Wie E-Mail-Vermarkter Predictive Analytics verwenden, um ihre E-Commerce-Ergebnisse zu verbessern

Predictive Analytics im E-Mail-Marketing

Die Entstehung von Predictive analytics im E-Mail-Marketing ist populär geworden, insbesondere in der E-Commerce-Branche. Der Einsatz von Predictive-Marketing-Technologien bietet die Möglichkeit, das Targeting und das Timing zu verbessern und letztendlich mehr Geschäfte per E-Mail zu konvertieren. Diese Technologie spielt eine Schlüsselrolle bei der Identifizierung, welche Produkte Ihre Kunden wahrscheinlich kaufen werden, wann sie wahrscheinlich einen Kauf tätigen und welche personalisierten Inhalte die Aktivität vorantreiben. 

Was ist Predictive Marketing?

Predictive Marketing ist eine Strategie, die vergangene Verhaltensdaten nutzt, um zukünftiges Verhalten statistisch vorherzusagen. Daten, Analysen und prädiktive Messtechniken werden verwendet, um zu bestimmen, welche Marketingaktionen basierend auf Kundenprofilen und -verhalten mit größerer Wahrscheinlichkeit konvertiert werden. Diese Daten spielen eine Schlüsselrolle bei der Entscheidungsfindung. Bei der Anwendung auf E-Mail-Marketing können Algorithmen Ihnen dabei helfen, die relevante Zielgruppe anzusprechen, das Engagement zu verbessern, mehr Conversions zu erzielen und mehr Einnahmen aus E-Mail-Kampagnen zu generieren. 

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytik ist ein datenorientierter Prozess, der von Vermarktern verwendet wird, um Kundeninteraktionen in vergangenen Kampagnen und Websiteaktivitäten zu verstehen, die zukünftiges Verhalten vorhersagen können. Predictive Analytics ist hilfreich, um personalisiertere und relevantere Marketingkampagnen zu erstellen. Zum E-Mail Marketing Profis bieten prädiktive Datenpunkte Einblicke und Möglichkeiten für Kundenverhalten wie:

  • Abwanderungs- oder Abbestellungswahrscheinlichkeit
  • Kaufwahrscheinlichkeit
  • Optimaler Zeitpunkt für einen Kauf
  • Relevante Produkte oder Produktkategorien 
  • Gesamtwert der Kundenlebensdauer (CLV)

Diese Daten können Ihnen dabei helfen, Strategien und Testszenarien auszuführen oder sogar das Versenden der entsprechenden Nachricht zum optimalen Zeitpunkt zu automatisieren. Hier sind Vorhersagen, die nützlich sein können, um die Nachricht zu verbessern und die E-Mail-Gesamtleistung zu messen.

  • Kaufabsicht – Zu verstehen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Besucher etwas kauft, kann Ihnen dabei helfen, den richtigen Inhalt in Ihrer Nachricht zu liefern. Besucher, die ein hohes Maß an Interesse haben, werden wahrscheinlich konvertieren, und die Beibehaltung Ihrer Rabatte für solche Kontakte wird den LTV erhöhen.
  • Voraussichtliches Datum des bevorstehenden Kaufs – Mittelklasse- und anspruchsvollere ESPs können die Kaufgewohnheiten von Kontakten aggregieren und vorhersehen, wann sie ihre bevorstehende Bestellung aufgeben könnten, sodass Sie automatisch eine E-Mail mit empfohlenen Produkten zum richtigen Zeitpunkt zustellen können.
  • Lieblingsprodukt oder Produktkategorie – Das Identifizieren des Produkts oder der Produktkategorie, das von jedem Benutzer am meisten bevorzugt wird, ermöglicht es Ihnen, Ihre E-Mails mit dem von ihnen bevorzugten Produkt besser zu erstellen.
  • Erwarteter Customer Lifetime Value (CLemV) – Durch die Betrachtung eines historischen Werts eines Kunden, seiner Kaufhäufigkeit und des erwarteten Wiederkaufdatums kann ein prognostizierter Lebenszeitwert generiert werden. Diese Analyse hilft Ihnen zu verstehen, wer von Ihren Kunden am treuesten ist oder am ehesten zu einem höheren durchschnittlichen Bestellwert konvertieren wird (AOV). 

Die Implementierung von Predictive Analytics in Ihre E-Mail-Marketingkampagne lässt Ihre Kampagnen persönlicher, passender und zeitgerechter aussehen – und steigert Ihren Umsatz. 

Wie gewinnt Predictive Analytics an Dynamik?

Sowohl der Prescriptive- als auch der Predictive-Analytics-Markt lag 10.01 bei 2020 Millionen US-Dollar und wird bis 35.45 voraussichtlich 2027 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate wachsen (CAGR) von 21.9 % zwischen 2020 und 2027. 

Predictive Analytics-Marktstatistik: 2027

Es gibt eine Reihe von Faktoren, die die Popularität von Predictive Analytics vorantreiben.

  • Speichertechnologien sind kostengünstig und skalierbar und ermöglichen die Erfassung und schnelle Analyse von Terabytes an Daten.
  • Verarbeitungsgeschwindigkeit und Speicherzuweisung auf Servern und virtuellen Servern (serverübergreifend) bieten Möglichkeiten, die Hardware zu nutzen, um praktisch unbegrenzte Szenarien zur Vorhersage von Daten auszuführen.
  • Plattformen integrieren diese Tools in erheblichem Umfang und machen die Technologie für das durchschnittliche Unternehmen einfach und erschwinglich.
  • All dies führt zu einer erheblichen Verbesserung der Ergebnisse von Marketingkampagnen, was zu einer schnellen Amortisierung der Technologieinvestition führt (ROTI).

Einsatz von Predictive Analytics im E-Mail-Marketing

Wenn es um E-Mail-Marketing geht, unterstützt Predictive Analytics den E-Mail-Dienstleister eines Unternehmens und integriert Verhaltenserkennung in Echtzeit mit früheren Kundendaten, um sowohl automatisierte als auch personalisierte E-Mail-Kampagnen zu erstellen. Sein zusätzlicher Vorteil ist, dass es von der Akquise und dem Aufbau von Beziehungen bis hin zu Kundenbindungs- und Rückgewinnungs-E-Mail-Kampagnen hilfreich ist. 

Hier sind 4 Möglichkeiten, wie Predictive Analytics Ihre E-Mail-Kampagnenstrategien verbessert:

  1. Neukunden akquirieren – In anderen Medien ist die Möglichkeit, ähnliche Zielgruppen zu profilieren und zu identifizieren, ein ideales Marketingmittel für potenzielle Kunden. Die überwiegende Mehrheit der Werbemaschinen hat die Möglichkeit, E-Mail-Adressen zu importieren, um Ihre Benutzer demographisch, geografisch und sogar basierend auf ihren Interessen zu profilieren. Dieses Profil (oder diese Profile) können dann verwendet werden, um bei potenziellen Kunden mit einem Angebot zu werben, sich für Ihr E-Mail-Marketing anzumelden.
  2. Steigerung der Conversions – Wenn potenzielle Kunden die ersten Abonnenten sind, die eine Werbe-E-Mail von einem Unternehmen erhalten, erhalten sie normalerweise eine Willkommens-E-Mail-Serie in ihrem Posteingang. Ziel ist es, sie zum Kauf eines Produkts zu motivieren. In ähnlicher Weise erhalten ganz neue Interessenten solche E-Mails und manchmal ein hochwertiges Werbeangebot. Durch die Implementierung von Vorhersageanalysen sowohl für demografische als auch für Verhaltensdaten können Sie potenzielle Kunden segmentieren – zahlreiche Nachrichten und Angebote testen –, um informative, relevante und personalisierte E-Mails zu erstellen, die Conversions zu verbessern und Einnahmen zu generieren.
  3. Aufbau von Beziehungen zur Kundenbindung – Predictive Analytics kann Produktempfehlungsoptionen für die Kundenbindung und -bindung nutzen. Diese Daten können Ihnen helfen, die richtigen Kunden anzusprechen, die Ihre Produkte zuvor gekauft oder auf Ihrer Website durchsucht haben. Durch das Hinzufügen verschiedener Details wie Alter, Geschlecht, Bestellmenge, Standort usw. kann festgestellt werden, welche Art von Produkten sie in Zukunft kaufen möchten. Mit diesen Daten senden Sie E-Mail-Inhalte und Angebote an einzelne Interessenten. Predictive Analytics ist auch nützlich, um zu bestimmen, wie oft Kunden Einkäufe tätigen. Sie können die optimale Häufigkeit verstehen, mit der Sie Ihre produktbezogenen E-Mails an sie senden. 
  4. Strategie zur Kundenrückgewinnung – Senden a wir vermissen Dich Nachricht in einer E-Mail an alle Kunden nach einer bestimmten Zeitspanne seit dem letzten Kauf eines Produkts. Mit Hilfe von Predictive Analytics können Sie personalisierte Rückgewinnungs-E-Mails erstellen und das beste Zeitintervall für das Versenden von E-Mails an sie ermitteln und einige Rabatte oder Anreize anbieten, um sie erneut zu gewinnen.    

Predictive Marketing ist eine leistungsstarke Waffe für Vermarkter, um ihre Zielgruppen zu verstehen und ihnen zu helfen, eine leistungsstarke Strategie in ihren E-Mail-Marketingkampagnen anzuwenden. Damit können Sie Ihre Abonnenten beeindrucken und in treue Kunden umwandeln, was letztendlich zu einer Umsatzsteigerung führt.