Eメールマーケターがeコマースの結果を改善するために予測分析をどのように使用しているか

Eメールマーケティングにおける予測分析

の出現 予測分析 電子メールマーケティングでは、特にeコマース業界で人気が高まっています。 予測マーケティングテクノロジーを利用することで、ターゲティング、タイミングを改善し、最終的には電子メールを介してより多くのビジネスを変換することができます。 このテクノロジーは、顧客が購入する可能性のある製品、購入する可能性のある時期、および活動を促進するパーソナライズされたコンテンツを特定する上で重要な役割を果たしています。 

予測マーケティングとは何ですか?

予言の マーケティング は、過去の行動データを利用して将来の行動を統計的に予測する戦略です。 データ、分析、および予測測定手法を使用して、顧客のプロファイルと行動に基づいて、どのマーケティングアクションが変換される可能性が高いかを判断します。 そのデータは、賢明な意思決定を行う上で重要な役割を果たします。 メールマーケティングに適用すると、アルゴリズムは、関連するオーディエンスをターゲットにし、エンゲージメントを強化し、より多くのコンバージョンを生み出し、メールキャンペーンからより多くの収益を生み出すのに役立ちます。 

予測分析とは何ですか?

予言の 分析論 は、マーケターが過去のキャンペーンやサイトアクティビティでの顧客とのやり取りを理解するために使用するデータ指向のプロセスであり、将来の行動を予測できます。 予測分析は、よりパーソナライズされた関連性の高いマーケティングキャンペーンを作成するのに役立ちます。 ために Eメールマーケティング 専門家、予測データポイントは、次のような顧客の行動に関する洞察と機会を提供します。

  • 解約または退会する可能性
  • 購入する可能性
  • 購入の最適なタイミング
  • 関連する製品または製品カテゴリ 
  • 全体的な顧客生涯価値(CLV)

このデータは、戦略の実行、シナリオのテスト、さらには最適なタイミングでの適切なメッセージの送信の自動化に役立ちます。 メッセージを強化し、全体的な電子メールのパフォーマンスを測定するのに役立つ可能性のある予測を次に示します。

  • 購入意向 –訪問者が購入する可能性を理解することは、先に進んでメッセージに適切なコンテンツを配信するのに役立ちます。 関心の高い訪問者はコンバージョンに至る可能性が高く、そのような連絡先の割引を維持すると、LTVが向上します。
  • 今後の購入予定日 –ミッドレンジおよびより洗練されたESPには、連絡先の購入習慣を集約し、次の注文がいつ行われるかを予測する機能があり、推奨製品を含む電子メールを正しいタイミングで自動的に配信できます。
  • お気に入りの商品または商品カテゴリ –すべてのユーザーが最も好む製品または製品カテゴリを特定することで、ユーザーが好む製品を使用して電子メールをより適切に作成できます。
  • 予想される顧客生涯価値 (CLemV)–顧客の過去の価値、顧客の購入頻度、および購入予定日を確認することにより、予測される生涯価値を生成できます。 この分析は、顧客の中で誰が最も忠実であるか、またはより高い平均注文額でコンバージョンする可能性が最も高いかを理解するのに役立ちます(AOV). 

メールマーケティングキャンペーンに予測分析を実装すると、キャンペーンがより個人的で適切かつタイムリーに見えるようになり、収益が向上します。 

予測分析はどのように勢いを増していますか?

処方分析市場と予測分析市場はどちらも10.01年に2020百万米ドルであり、35.45年までに2027億ドルに達し、年複利成長率で成長すると予測されています(CAGR)21.9年から2020年の間に2027%。 

予測分析市場統計:2027

予測分析の人気を推進している要因はいくつかあります。

  • ストレージテクノロジーは安価でスケーラブルであり、テラバイト単位のデータをキャプチャして迅速に分析する機能を可能にします。
  • サーバーと仮想サーバー(サーバー間)での処理速度とメモリ割り当ては、ハードウェアを利用して事実上無制限のシナリオを実行し、データを予測する機会を提供します。
  • プラットフォームはこれらのツールをかなりの割合で統合し、テクノロジーをシンプルで平均的なビジネスにとって手頃な価格にしています。
  • 上記のすべてがマーケティングキャンペーンの結果を大幅に向上させ、テクノロジーへの投資を迅速に回収します(ROTI).

Eメールマーケティングにおける予測分析の使用

電子メールマーケティングに関しては、予測分析は組織の電子メールサービスプロバイダーをサポートし、リアルタイムの行動認識を過去の顧客データと統合して、自動化された電子メールキャンペーンとパーソナライズされた電子メールキャンペーンの両方を作成します。 その追加の利点は、獲得や関係構築から顧客維持やウィンバックの電子メールキャンペーンまで役立つことです。 

予測分析がメールキャンペーン戦略を改善する4つの方法は次のとおりです。

  1. 新規顧客の獲得 –他の媒体全体で、類似したオーディエンスをプロファイリングして特定する機会は、見込み客へのマーケティングの理想的な手段です。 広告エンジンの大部分には、電子メールアドレスをインポートして、人口統計学的、地理的、さらにはユーザーの興味に基づいてユーザーのプロファイルを作成する機能があります。 次に、そのプロファイル(または複数のプロファイル)を使用して、電子メールマーケティングにサインアップするオファーを見込み顧客に宣伝できます。
  2. コンバージョンの増加 –潜在的な顧客が会社からプロモーションメールを受信する最初のサブスクライバーになると、通常、受信トレイにウェルカムメールシリーズが届きます。 その目的は、製品を購入するように彼らを動機付けることです。 同様に、まったく新しい見込み客はそのような電子メールを受け取り、時には質の高いプロモーションのオファーを受け取ります。 人口統計データと行動データの両方に予測分析を実装することで、潜在的な顧客をセグメント化し、多数のメッセージとオファーをテストして、有益で関連性のあるパーソナライズされた電子メールを作成し、コンバージョンを改善して収益を上げることができます。
  3. 顧客維持のための関係の構築 –予測分析では、顧客エンゲージメントと維持のために製品推奨オプションを使用できます。 このデータは、以前に製品を購入した、またはWebサイトでそれらを閲覧したことのある適切な顧客をターゲットにするのに役立ちます。 年齢、性別、注文金額、場所など、さまざまな詳細を追加します。将来どのような製品を購入したいかを特定することができます。 このデータを使用して、個々の見込み客に電子メールのコンテンツとオファーを送信します。 予測分析は、顧客が購入する頻度を判断するのにも役立ちます。製品関連の電子メールを顧客に送信するための最適な頻度を理解できます。 
  4. 顧客の回収戦略 –送信 みんなあなたに会いたがっている 製品を最後に購入してから特定の期間が経過した後、すべての顧客に電子メールでメッセージを送信します。 予測分析の助けを借りて、パーソナライズされたウィンバックメールを作成し、メールを送信するのに最適な時間間隔を見つけて、割引やインセンティブを提供して再エンゲージすることができます。    

予測マーケティングは、マーケターがターゲットオーディエンスを理解し、メールマーケティングキャンペーンに強力な戦略を適用するのに役立つ強力な武器です。 これにより、購読者に印象を与え、忠実な顧客に変えることができ、最終的には売り上げの増加につながります。