utilizzato per fare pubblicità a potenziali clienti con un'offerta per iscriversi al tuo email marketing.
  2. Conversioni in aumento – Quando i potenziali clienti diventano i primi abbonati a ricevere un'e-mail promozionale da un'azienda, in genere ricevono una serie di e-mail di benvenuto nella loro casella di posta. Il suo obiettivo è motivarli ad acquistare un prodotto. Allo stesso modo, i nuovi potenziali clienti ricevono tali e-mail e talvolta un'offerta promozionale di qualità. Implementando l'analisi predittiva sui dati demografici e comportamentali, puoi segmentare i potenziali clienti, testando numerosi messaggi e offerte, per creare e-mail informative, pertinenti e personalizzate, migliorare le conversioni e generare entrate.
  3. Costruire relazioni per la fidelizzazione dei clienti – L'analisi predittiva può utilizzare le opzioni di consigli sui prodotti per il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti. Questi dati possono aiutarti a raggiungere i clienti giusti che hanno precedentemente acquistato i tuoi prodotti o li hanno visitati sul tuo sito web. Aggiungendo vari dettagli come età, sesso, importo dell'ordine, posizione, ecc. È possibile identificare che tipo di prodotti vorrebbero acquistare in futuro. Con questi dati, invii contenuti e offerte e-mail a singoli potenziali clienti. L'analisi predittiva è utile anche per determinare la frequenza con cui i clienti effettuano gli acquisti, puoi capire la frequenza ottimale per inviare loro e-mail relative ai prodotti. 
  4. Strategia di riconquista del cliente – Invio di un ci manchi messaggio in un'e-mail a tutti i clienti dopo un determinato periodo di tempo dall'ultimo acquisto di un prodotto. Con l'aiuto dell'analisi predittiva, puoi creare e-mail win-back personalizzate e scoprire l'intervallo di tempo migliore per inviare loro e-mail e offrire sconti o incentivi per coinvolgerli nuovamente.    

Il marketing predittivo è un'arma potente per gli esperti di marketing per comprendere il loro pubblico di destinazione e aiutarli ad applicare una potente strategia nelle loro campagne di email marketing. Con questo, puoi impressionare i tuoi abbonati e convertirli in clienti fedeli, il che alla fine porta ad un aumento delle vendite.