14 Октября 2020 PostMonitor 234 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 Нравится 0 Tweet 0 Send Мнение автора может не совпадать с мнением редакции 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 маркетингаИтак, 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.ВыводыПри 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 Авторизуйтесь В избр. Сохранено Авторизуйтесь Вход с паролем Нравится 0 Tweet 0