Como os profissionais de marketing por e-mail estão usando a análise preditiva para melhorar seus resultados de comércio eletrônico

Análise preditiva em e-mail marketing

O surgimento de análise preditiva em e-mail marketing tornou-se popular, especialmente na indústria de comércio eletrônico. A utilização de tecnologias de marketing preditivo tem a capacidade de melhorar a segmentação, o tempo e, finalmente, converter mais negócios por e-mail. Essa tecnologia está desempenhando um papel fundamental na identificação de quais produtos seus clientes provavelmente comprarão, quando provavelmente farão uma compra e o conteúdo personalizado que impulsionará a atividade. 

O que é marketing preditivo?

Predictive especialistas em Marketing é uma estratégia que utiliza dados comportamentais passados ​​para prever estatisticamente o comportamento futuro. Dados, análises e técnicas de medição preditiva são usadas para determinar quais ações de marketing têm mais probabilidade de conversão com base nos perfis e comportamentos dos clientes. Esses dados desempenham um papel fundamental na tomada de decisões inteligentes. Quando aplicados ao marketing por e-mail, os algoritmos podem ajudá-lo a segmentar o público relevante, aumentar o engajamento, gerar mais conversões e gerar mais receita com campanhas de e-mail. 

O que é análise preditiva?

Predictive analítica é um processo orientado a dados usado por profissionais de marketing para entender as interações dos clientes em campanhas anteriores e atividades do site que podem prever o comportamento futuro. A análise preditiva é útil para criar campanhas de marketing mais personalizadas e relevantes. Para e-mail marketing profissionais, os pontos de dados preditivos fornecem insights e oportunidades para comportamentos do cliente, como:

  • Probabilidade de cancelamento ou cancelamento de inscrição
  • Probabilidade de comprar
  • Momento ideal para uma compra
  • Produtos ou categorias de produtos relevantes 
  • Valor geral da vida útil do cliente (CLV)

Esses dados podem ajudá-lo a executar estratégias, testar cenários ou até mesmo automatizar o envio da mensagem apropriada no momento ideal. Aqui estão as previsões que podem ser úteis para aprimorar a mensagem e medir o desempenho geral do e-mail.

  • Intenção de compra – Compreender a probabilidade de um visitante comprar pode ajudá-lo a seguir em frente e entregar o conteúdo certo em sua mensagem. Os visitantes que têm um alto nível de interesse provavelmente converterão, e preservar seus descontos para esses contatos aumentará o LTV.
  • Data prevista da próxima compra – ESPs de médio porte e mais sofisticados têm a capacidade de agregar hábitos de compra de contato e antecipar quando podem fazer seu próximo pedido, permitindo que você envie automaticamente um e-mail com produtos recomendados no momento correto.
  • Produto favorito ou categoria de produto – Identificar o produto ou categoria de produto mais preferido por cada usuário permite que você produza melhor seus e-mails com o produto preferido por eles.
  • Valor de vida útil do cliente previsto (CLemV) – Ao observar o valor histórico de um cliente, sua frequência de compra e data prevista de recompra, um valor de vida útil previsto pode ser gerado. Essa análise ajuda você a entender quem entre seus clientes é mais fiel ou com maior probabilidade de conversão com um valor médio de pedido mais alto (VOO). 

A implementação de análises preditivas em sua campanha de marketing por e-mail fará com que suas campanhas pareçam mais pessoais, adequadas e oportunas – melhorando sua receita. 

Como a análise preditiva está ganhando impulso?

O mercado de análise prescritiva e preditiva atingiu US$ 10.01 milhões em 2020 e deve atingir US$ 35.45 bilhões até 2027 e crescer a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 21.9% entre 2020 e 2027. 

Estatísticas de mercado de análise preditiva: 2027

Há uma série de fatores que estão impulsionando a popularidade da análise preditiva.

  • As tecnologias de armazenamento são baratas e escaláveis, permitindo capturar e analisar rapidamente terabytes de dados.
  • A velocidade de processamento e a alocação de memória em servidores e servidores virtuais (entre servidores) oferece oportunidades para aproveitar o hardware para executar cenários praticamente ilimitados para prever dados.
  • As plataformas estão integrando essas ferramentas a uma taxa substancial e tornando a tecnologia simples e acessível para as empresas médias.
  • Todos os itens acima estão proporcionando um aumento significativo nos resultados das campanhas de marketing, resultando em um rápido retorno do investimento em tecnologia (ROTI).

Uso de análise preditiva no e-mail marketing

Quando se trata de marketing por e-mail, a análise preditiva oferece suporte ao provedor de serviços de e-mail de uma organização e integra o reconhecimento de comportamento em tempo real com dados anteriores do cliente para criar campanhas de e-mail automatizadas e personalizadas. Sua vantagem adicional é que é útil desde a aquisição e construção de relacionamento até a retenção de clientes e campanhas de e-mail de recuperação. 

Aqui estão 4 maneiras pelas quais a análise preditiva melhora suas estratégias de campanha de e-mail:

  1. Adquirindo novos clientes – Em outras mídias, a oportunidade de criar perfis e identificar públicos semelhantes é um meio ideal de marketing para clientes em potencial. A grande maioria dos mecanismos de publicidade tem a capacidade de importar endereços de e-mail para traçar o perfil de seus usuários demográfica, geográfica e até mesmo com base em seus interesses. Em seguida, esse perfil (ou perfis) pode ser usado para anunciar para clientes em potencial com uma oferta de inscrição no seu marketing por e-mail.
  2. Aumentando as conversões – Quando clientes em potencial se tornam os primeiros assinantes a receber um e-mail promocional de uma empresa, eles normalmente recebem uma série de e-mails de boas-vindas em sua caixa de entrada. Seu objetivo é motivá-los a comprar um produto. Da mesma forma, novos clientes em potencial recebem esses e-mails e, às vezes, uma oferta promocional de qualidade. Ao implementar análises preditivas para dados demográficos e comportamentais, você pode segmentar clientes em potencial – testando várias mensagens e ofertas – para criar e-mails informativos, relevantes e personalizados, melhorar as conversões e gerar receita.
  3. Construindo relacionamentos para retenção de clientes – A análise preditiva pode usar opções de recomendações de produtos para engajamento e retenção de clientes. Esses dados podem ajudá-lo a segmentar os clientes certos que já compraram seus produtos ou navegaram por eles em seu site. Adicionando vários detalhes como idade, sexo, quantidade do pedido, localização, etc. É possível identificar que tipo de produtos eles gostariam de comprar no futuro. Com esses dados, você envia conteúdo de e-mail e ofertas para clientes potenciais individuais. A análise preditiva também é útil para determinar com que frequência os clientes fazem compras, você pode entender a frequência ideal para enviar seus e-mails relacionados ao produto para eles. 
  4. Estratégia de reconquista do cliente – Envio de Nós sentimos falta de você mensagem em um e-mail para todos os clientes após um determinado período de tempo desde a última compra de um produto. Com a ajuda da análise preditiva, você pode criar e-mails personalizados de recuperação e descobrir o melhor intervalo de tempo para enviar e-mails para eles e oferecer alguns descontos ou incentivos para engajá-los novamente.    

O marketing preditivo é uma arma poderosa para os profissionais de marketing entenderem seu público-alvo e ajudá-los a aplicar uma estratégia poderosa em suas campanhas de email marketing. Com isso, você pode impressionar seus assinantes e convertê-los em clientes fiéis, o que acaba levando a um aumento nas vendas.