Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:

Список ссылок временно недоступен
91 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Предиктивная аналитика: на шаг впереди в отношении потребностей клиентов

Продолжаем цикл статей о предиктивной аналитике. В этой статье мы обсудим, как вы можете внедрить предиктивную аналитику в свои маркетинговые кампании

В этой статье мы обсудим, как вы можете внедрить предиктивную аналитику в свои маркетинговые кампании по электронной почте, чтобы разрабатывать и доставлять целенаправленный контент и предложения вашим потенциальным и существующим клиентам, что, в свою очередь, усилит их намерение к покупке. Потребители засыпаны электронной почтой от компаний и магазинов, и трудно выделиться среди других рассылок, особенно когда в электронных письмах нет ничего особенного.

Напомним, что такое предиктивная аналитика. По сути, это процесс прогнозирования и поиска зависимостей, в котором программное обеспечение анализирует ранее собранные данные о прошлых решениях и поведении потребителей, чтобы определить, что именно заставляет их предпринять определенные действия (например, совершить еще одну покупку). Подробнее — в нашей предыдущей статье.

По мнению большинства маркетологов, электронный маркетинг — наиболее эффективное средство взаимодействия с текущими и потенциальными клиентами:

— 81% маркетологов считают электронную почту лучшим способом привлечения клиентов.

— 80% маркетологов считают, что это лучший способ удержать клиентов.

— Рекламная рассылка приносит, в среднем, 44 доллара за каждый доллар, потраченный на данную кампанию (по данным зарубежных источников).

Однако все это не дает абсолютной уверенности в том, что ваши инициативы по электронному маркетингу будут успешными. Чтобы это произошло, рекламные кампании должны быть актуальными, своевременными и адаптированными в соответствии с ожиданиями конкретного клиента.

Смысл сбора данных о клиентах состоит в том, чтобы как можно раньше среагировать на их ожидания. Сбор данных ведется через CRM-систему, социальные сети, а прогнозирование производится с помощью специальных аналитических и статистических программ.

Чем полезна предиктивная аналитика для программы электронного маркетинга


Итак, что вы можете делать с помощью предиктивной аналитики, и какие способы являются ключевыми для максимизации рентабельности инвестиций (ROI) в электронный маркетинг? Ниже приведены некоторые примеры того, как вы можете использовать предиктивную аналитику в своих маркетинговых программах:

— Сегментирование подписчиков. Определите, как различные сегменты клиентов с наибольшей вероятностью отреагируют на конкретный контент электронной почты и рекламные предложения. Кроме того, спрогнозируйте и охватите целевую аудиторию, которая с наибольшей вероятностью конвертирует предложение в покупку. Затем эту информацию можно использовать для создания кампаний по электронной почте, релевантных и персонализированных для каждого сегмента клиентов.

— Оценка жизненной ценности клиентов (LTV, CLV) — кто ваши самые перспективные клиенты, у которых есть потенциал потратить больше всего на вашу компанию с течением времени? Определение того, какие клиенты имеют наибольшую жизненную ценность, поможет вам сосредоточить свои усилия по электронному маркетингу на их привлечении.

— Рекомендации по продуктам. Прогностическая аналитика может помочь вам определить, какие продукты рекомендовать, используя такие данные, как коэффициенты взаимодействия с клиентами (например, количество открытий, кликов, дочитываний и конверсий) и прошлое покупательское поведение. Например, Amazon используют прогнозную аналитику, чтобы отметить, что клиент просматривает сайт в поисках новой экшн-камеры, но еще не принял решение о покупке. Вместо того, чтобы пассивно надеяться, что покупатель вернется, чтобы совершить покупку, Amazon отправляет электронное письмо, предлагая на выбор ряд аналогичных продуктов с различными потребительскими свойствами (экшн-камера на горнолыжный шлем, экшн-камера встроенная в маску, наборы креплений экшн-камеры на рюкзак, лыжи, велосипед). После анализа поведения клиента на данном оффере — аналитическая система получает данные — для дальнейших ещё более точных рекомендаций, понимая под какой вид outdoor-отдыха подбирается оборудование. В дальнейшем, извлеченная таким образом информация «ложится» в профиль клиента специальными тегами, характеризующими интересы пользователя.

— Оценка потенциальных клиентов. Прогностическая аналитика, основанная на профиле потенциального клиента и поведенческих данных, может помочь присваивать баллы потенциальным клиентам для определения приоритетности рассылки целевых предложений.

— Уменьшение оттока подписчиков. Хотя некоторые люди неизбежно откажутся от подписки на рассылку, полезно иметь возможность определить тех, кто с наибольшей вероятностью откажется от подписки. Обладая этой прогнозной информацией, вы можете предпринять упреждающие действия для предотвращения оттока подписчиков, например, разработать более персональные предложения и отправить эти офферы для повторного вовлечения.

— Выбор темы письма и оптимизация содержания — вы также можете использовать предиктивную аналитику, чтобы выполнить более надежное многомерное тестирование. Затем, вооружившись результатами такого анализа, вы можете определить желания клиентов и определить темы, содержание электронной рассылки и призывы к действию, которые обеспечат наилучшие показатели открытия, кликов и конверсии.

Предиктивная аналитика в электронном маркетинге может помочь в увеличении суммы продаж и клиентского потока следующим образом:

— Используя прогнозную аналитику, маркетологи могут отслеживать предыдущие покупки клиента на своем веб-сайте или в магазине. Это дает возможность порекомендовать аналогичные или дополнительные товары в рассылке. Использование прогнозной аналитики поможет быть на шаг впереди в отношении потребностей клиентов, чтобы предоставить им то, что они хотят, еще до того, как они сами об этом подумают. Таким образом, вы можете поддерживать интерес клиентов и их взаимодействие с вашим брендом, заранее отвечая на их потребности. Вы также можете использовать прогнозную аналитику, чтобы отслеживать, что интересует подписчиков, и какой раздел письма они нажимают.

— Приветственные кампании: всякий раз, когда новый клиент подписывается на вашу рассылку по электронной почте или совершает покупку на вашем сайте в первый раз, отправка ему приветственного письма творит чудеса. Такие кампании могут включать в себя предложения о возвращении, купоны на скидку или письма с благодарностью за покупку. Используя предиктивную аналитику, вы можете анализировать суммы покупок и выбирать процент скидки по значимости клиента. Есть и другой способ использования приветственного письма: в нем клиенту предлагается выбрать интересующий его контент и он сам поможет в организации правильной востребованной рассылки.

— Кампании лояльности: клиенты, которые часто делают покупки на вашем сайте, заслуживают своего рода вознаграждения за лояльность. Вы можете использовать данные, собранные с помощью предиктивной аналитики, чтобы узнать свой список лояльных клиентов и отправить им электронные письма с эксклюзивными поощрениями или скидками в рамках программы лояльности. Это побудит их вернуться и оставаться на связи с вашим брендом.

— Кампании по удержанию: электронные письма об удержании помогают вам обратиться к неактивным клиентам, которые упускали возможности довольно долгое время. Прежде чем вы потеряете их навсегда в пользу конкурента, попробуйте вернуть их, отправив им электронные письма с напоминаниями и интересными предложениями, чтобы побудить их принять решение о покупке. В этом процессе прогнозная аналитика может оказаться полезной, поскольку она может дать вам представление о неактивных клиентах, анализируя их покупательское поведение.

Выводы


При эффективном использовании данные предиктивной аналитики могут улучшить ваш бизнес и расширить возможности продаж. Маркетологи могут наилучшим образом использовать данные о клиентах, чтобы совершенствовать маркетинговые кампании по электронной почте для привлечения и вовлечения клиентов. Используя информацию о клиентах, основанную на аналитике, можно получить больше подписчиков по электронной почте и укрепить отношения с клиентами, обеспечивая продуктивное взаимодействие на протяжении всего цикла продаж.

В следующей статье мы продолжим исследовать возможности предиктивной аналитики.

Обращаем ваше внимание, что данными технологиями мы владеем. Будет интерес — обращайтесь, обсудим, чем можем быть полезны для вас.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.