Bagaimana Pemasar Email Menggunakan Analisis Prediktif Untuk Meningkatkan Hasil E-niaga Mereka

Analisis Prediktif dalam Pemasaran Email

Munculnya analisis prediktif dalam pemasaran email telah menjadi populer, terutama di industri e-niaga. Memanfaatkan teknologi pemasaran prediktif memiliki kemampuan untuk meningkatkan penargetan, pengaturan waktu, dan pada akhirnya mengonversi lebih banyak bisnis melalui email. Teknologi ini memainkan peran kunci dalam mengidentifikasi produk apa yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan Anda, kapan mereka akan melakukan pembelian, dan konten yang dipersonalisasi yang akan mendorong aktivitas tersebut. 

Apa itu Predictive Marketing?

Prediktif pemasaran adalah strategi yang memanfaatkan data perilaku masa lalu untuk memprediksi perilaku masa depan secara statistik. Data, analisis, dan teknik pengukuran prediktif digunakan untuk menentukan tindakan pemasaran mana yang lebih mungkin untuk dikonversi berdasarkan profil dan perilaku pelanggan. Data itu memainkan peran kunci dalam membuat keputusan yang cerdas. Ketika diterapkan pada pemasaran email, algoritme dapat membantu Anda menargetkan audiens yang relevan, meningkatkan keterlibatan, menghasilkan lebih banyak konversi, dan menghasilkan lebih banyak pendapatan dari kampanye email. 

Apa itu Analisis Prediktif?

Prediktif analisis adalah proses berorientasi data yang digunakan oleh pemasar untuk memahami interaksi pelanggan dalam kampanye masa lalu dan aktivitas situs yang dapat memprediksi perilaku di masa mendatang. Analisis prediktif sangat membantu dalam membuat kampanye pemasaran yang lebih dipersonalisasi dan relevan. Untuk email marketing profesional, titik data prediktif memberikan wawasan dan peluang untuk perilaku pelanggan seperti:

  • Kemungkinan untuk melakukan churn atau berhenti berlangganan
  • Kemungkinan untuk membeli
  • Waktu yang optimal untuk pembelian
  • Produk atau kategori produk yang relevan 
  • Nilai seumur hidup pelanggan secara keseluruhan (CLV)

Data ini dapat membantu Anda menjalankan strategi, menguji skenario, atau bahkan mengotomatiskan pengiriman pesan yang sesuai pada waktu yang optimal. Berikut adalah prediksi yang dapat berguna untuk menyempurnakan pesan, dan mengukur kinerja email secara keseluruhan.

  • niat membeli – Memahami seberapa besar kemungkinan pengunjung untuk membeli dapat membantu Anda melanjutkan dan menyampaikan konten yang tepat dalam pesan Anda. Pengunjung yang memiliki tingkat minat tinggi cenderung berkonversi, dan mempertahankan diskon Anda untuk kontak semacam itu akan menaikkan LTV.
  • Perkiraan tanggal pembelian yang akan datang – ESP kelas menengah dan lebih canggih memiliki kemampuan untuk menggabungkan kebiasaan pembelian kontak dan mengantisipasi kapan mereka akan melakukan pemesanan yang akan datang, memungkinkan Anda mengirimkan email secara otomatis dengan produk yang direkomendasikan pada waktu yang tepat.
  • Produk atau kategori produk favorit – Mengidentifikasi produk atau kategori produk yang paling disukai oleh setiap pengguna memungkinkan Anda menghasilkan email dengan lebih baik dengan produk yang disukai oleh mereka.
  • Nilai seumur hidup pelanggan yang diantisipasi (CLemV) – Dengan melihat nilai historis pelanggan, frekuensi pembeliannya, dan tanggal pembelian kembali yang diantisipasi, nilai masa pakai yang diprediksi dapat dihasilkan. Analisis ini membantu Anda memahami siapa di antara pelanggan Anda yang paling setia atau kemungkinan besar melakukan konversi pada nilai pesanan rata-rata yang lebih tinggi (AOV). 

Menerapkan analitik prediktif dalam kampanye pemasaran email Anda akan membuat kampanye Anda terlihat lebih pribadi, cocok, dan tepat waktu – meningkatkan pendapatan Anda. 

Bagaimana Analisis Prediktif Mendapatkan Momentum?

Baik pasar analitik preskriptif maupun prediktif mencapai USD 10.01 juta pada tahun 2020 dan diperkirakan akan menyentuh $35.45 miliar pada tahun 2027, dan tumbuh pada tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 21.9% antara tahun 2020 hingga 2027. 

Statistik Pasar Analisis Prediktif: 2027

Ada sejumlah faktor yang mendorong popularitas analitik prediktif.

  • Teknologi penyimpanan tidak mahal dan dapat diskalakan, memungkinkan kemampuan untuk menangkap dan menganalisis terabyte data dengan cepat.
  • Kecepatan pemrosesan dan alokasi memori pada server dan server virtual (lintas server) memberikan peluang untuk memanfaatkan perangkat keras untuk menjalankan skenario yang hampir tak terbatas untuk memprediksi data.
  • Platform mengintegrasikan alat-alat ini secara substansial dan membuat teknologinya sederhana dan terjangkau untuk bisnis rata-rata.
  • Semua hal di atas memberikan peningkatan yang signifikan dalam hasil kampanye pemasaran, yang menghasilkan pengembalian investasi teknologi yang cepat (ROTI).

Penggunaan Analisis Prediktif dalam Pemasaran Email

Dalam hal pemasaran email, analitik prediktif mendukung penyedia layanan email organisasi dan mengintegrasikan pengenalan perilaku waktu nyata dengan data pelanggan sebelumnya untuk membuat kampanye email otomatis dan personal. Keuntungan tambahannya adalah sangat membantu mulai dari akuisisi dan pembangunan hubungan hingga retensi pelanggan dan kampanye email win-back. 

Berikut adalah 4 cara analitik prediktif meningkatkan strategi kampanye email Anda:

  1. Memperoleh pelanggan baru – Di media lain, kesempatan untuk membuat profil dan mengidentifikasi audiens yang mirip adalah sarana pemasaran yang ideal untuk calon pelanggan. Sebagian besar mesin periklanan memiliki kemampuan untuk mengimpor alamat email ke profil pengguna Anda secara demografis, geografis, dan bahkan berdasarkan minat mereka. Kemudian, profil (atau profil) tersebut dapat digunakan untuk beriklan kepada calon pelanggan dengan tawaran untuk mendaftar ke pemasaran email Anda.
  2. Meningkatkan konversi – Ketika calon pelanggan menjadi pelanggan pertama yang menerima email promosi dari perusahaan, mereka biasanya menerima seri email selamat datang di kotak masuk mereka. Tujuannya adalah untuk memotivasi mereka untuk membeli suatu produk. Demikian pula, semua calon pelanggan baru mendapatkan email seperti itu, dan terkadang penawaran promosi yang berkualitas. Dengan menerapkan analitik prediktif ke data demografis dan perilaku, Anda dapat mengelompokkan calon pelanggan – menguji banyak pesan, dan penawaran – untuk membuat email yang informatif, relevan, dan dipersonalisasi, meningkatkan konversi, dan menghasilkan pendapatan.
  3. Membangun hubungan untuk retensi pelanggan – Analitik prediktif dapat menggunakan opsi rekomendasi produk untuk keterlibatan pelanggan, dan retensi. Data ini dapat membantu Anda menargetkan pelanggan yang tepat yang sebelumnya telah membeli produk Anda atau menjelajahinya di situs web Anda. Menambahkan berbagai detail seperti usia, jenis kelamin, jumlah pesanan, lokasi, dll. Anda dapat mengidentifikasi jenis produk apa yang ingin mereka beli di masa mendatang. Dengan data ini, Anda mengirim konten email dan penawaran ke prospek individu. Analisis prediktif juga berguna dalam menentukan seberapa sering pelanggan melakukan pembelian, Anda dapat memahami frekuensi optimal untuk mengirim email terkait produk Anda kepada mereka. 
  4. Strategi menang-kembali pelanggan – Mengirim kami merindukanmu pesan dalam email ke semua pelanggan setelah jangka waktu tertentu sejak terakhir kali mereka membeli produk. Dengan bantuan analitik prediktif, Anda dapat membuat email balasan yang dipersonalisasi, dan menemukan interval waktu terbaik untuk mengirim email kepada mereka, dan menawarkan beberapa diskon atau insentif untuk melibatkan mereka kembali.    

Pemasaran prediktif adalah senjata ampuh bagi pemasar untuk memahami audiens target mereka dan membantu mereka menerapkan strategi yang kuat dalam kampanye pemasaran email mereka. Dengan ini, Anda dapat mengesankan pelanggan Anda, dan mengubahnya menjadi pelanggan setia, yang pada akhirnya mengarah pada peningkatan penjualan.