Kamoo Bahoebi ba Li-imeile ba Sebelisang Litlhahlobo tse Predictive ho Ntlafatsa Liphetho tsa bona tsa Ecommerce

Predictive Analytics in Email Marketing

Ho hlaha ha li-analytics tsa ponelopele papatsong ea lengolo-tsoibila e se e tumme, haholo indastering ea ecommerce. Ho sebelisa mahlale a pele a ho bapatsa ho na le bokhoni ba ho ntlafatsa ho shebisisa, ho beha nako, 'me qetellong ho fetole khoebo e ngata ka lengolo-tsoibila. Theknoloji ena e bapala karolo ea bohlokoa ho tsebahatseng hore na bareki ba hao ba ka 'na ba reka lihlahisoa life, ha ba ka khona ho reka, le litaba tse ikhethileng tse tla tsamaisa mosebetsi. 

Ho Maketa esale pele ke eng?

E reriloe esale pele mebaraka ke leano le sebelisang boitsebiso ba boitšoaro ba nakong e fetileng ho bolela esale pele boitšoaro ba nako e tlang. Lintlha, tlhahlobo, le mekhoa ea ho lekanya esale pele li sebelisoa ho fumana hore na ke liketso life tsa ho bapatsa tse ka fetohang ho ipapisitsoe le boemo le boits'oaro ba bareki. Lintlha tseo li phetha karolo ea bohlokoa ho etsa liqeto tse bohlale. Ha e sebelisoa ho bapatsa ka lengolo-tsoibila, li-algorithms li ka u thusa ho lebisa batho ba amehang, ho ntlafatsa boitlamo, ho hlahisa liphetoho tse ngata, le ho hlahisa chelete e ngata ho tsoa matšolong a lengolo-tsoibila. 

Analytics Predictive ke eng?

E reriloe esale pele Analytics ke ts'ebetso e shebaneng le data e sebelisoang ke barekisi ho utloisisa litšebelisano tsa bareki liphutuhong tse fetileng le ts'ebetso ea sebaka sa marang-rang e ka bolelang boitšoaro bo tlang. Li-analytics tsa predictive li thusa ho theha matšolo a ho bapatsa a ikhethileng le a bohlokoa. Bakeng sa imeile mebaraka litsebi, lintlha tse boletsoeng esale pele li fana ka leseli le menyetla ea boitšoaro ba bareki joalo ka:

  • Monyetla oa ho hula kapa ho itokolla
  • Monyetla oa ho reka
  • Nako e nepahetseng ea ho reka
  • Lihlahisoa tse amehang kapa lihlopha tsa lihlahisoa 
  • Kakaretso ea boleng ba bophelo bohle ba bareki (CLV)

Lintlha tsena li ka u thusa ho etsa maano, maemo a liteko, kapa esita le ho romella molaetsa o nepahetseng ka nako e nepahetseng. Mona ke likhakanyo tse ka bang molemo ho ntlafatsa molaetsa, le ho lekanya ts'ebetso ea lengolo-tsoibila ka kakaretso.

  • Boikemisetso ba ho reka - Ho utloisisa hore na moeti a ka reka eng ho ka u thusa ho tsoela pele le ho fana ka litaba tse nepahetseng molaetseng oa hau. Baeti ba nang le thahasello e phahameng ba ka fetoha, 'me ho boloka litheolelo tsa hau bakeng sa mabitso a joalo ho tla phahamisa LTV.
  • Letsatsi le reriloeng la theko e tlang - Li-ESP tse mahareng le tse tsoetseng pele li na le bokhoni ba ho kopanya mekhoa ea ho reka le ho lebella hore na li ka beha odara ea tsona e tlang neng, e u nolofalletsang ho fana ka lengolo-tsoibila le nang le lihlahisoa tse khothalelitsoeng ka nako e nepahetseng.
  • Sehlahisoa seo u se ratang kapa sehlopha sa sehlahisoa - Ho tseba mofuta oa sehlahisoa kapa sehlahisoa se ratoang haholo ke mosebelisi e mong le e mong ho u fa monyetla oa ho hlahisa li-imeile tsa hau hamolemo ka sehlahisoa seo ba se ratang.
  • Theko e lebelletsoeng ea bophelo bohle ba bareki (CLMV) - Ka ho sheba boleng ba nalane ba moreki, makhetlo a theko ea hae, le letsatsi le lebelletsoeng la thekollo, boleng ba bophelo bohle bo ka hlahisoa. Tlhahlobo ena e u thusa ho utloisisa hore na ke mang har'a bareki ba hao ea tšepahalang haholo kapa eo mohlomong a ka fetolelang boleng bo phahameng ba maemo a holimo (AOV). 

Ho kenya ts'ebetsong li-analytics tse boletsoeng esale pele letšolong la hau la ho bapatsa ka lengolo-tsoibila ho tla etsa hore matšolo a hau a shebahale a le mong, a loketse, 'me a nakong - ho ntlafatsa chelete ea hau. 

Predictive Analytics e Fumana Momentum Joang?

Mmaraka oa analytics o boletsoeng esale pele o ne o eme ho $ 10.01 milione ka 2020 mme ho lebelletsoe hore o tla ama $ 35.45 bilione ka 2027, mme o hole ka sekhahla sa kholo ea selemo le selemo.CAGR) ea 21.9% pakeng tsa 2020 le 2027. 

Lipalopalo tsa 'Maraka tsa Predictive Analytics: 2027

Ho na le lintlha tse 'maloa tse etsang hore li-analytics tsa pele li tuma.

  • Litheknoloji tsa polokelo ha li theko e tlase ebile lia fokotseha, li nolofalletsa bokhoni ba ho hapa le ho sekaseka kapele li-terabyte tsa data.
  • Lebelo la ho sebetsa le kabo ea memori ho li-server le li-server (ho pholletsa le li-server) li fana ka menyetla ea ho sebelisa lisebelisoa ho tsamaisa maemo a se nang moeli ho bolela esale pele data.
  • Li-platform li kopanya lisebelisoa tsena ka sekhahla se seholo mme li etsa hore theknoloji e be bonolo le e fumanehang khoebong e tloaelehileng.
  • Tsena tsohle tse ka holimo li fana ka phallo e kholo liphethong tsa letšolo la ho bapatsa, e leng se bakang poelo e potlakileng ea matsete a theknoloji (ROTI).

Tšebeliso ea Predictive Analytics ho Marang-rang a Imeile

Ha ho tluoa tabeng ea ho bapatsa ka lengolo-tsoibila, li-analytics tse boletsoeng esale pele li ts'ehetsa mofani oa litšebeletso tsa lengolo-tsoibila tsa mokhatlo mme li kopanya kananelo ea boits'oaro ba nako ea nnete le data ea bareki ba nakong e fetileng ho theha matšolo a imeile a ikemetseng le a motho ka mong. Monyetla oa eona o ekelitsoeng ke hore e thusa ho tloha ho phumaneng le ho aha likamano ho isa ho ho boloka bareki le matšolo a lengolo-tsoibila la win-back. 

Mona ke mekhoa e 4 ea li-analytics tse ka ntlafatsang maano a hau a lets'olo la lengolo-tsoibila:

  1. Ho fumana bareki ba bacha - Ho pholletsa le li-mediums tse ling, monyetla oa ho hlahisa le ho khetholla bamameli ba ts'oanang ke mokhoa o nepahetseng oa ho bapatsa ho bao e tlang ho ba bareki. Bongata ba lienjineri tsa papatso li na le bokhoni ba ho kenya liaterese tsa lengolo-tsoibila ho tsebisa basebelisi ba hau ho latela maemo a batho, sebaka, esita le ho latela lithahasello tsa bona. Joale, boemo boo (kapa profiles) bo ka sebelisoa ho bapatsa ho bao e tla ba bareki ka tlhahiso ea ho ingolisa bakeng sa papatso ea hau ea lengolo-tsoibila.
  2. Liphetoho tse ntseng li eketseha - Ha bareki ba ka bang teng e e-ba ba ngolisitseng ba pele ba ho fumana lengolo-tsoibila la papatso ho tsoa k'hamphaning, hangata ba amohela letoto la mangolo-tsoibila le amohelehang ho inbox ea bona. Sepheo sa eona ke ho ba susumelletsa ho reka sehlahisoa. Ka mokhoa o ts'oanang, litebello tse ncha li fumana mangolo-tsoibila a joalo, 'me ka linako tse ling ke tlhahiso ea boleng ba papatso. Ka ho kenya ts'ebetsong li-analytics tse boletsoeng esale pele ho data ea palo ea batho, le ea boitšoaro, u ka arola bao e ka bang bareki - ho lekola melaetsa e mengata, le lits'ebeletso - ho theha mangolo-tsoibila a rutang, a bohlokoa, le a motho ka mong a ntlafatsa liphetoho, le ho hlahisa chelete.
  3. Ho theha likamano bakeng sa ho boloka bareki - Litlhahlobo tse boletsoeng esale pele li ka sebelisa likhetho tsa likhothaletso tsa sehlahisoa bakeng sa boitlamo ba bareki, le ho boloka. Lintlha tsena li ka u thusa ho lebisa tlhokomelo ho bareki ba nepahetseng ba kileng ba reka lihlahisoa tsa hau kapa ba li batlisisa sebakeng sa hau sa marang-rang. Ho kenyelletsa lintlha tse fapaneng joalo ka lilemo, bong, palo ea odara, sebaka, joalo-joalo. Hoa khoneha ho tseba hore na ke mofuta ofe oa lihlahisoa tseo ba ka ratang ho li reka nakong e tlang. Ka data ena, o romella litaba tsa lengolo-tsoibila mme o fana ka menyetla ho batho ka bomong. Li-analytics tsa predictive li boetse li thusa ho tseba hore na bareki ba reka hangata hakae, u ka utloisisa hore na ho na le nako e kae ea ho romella mangolo-tsoibila a amanang le sehlahisoa ho bona. 
  4. Customer win-back leqheka – Ho romela a re u hopotse molaetsa ka lengolo-tsoibila ho bareki bohle kamora nako e itseng ho tloha ha ba qeta ho reka sehlahisoa. Ka thuso ea li-analytics tse boletsoeng esale pele, u ka etsa li-imeile tsa hau tsa win-back, 'me u fumane nako e nepahetseng ea ho ba romella mangolo-tsoibila,' me u fane ka litheolelo kapa likhothaletso tsa ho li sebelisa hape.    

Papatso e reriloeng esale pele ke sebetsa se matla bakeng sa barekisi ho utloisisa bamameli ba bona le ho ba thusa ho sebelisa leano le matla matšolong a bona a ho bapatsa ka lengolo-tsoibila. Ka sena, u ka khahlisa ba ngolisitseng, 'me ua ba fetola bareki ba tšepahalang, e leng se qetellang se lebisa ho eketseha ha thekiso.