E-posta Pazarlamacıları, E-Ticaret Sonuçlarını İyileştirmek İçin Tahmine Dayalı Analitiği Nasıl Kullanıyor?

E-posta Pazarlamada Tahmine Dayalı Analitik

Ortaya çıkması tahmine dayalı analitik e-posta pazarlamasında, özellikle e-ticaret endüstrisinde popüler hale geldi. Tahmine dayalı pazarlama teknolojilerini kullanmak, hedeflemeyi, zamanlamayı iyileştirme ve nihayetinde e-posta yoluyla daha fazla işi dönüştürme yeteneğine sahiptir. Bu teknoloji, müşterilerinizin hangi ürünleri satın alma olasılığının, ne zaman satın alma olasılığının olduğunu ve etkinliği yönlendirecek kişiselleştirilmiş içeriğin belirlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. 

Tahmine Dayalı Pazarlama nedir?

Öngörülü pazarlama gelecekteki davranışı istatistiksel olarak tahmin etmek için geçmiş davranış verilerini kullanan bir stratejidir. Müşteri profillerine ve davranışlarına dayalı olarak hangi pazarlama eylemlerinin dönüşüm sağlama olasılığının daha yüksek olduğunu belirlemek için veri, analiz ve tahmine dayalı ölçüm teknikleri kullanılır. Bu veriler, akıllı kararlar vermede önemli bir rol oynar. E-posta pazarlamasına uygulandığında algoritmalar, ilgili kitleyi hedeflemenize, etkileşimi artırmanıza, daha fazla dönüşüm sağlamanıza ve e-posta kampanyalarından daha fazla gelir elde etmenize yardımcı olabilir. 

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Öngörülü analytics pazarlamacılar tarafından müşterilerin geçmiş kampanyalardaki etkileşimlerini ve gelecekteki davranışları tahmin edebilen site etkinliklerini anlamak için kullanılan veri odaklı bir süreçtir. Tahmine dayalı analitik, daha kişiselleştirilmiş ve alakalı pazarlama kampanyaları oluşturmaya yardımcı olur. İçin e-posta pazarlama profesyoneller, tahmine dayalı veri noktaları, aşağıdakiler gibi müşteri davranışları için içgörüler ve fırsatlar sağlar:

  • Üyeliği iptal etme veya abonelikten çıkma olasılığı
  • satın alma olasılığı
  • Bir satın alma için en uygun zamanlama
  • İlgili ürünler veya ürün kategorileri 
  • Genel müşteri yaşam boyu değeri (CLV)

Bu veriler, stratejileri yürütmenize, senaryoları test etmenize ve hatta en uygun zamanda uygun mesajın gönderilmesini otomatikleştirmenize yardımcı olabilir. Mesajı geliştirmek ve genel e-posta performansını ölçmek için faydalı olabilecek tahminler burada.

  • satın alma amacı – Bir ziyaretçinin satın alma olasılığının ne kadar olduğunu anlamak, ilerlemenize ve mesajınızda doğru içeriği iletmenize yardımcı olabilir. Yüksek düzeyde ilgiye sahip ziyaretçilerin dönüşüm gerçekleştirmesi muhtemeldir ve bu tür kişiler için indirimlerinizi korumak YBD'yi artıracaktır.
  • Yaklaşan satın almanın tahmini tarihi – Orta sınıf ve daha gelişmiş ESP'ler, iletişim satın alma alışkanlıklarını bir araya getirme ve yaklaşan siparişlerini ne zaman verebileceklerini tahmin etme yeteneğine sahiptir; bu, önerilen ürünlerle birlikte bir e-postayı doğru zamanda otomatik olarak iletmenizi sağlar.
  • Favori ürün veya ürün kategorisi – Her kullanıcının en çok tercih ettiği ürün veya ürün kategorisini belirlemek, onların tercih ettiği ürünle e-postalarınızı daha iyi üretmenizi sağlar.
  • Beklenen müşteri yaşam boyu değeri (ClemV) – Bir müşterinin geçmiş değerine, satın alma sıklığına ve beklenen yeniden satın alma tarihine bakılarak, tahmin edilen bir ömür boyu değer üretilebilir. Bu analiz, müşterileriniz arasında kimin daha sadık olduğunu veya daha yüksek bir ortalama sipariş değerinde dönüşüm gerçekleştirme olasılığının en yüksek olduğunu anlamanıza yardımcı olur (AOV). 

E-posta pazarlama kampanyanızda tahmine dayalı analitik uygulamak, kampanyalarınızın daha kişisel, uygun ve zamanında görünmesini sağlayarak gelirinizi artırır. 

Tahmine Dayalı Analitik Nasıl İvme Kazanıyor?

Hem kuralcı hem de tahmine dayalı analitik pazarı 10.01'de 2020 milyon ABD Doları seviyesindeydi ve 35.45 yılına kadar 2027 milyar ABD Dolarına ulaşacağı ve yıllık bileşik büyüme hızıyla büyüyeceği tahmin ediliyor (CAGR) 21.9 ile 2020 arasında %2027. 

Tahmine Dayalı Analitik Pazar İstatistikleri: 2027

Tahmine dayalı analitiğin popülerliğini artıran bir dizi faktör vardır.

  • Depolama teknolojileri ucuz ve ölçeklenebilir olup, terabaytlarca veriyi yakalama ve hızlı bir şekilde analiz etme olanağı sağlar.
  • Sunucularda ve sanal sunucularda (sunucular arasında) işlem hızı ve bellek ayırma, verileri tahmin etmek için neredeyse sınırsız senaryoları çalıştırmak için donanımı kullanma fırsatları sağlar.
  • Platformlar, bu araçları önemli bir oranda entegre ediyor ve teknolojiyi ortalama işletme için basit ve uygun fiyatlı hale getiriyor.
  • Yukarıdakilerin tümü, pazarlama kampanyası sonuçlarında önemli bir artış sağlayarak, teknoloji yatırımından hızlı bir geri dönüş sağlar (ROTI).

E-posta Pazarlamada Tahmine Dayalı Analitik Kullanımı

E-posta pazarlaması söz konusu olduğunda, tahmine dayalı analitik, bir kuruluşun e-posta hizmet sağlayıcısını destekler ve hem otomatikleştirilmiş hem de kişiselleştirilmiş e-posta kampanyaları oluşturmak için gerçek zamanlı davranış tanımayı geçmiş müşteri verileriyle bütünleştirir. Ek avantajı, satın alma ve ilişki kurmadan müşteriyi elde tutma ve geri kazanma e-posta kampanyalarına kadar yardımcı olmasıdır. 

Tahmine dayalı analizin e-posta kampanya stratejilerinizi geliştirmesinin 4 yolu:

  1. Taze müşteriler kazanmak – Diğer ortamlarda, benzer hedef kitlelerin profilini çıkarma ve belirleme fırsatı, potansiyel müşteriler için ideal bir pazarlama aracıdır. Reklam motorlarının büyük çoğunluğu, kullanıcılarınızı demografik, coğrafi ve hatta ilgi alanlarına göre profillemek için e-posta adreslerini içe aktarma yeteneğine sahiptir. Ardından, bu profil (veya profiller), e-posta pazarlamanıza kaydolma teklifiyle potansiyel müşterilere reklam vermek için kullanılabilir.
  2. Dönüşümleri artırma – Potansiyel müşteriler bir şirketten promosyon e-postası alan ilk abone olduklarında, genellikle gelen kutularına bir hoş geldiniz e-postası serisi alırlar. Amacı, onları bir ürün satın almaya motive etmektir. Benzer şekilde, tamamen yeni potansiyel müşteriler bu tür e-postalar ve bazen kaliteli bir promosyon teklifi alır. Hem demografik hem de davranışsal verilere tahmine dayalı analitiği uygulayarak, bilgilendirici, alakalı ve kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturmak için dönüşümleri iyileştirebilir ve gelir elde etmek için potansiyel müşterileri segmentlere ayırabilir - çok sayıda mesajı ve teklifi test edebilirsiniz.
  3. Müşteriyi elde tutmak için ilişkiler kurmak – Tahmine dayalı analitik, müşteri katılımı ve elde tutma için ürün önerileri seçeneklerini kullanabilir. Bu veriler, ürünlerinizi daha önce satın almış veya web sitenize göz atan doğru müşterileri hedeflemenize yardımcı olabilir. Yaş, cinsiyet, sipariş miktarı, konum gibi çeşitli detayları ekleyerek gelecekte ne tür ürünler almak istediklerini belirlemek mümkündür. Bu verilerle, bireysel potansiyel müşterilere e-posta içeriği ve teklifler gönderirsiniz. Tahmine dayalı analitik, müşterilerin ne sıklıkta alışveriş yaptığını belirlemede de yararlıdır, onlara ürünle ilgili e-postalarınızı göndermek için optimum sıklığı anlayabilirsiniz. 
  4. Müşteri geri kazanma stratejisi – Gönderme Seni özledik Bir ürünü en son satın almalarından bu yana belirli bir süre geçtikten sonra tüm müşterilere bir e-posta ile mesaj gönderin. Tahmine dayalı analitik yardımıyla, kişiselleştirilmiş geri kazanma e-postaları oluşturabilir ve onlara e-posta göndermek için en iyi zaman aralığını öğrenebilir ve onları yeniden meşgul etmek için bazı indirimler veya teşvikler sunabilirsiniz.    

Tahmine dayalı pazarlama, pazarlamacıların hedef kitlelerini anlamaları ve e-posta pazarlama kampanyalarında güçlü bir strateji uygulamalarına yardımcı olmaları için güçlü bir silahtır. Bununla abonelerinizi etkileyebilir ve onları sadık müşterilere dönüştürebilir, bu da sonuçta satışların artmasına neden olabilir.