Hoe e-mailmarketeers voorspellende analyses gebruiken om hun e-commerceresultaten te verbeteren

Voorspellende analyses in e-mailmarketing

De opkomst van predictive analytics in e-mailmarketing is populair geworden, vooral in de e-commerce-industrie. Door gebruik te maken van voorspellende marketingtechnologieën kunnen de targeting, timing en uiteindelijk meer omzet via e-mail worden verbeterd. Deze technologie speelt een sleutelrol bij het identificeren van welke producten uw klanten waarschijnlijk zullen kopen, wanneer ze waarschijnlijk een aankoop zullen doen en de gepersonaliseerde inhoud die de activiteit zal stimuleren. 

Wat is voorspellende marketing?

Voorspellend verkoop is een strategie die gedragsgegevens uit het verleden gebruikt om toekomstig gedrag statistisch te voorspellen. Gegevens, analyse en voorspellende meettechnieken worden gebruikt om te bepalen welke marketingacties meer kans hebben om te converteren op basis van klantprofielen en -gedrag. Die data spelen een sleutelrol bij het nemen van slimme beslissingen. Wanneer toegepast op e-mailmarketing, kunnen algoritmen u helpen de relevante doelgroep te targeten, de betrokkenheid te vergroten, meer conversies te genereren en meer inkomsten te genereren uit e-mailcampagnes. 

Wat is voorspellende analyse?

Voorspellend analytics is een gegevensgeoriënteerd proces dat door marketeers wordt gebruikt om de interacties van klanten in eerdere campagnes en site-activiteit te begrijpen, wat toekomstig gedrag kan voorspellen. Voorspellende analyses zijn nuttig bij het maken van meer gepersonaliseerde en relevante marketingcampagnes. Voor e-mailmarketing professionals bieden voorspellende datapunten inzichten en kansen voor klantgedrag, zoals:

  • Kans op churn of afmelden
  • Koopkans
  • Optimale timing voor een aankoop
  • Relevante producten of productcategorieën 
  • Totale levenslange klantwaarde (CLV)

Deze gegevens kunnen u helpen om strategieën uit te voeren, scenario's te testen of zelfs het verzenden van het juiste bericht op het optimale moment te automatiseren. Hier zijn voorspellingen die nuttig kunnen zijn om het bericht te verbeteren en de algehele e-mailprestaties te meten.

  • Koopintentie – Begrijpen hoe waarschijnlijk het is dat een bezoeker iets koopt, kan u helpen om door te gaan en de juiste inhoud in uw bericht af te leveren. Bezoekers met een hoge mate van interesse zullen waarschijnlijk converteren, en het behouden van uw kortingen voor dergelijke contacten zal LTV verhogen.
  • Voorspelde datum van aanstaande aankoop – Middelgrote en meer geavanceerde ESP's hebben de mogelijkheid om koopgedrag van contactpersonen te aggregeren en te anticiperen wanneer ze hun aanstaande bestelling zouden kunnen plaatsen, zodat u automatisch een e-mail met aanbevolen producten op het juiste moment kunt bezorgen.
  • Favoriete product of productcategorie - Door het product of de productcategorie te identificeren die door elke gebruiker het meest wordt geprefereerd, kunt u uw e-mails beter produceren met het product dat door hen wordt verkozen.
  • Verwachte levenslange klantwaarde (CLemV) – Door te kijken naar een historische waarde van een klant, zijn/haar aankoopfrequentie en verwachte datum van terugkoop, kan een voorspelde levenslange waarde worden gegenereerd. Deze analyse helpt u te begrijpen wie van uw klanten het meest loyaal is of waarschijnlijk zal converteren tegen een hogere gemiddelde bestelwaarde (AOV). 

Door voorspellende analyses in uw e-mailmarketingcampagne te implementeren, zien uw campagnes er persoonlijker, geschikter en actueler uit, wat uw inkomsten verbetert. 

Hoe wint Predictive Analytics aan momentum?

Zowel de prescriptieve als de voorspellende analysemarkt bedroeg in 10.01 2020 miljoen dollar en zal naar verwachting in 35.45 2027 miljard dollar bereiken en groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 21.9% tussen 2020 en 2027. 

Predictive Analytics Marktstatistieken: 2027

Er zijn een aantal factoren die de populariteit van predictive analytics stimuleren.

  • Opslagtechnologieën zijn goedkoop en schaalbaar, waardoor het mogelijk wordt om terabytes aan gegevens vast te leggen en snel te analyseren.
  • Verwerkingssnelheid en geheugentoewijzing op servers en virtuele servers (over servers) biedt mogelijkheden om de hardware te gebruiken om vrijwel onbeperkte scenario's uit te voeren om gegevens te voorspellen.
  • Platforms integreren deze tools in een aanzienlijk tempo en maken de technologie eenvoudig en betaalbaar voor het gemiddelde bedrijf.
  • Al het bovenstaande zorgt voor een aanzienlijke verbetering van de resultaten van marketingcampagnes, wat resulteert in een snel rendement op technologie-investeringen (ROTI).

Gebruik van voorspellende analyses in e-mailmarketing

Als het gaat om e-mailmarketing, ondersteunt voorspellende analyse de e-mailserviceprovider van een organisatie en integreert het realtime gedragsherkenning met klantgegevens uit het verleden om zowel geautomatiseerde als gepersonaliseerde e-mailcampagnes te creëren. Het extra voordeel is dat het nuttig is voor acquisitie en het opbouwen van relaties tot klantbehoud en win-back e-mailcampagnes. 

Hier zijn 4 manieren waarop voorspellende analyses uw e-mailcampagnestrategieën verbeteren:

  1. Nieuwe klanten werven – In andere media is de mogelijkheid om vergelijkbare doelgroepen te profileren en te identificeren een ideaal marketingmiddel voor potentiële klanten. De overgrote meerderheid van advertentie-engines heeft de mogelijkheid om e-mailadressen te importeren om uw gebruikers demografisch, geografisch en zelfs op basis van hun interesses te profileren. Vervolgens kan dat profiel (of profielen) worden gebruikt om te adverteren voor potentiële klanten met een aanbod om zich aan te melden voor uw e-mailmarketing.
  2. Conversies verhogen – Wanneer potentiële klanten de eerste abonnees worden die een promotionele e-mail van een bedrijf ontvangen, ontvangen ze doorgaans een reeks welkomstmails in hun inbox. Het doel is om hen te motiveren een product te kopen. Evenzo ontvangen geheel nieuwe prospects dergelijke e-mails en soms een kwaliteitspromotie-aanbieding. Door voorspellende analyses te implementeren voor zowel demografische als gedragsgegevens, kunt u potentiële klanten segmenteren - talloze berichten en aanbiedingen testen - om informatieve, relevante en gepersonaliseerde e-mails te maken, conversies te verbeteren en inkomsten te genereren.
  3. Relaties opbouwen voor klantenbehoud – Voorspellende analyses kunnen opties voor productaanbevelingen gebruiken voor klantbetrokkenheid en retentie. Met deze gegevens kunt u de juiste klanten targeten die eerder uw producten hebben gekocht of deze op uw website hebben bekeken. Verschillende details toevoegen, zoals leeftijd, geslacht, bestelbedrag, locatie, enz. Het is mogelijk om te identificeren wat voor soort producten ze in de toekomst zouden willen kopen. Met deze gegevens verstuur je e-mailcontent en aanbiedingen naar individuele prospects. Voorspellende analyses zijn ook handig om te bepalen hoe vaak klanten aankopen doen. U kunt de optimale frequentie begrijpen om uw productgerelateerde e-mails naar hen te verzenden. 
  4. Win-back strategie voor de klant – Verzenden van een we missen je bericht in een e-mail aan alle klanten na een bepaalde tijdsduur sinds ze voor het laatst een product hebben gekocht. Met behulp van voorspellende analyses kunt u gepersonaliseerde win-back-e-mails maken en het beste tijdsinterval ontdekken om e-mails naar hen te verzenden, en enkele kortingen of incentives aanbieden om ze opnieuw te betrekken.    

Predictive marketing is een krachtig wapen voor marketeers om hun doelgroepen te begrijpen en hen te helpen een krachtige strategie toe te passen in hun e-mailmarketingcampagnes. Hiermee kunt u indruk maken op uw abonnees en ze omzetten in loyale klanten, wat uiteindelijk leidt tot een toename van de omzet.