이메일 마케팅 담당자가 예측 분석을 사용하여 전자상거래 결과를 개선하는 방법

이메일 마케팅의 예측 분석

의 출현 예측 분석 이메일 마케팅에서 특히 전자 상거래 업계에서 인기를 얻었습니다. 예측 마케팅 기술을 활용하면 타겟팅, 타이밍을 개선하고 궁극적으로 이메일을 통해 더 많은 비즈니스를 전환할 수 있습니다. 이 기술은 고객이 구매할 가능성이 있는 제품, 구매할 가능성이 있는 시기 및 활동을 주도할 개인화된 콘텐츠를 식별하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 

예측 마케팅이란 무엇입니까?

예측 적 마케팅 과거 행동 데이터를 활용하여 미래 행동을 통계적으로 예측하는 전략입니다. 데이터, 분석 및 예측 측정 기술을 사용하여 고객 프로필 및 행동을 기반으로 전환 가능성이 더 높은 마케팅 활동을 결정합니다. 이 데이터는 현명한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 이메일 마케팅에 적용하면 알고리즘을 통해 관련 잠재고객을 타겟팅하고 참여도를 높이고 더 많은 전환을 생성하고 이메일 캠페인에서 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다. 

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 적 분석 마케팅 담당자가 과거 캠페인 및 사이트 활동에서 고객 상호 작용을 이해하여 미래 행동을 예측하는 데 사용하는 데이터 지향 프로세스입니다. 예측 분석은 보다 개인화되고 관련성 높은 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다. 을위한 이메일 마케팅 전문가, 예측 데이터 포인트는 다음과 같은 고객 행동에 대한 통찰력과 기회를 제공합니다.

  • 이탈 또는 구독 취소 가능성
  • 구매 가능성
  • 최적의 구매 타이밍
  • 관련 제품 또는 제품 카테고리 
  • 전체 고객평생가치(CLV)

이 데이터는 전략을 실행하거나 시나리오를 테스트하거나 최적의 시간에 적절한 메시지 전송을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 메시지를 향상하고 전반적인 이메일 성능을 측정하는 데 유용할 수 있는 예측입니다.

  • 구매 의도 – 방문자가 구매할 가능성을 이해하면 메시지에 올바른 콘텐츠를 전달하는 데 도움이 됩니다. 높은 수준의 관심을 가진 방문자는 전환할 가능성이 높으며 이러한 연락처에 대한 할인을 유지하면 LTV가 증가합니다.
  • 예정된 구매 예정일 – 중급 및 보다 정교한 ESP는 연락처 구매 습관을 집계하고 다가오는 주문을 예상할 수 있는 기능이 있어 올바른 시간에 추천 제품이 포함된 이메일을 자동으로 전달할 수 있습니다.
  • 좋아하는 제품 또는 제품 카테고리 – 모든 사용자가 가장 선호하는 제품 또는 제품 범주를 식별하면 사용자가 선호하는 제품으로 이메일을 더 잘 작성할 수 있습니다.
  • 예상 고객평생가치 (CLEMV) – 고객의 과거가치, 구매빈도, 재구매예상일 등을 통해 예측평생가치를 산출할 수 있다. 이 분석은 고객 중 누가 가장 충성도가 높거나 더 높은 평균 주문 가치로 전환할 가능성이 가장 높은지 이해하는 데 도움이 됩니다(AOV). 

이메일 마케팅 캠페인에 예측 분석을 구현하면 캠페인이 보다 개인적이고 적절하며 시기 적절하게 보이게 되어 수익이 향상됩니다. 

예측 분석은 어떻게 추진력을 얻고 있습니까?

처방 및 예측 분석 시장은 모두 10.01년에 2020만 달러였으며 35.45년에는 2027억 XNUMX만 달러에 이를 것으로 예상되며 복합 연간 성장률(CAGR) 21.9년에서 2020년 사이 2027% 

예측 분석 시장 통계: 2027

예측 분석의 인기를 높이는 요인에는 여러 가지가 있습니다.

  • 스토리지 기술은 저렴하고 확장 가능하므로 테라바이트 단위의 데이터를 캡처하고 빠르게 분석할 수 있습니다.
  • 서버 및 가상 서버(서버 간)의 처리 속도와 메모리 할당은 하드웨어를 활용하여 거의 무제한 시나리오를 실행하여 데이터를 예측할 수 있는 기회를 제공합니다.
  • 플랫폼은 이러한 도구를 상당한 속도로 통합하고 있으며 기술을 단순하고 일반 비즈니스에서 저렴하게 만들고 있습니다.
  • 위의 모든 사항은 마케팅 캠페인 결과에 상당한 향상을 제공하여 기술 투자에 대한 빠른 수익(ROTI).

이메일 마케팅에서 예측 분석 사용

이메일 마케팅의 경우 예측 분석은 조직의 이메일 서비스 제공업체를 지원하고 실시간 행동 인식을 과거 고객 데이터와 통합하여 자동화되고 개인화된 이메일 캠페인을 모두 생성합니다. 추가 이점은 획득 및 관계 구축에서 고객 유지 및 회수 이메일 캠페인에 이르기까지 유용하다는 것입니다. 

예측 분석이 이메일 캠페인 전략을 개선하는 4가지 방법은 다음과 같습니다.

  1. 신선한 고객 확보 – 다른 매체 전반에 걸쳐 유사한 청중을 프로파일링하고 식별할 수 있는 기회는 잠재 고객에 대한 마케팅의 이상적인 수단입니다. 대다수의 광고 엔진은 이메일 주소를 가져와서 인구 통계학적, 지리적, 관심사를 기반으로 사용자를 프로파일링할 수 있는 기능이 있습니다. 그런 다음 해당 프로필(또는 프로필)을 사용하여 이메일 마케팅 가입 제안을 통해 잠재 고객에게 광고할 수 있습니다.
  2. 전환 증가 – 잠재 고객이 회사로부터 프로모션 이메일을 수신하는 첫 번째 구독자가 되면 일반적으로 받은 편지함으로 환영 이메일 시리즈를 받게 됩니다. 그 목적은 제품을 구매하도록 동기를 부여하는 것입니다. 유사하게, 완전히 새로운 잠재 고객은 그러한 이메일과 때로는 양질의 판촉 제안을 받습니다. 인구 통계 및 행동 데이터 모두에 예측 분석을 구현하면 수많은 메시지와 제안을 테스트하여 잠재 고객을 분류하여 유익하고 관련성이 있으며 개인화된 이메일을 생성하여 전환을 개선하고 수익을 창출할 수 있습니다.
  3. 고객 유지를 위한 관계 구축 – 예측 분석은 고객 참여 및 유지를 위해 제품 권장 사항 옵션을 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 이전에 귀하의 제품을 구매했거나 귀하의 웹사이트에서 검색한 적격 고객을 타겟팅하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연령, 성별, 주문량, 위치 등 다양한 정보를 추가하여 향후 어떤 상품을 구매하고 싶은지 파악할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 이메일 콘텐츠와 제안을 개별 잠재 고객에게 보냅니다. 예측 분석은 고객이 구매하는 빈도를 결정하는 데에도 유용하며 제품 관련 이메일을 보내는 최적의 빈도를 이해할 수 있습니다. 
  4. 고객 윈백 전략 – 보내기 우리는 당신이 그리워 마지막으로 제품을 구매한 후 특정 기간이 지난 후 모든 고객에게 이메일로 메시지를 보냅니다. 예측 분석의 도움으로 개인화된 윈백 이메일을 만들고 이메일을 보낼 최적의 시간 간격을 찾아 할인이나 인센티브를 제공하여 다시 참여할 수 있습니다.    

예측 마케팅은 마케팅 담당자가 대상 고객을 이해하고 이메일 마케팅 캠페인에 강력한 전략을 적용하는 데 도움이 되는 강력한 무기입니다. 이를 통해 구독자에게 깊은 인상을 심어주고 충성도 높은 고객으로 전환하여 궁극적으로 매출 증대로 이어집니다.