အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ၎င်းတို့၏ အီလက်ထရွန်းနစ်ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များကို အသုံးပြုနေပုံ

အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် Predictive Analytics

ပေါ်ပေါက်ရေး ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် analytics email marketing သည် အထူးသဖြင့် ecommerce လုပ်ငန်းတွင် ရေပန်းစားလာသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ပစ်မှတ်၊ အချိန်ကိုက် မြှင့်တင်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် အီးမေးလ်မှတစ်ဆင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကို ပြောင်းလဲရန် စွမ်းရည်ရှိပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် သင့်ဖောက်သည်များ ဝယ်ယူဖွယ်ရှိသည့် ထုတ်ကုန်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ၎င်းတို့က ဝယ်ယူရန်အလားအလာရှိသည့်အခါ၊ နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို တွန်းအားပေးမည့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အကြောင်းအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။ 

ခန့်မှန်းစျေးကွက်ဆိုတာဘာလဲ။

ခန့်မှန်း စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အနာဂတ်အပြုအမူဆိုင်ရာ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ခန့်မှန်းရန် အတိတ်အပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်ကို အသုံးပြုသည့် နည်းဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်ပရိုဖိုင်များနှင့် အပြုအမူများအပေါ်အခြေခံ၍ မည်သည့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ဆောင်မှုများ ပိုမိုအဖြစ်ပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် ဒေတာ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ခန့်မှန်းတိုင်းတာမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။ ထိုဒေတာသည် စမတ်ကျသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် အသုံးချသည့်အခါ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များက သင့်အား သက်ဆိုင်ရာပရိသတ်ကို ပစ်မှတ်ထားရန်၊ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ ပိုမိုသော စကားဝိုင်းများကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး အီးမေးလ်ကမ်ပိန်းများမှ ဝင်ငွေပိုမိုရရှိစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ 

ခန့်မှန်း Analytics မှဘာလဲ?

ခန့်မှန်း analytics ယခင်က ကမ်ပိန်းများနှင့် ဆိုက်လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ဖောက်သည်များ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို နားလည်ရန် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများမှ အသုံးပြုသည့် ဒေတာကို ဦးတည်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များသည် ပိုမိုပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ မားကတ်တင်းကမ်ပိန်းများကို ဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ဘို့ အီးမေးလ်စျေးကွက် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ဒေတာအချက်များသည် ဖောက်သည်အပြုအမူများအတွက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို ပေးဆောင်သည်-

  • စာရင်းသွင်းရန် သို့မဟုတ် စာရင်းသွင်းမှုဖြုတ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။
  • ဝယ်ယူရန်အလားအလာ
  • ဝယ်ယူမှုတစ်ခုအတွက် အကောင်းဆုံးအချိန်
  • သက်ဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်များ သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားများ 
  • ဖောက်သည် တစ်သက်တာ စုစုပေါင်းတန်ဖိုး (CLV)

ဤဒေတာသည် သင့်အား ဗျူဟာများလုပ်ဆောင်ရန်၊ စမ်းသပ်မှုအခြေအနေများ သို့မဟုတ် အကောင်းဆုံးအချိန်၌ သင့်လျော်သောမက်ဆေ့ဂျ်ပေးပို့မှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဤသည်မှာ မက်ဆေ့ချ်ကို မြှင့်တင်ရန် အသုံးဝင်နိုင်သည့် ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အီးမေးလ် တစ်ခုလုံး၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။

  • ဝယ်ယူရန် ရည်ရွယ်ချက် - ဧည့်သည်တစ်ဦးသည် ဝယ်ယူရန် အလားအလာ မည်မျှရှိသည်ကို နားလည်ခြင်းဖြင့် သင့်မက်ဆေ့ဂျ်တွင် မှန်ကန်သောအကြောင်းအရာကို ဆက်လက်ပေးပို့နိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ စိတ်ပါဝင်စားမှု မြင့်မားသော ဧည့်သည်များသည် ပြောင်းလဲလာဖွယ်ရှိပြီး ထိုအဆက်အသွယ်များအတွက် သင်၏လျှော့စျေးများကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် LTV ကို မြှင့်တင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
  • လာမည့်ဝယ်ယူမှု၏ခန့်မှန်းရက်စွဲ - အလယ်အလတ်တန်းစားနှင့် ပိုမိုခေတ်မီသော ESP များသည် အဆက်အသွယ်ဝယ်ယူခြင်းအလေ့အထများကို စုစည်းနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏လာမည့်အမှာစာများပြုလုပ်နိုင်သည့်အခါတွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းရှိပြီး သင့်အား အကြံပြုထားသောထုတ်ကုန်များနှင့် အီးမေးလ်တစ်စောင်ကို မှန်ကန်သောအချိန်တွင် အလိုအလျောက်ပေးပို့နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
  • အကြိုက်ဆုံးထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်အမျိုးအစား - သုံးစွဲသူတိုင်း အနှစ်သက်ဆုံး ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ၎င်းတို့နှစ်သက်သည့် ထုတ်ကုန်ဖြင့် သင့်အီးမေးလ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ထုတ်လုပ်နိုင်စေပါသည်။
  • မျှော်မှန်းထားသော ဖောက်သည်တစ်သက်တာတန်ဖိုး (ClemV) - ဖောက်သည်တစ်ဦး၏ သမိုင်းဝင်တန်ဖိုး၊ သူ/သူမ၏ ဝယ်ယူမှုအကြိမ်ရေနှင့် ပြန်လည်ဝယ်ယူမည့်ရက်ကို မျှော်မှန်းကြည့်ခြင်းဖြင့်၊ ခန့်မှန်းထားသော တစ်သက်တာတန်ဖိုးကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် သင့်ဖောက်သည်များကြားတွင် မည်သူက သစ္စာအရှိဆုံး သို့မဟုတ် ပိုများသော ပျမ်းမျှအမှာစာတန်ဖိုးဖြင့် ပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည် (AOV). 

သင့်အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကမ်ပိန်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် သင့်ကမ်ပိန်းများကိုပိုမိုပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ၊ သင့်လျော်သော၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီကြည့်ရှုနိုင်စေသည် - သင့်ဝင်ငွေကိုတိုးတက်စေသည်။ 

Predictive Analytics သည် အရှိန်အဟုန်ကို မည်သို့ရရှိသနည်း။

ညွှန်းကိန်းနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စျေးကွက်နှစ်ခုစလုံးသည် 10.01 ခုနှစ်တွင် USD 2020 သန်းဖြင့် ရပ်တည်ခဲ့ပြီး 35.45 ခုနှစ်တွင် $2027 ဘီလီယံအထိ ရောက်ရှိရန် ခန့်မှန်းထားပြီး နှစ်စဉ်နှစ်အလိုက် တိုးတက်မှုနှုန်းဖြင့် ကြီးထွားလာမည် (CAGR) သည် 21.9 မှ 2020 ခုနှစ်အတွင်း 2027% ဖြစ်သည်။ 

ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု စျေးကွက်စာရင်းအင်းများ- 2027

ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ ရေပန်းစားမှုကို တွန်းအားပေးနေသည့် အချက်များစွာ ရှိပါသည်။

  • သိုလှောင်မှုနည်းပညာများသည် စျေးသက်သာပြီး အရွယ်အစားကြီးမားသောကြောင့် ဒေတာ၏ terabytes များကို လျင်မြန်စွာ ဖမ်းယူနိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
  • ဆာဗာများနှင့် အတုအယောင်ဆာဗာများ (ဆာဗာများအနှံ့) တွင် လုပ်ဆောင်ခြင်းအမြန်နှုန်းနှင့် မှတ်ဉာဏ်ခွဲဝေမှုသည် ဒေတာခန့်မှန်းရန် အကန့်အသတ်မရှိသော အခြေအနေများကို လုပ်ဆောင်ရန် ဟာ့ဒ်ဝဲကို စုစည်းရန် အခွင့်အလမ်းများကို ပေးပါသည်။
  • ပလပ်ဖောင်းများသည် ဤကိရိယာများကို သိသိသာသာနှုန်းတစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ပြီး နည်းပညာကို ရိုးရှင်းပြီး ပျမ်းမျှလုပ်ငန်းအတွက် တတ်နိုင်စေသည်။
  • အထက်ပါအချက်များအားလုံးသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းရလဒ်များတွင် သိသာထင်ရှားသော မြှင့်တင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး နည်းပညာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် လျင်မြန်စွာ ပြန်လာနိုင်သည် (ROTI).

အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် Predictive Analytics ကိုအသုံးပြုခြင်း။

အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များသည် အဖွဲ့အစည်း၏အီးမေးလ်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူကိုပံ့ပိုးပေးပြီး အလိုအလျောက်နှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သောအီးမေးလ်ကမ်ပိန်းနှစ်ခုလုံးကိုဖန်တီးရန်အတွက် ယခင်ဖောက်သည်ဒေတာများနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပြုအမူအသိအမှတ်ပြုမှုကို ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။ ၎င်း၏ ထပ်လောင်းအားသာချက်မှာ ဝယ်ယူသူနှင့် ဆက်ဆံရေးတည်ဆောက်မှုမှ ဖောက်သည်ထိန်းထားမှုနှင့် ပြန်လည်ရရှိသည့်အီးမေးလ်ကမ်ပိန်းများအထိ အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ 

ဤတွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် သင့်အီးမေးလ်ကမ်ပိန်းဗျူဟာများကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့် နည်းလမ်း 4 ခု ဖြစ်သည်-

  1. လတ်ဆတ်သောဖောက်သည်များဆည်းပူးခြင်း။ - အခြားသော ကြားခံများကြားတွင်၊ ရုပ်ပုံချင်းတူသော ပရိသတ်များကို ပရိုဖိုင်နှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အခွင့်အရေးသည် အလားအလာရှိသော ဖောက်သည်များအတွက် စံပြစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြော်ငြာအင်ဂျင်အများစုသည် သင့်အသုံးပြုသူများကို လူဦးရေပုံသဏ္ဍာန်၊ ပထဝီဝင်အနေအထားအရ နှင့် ၎င်းတို့၏စိတ်ဝင်စားမှုများအပေါ်အခြေခံ၍ပင် အီးမေးလ်လိပ်စာများကို တင်သွင်းနိုင်သည်။ ထို့နောက် သင်၏အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် အကောင့်ဖွင့်ရန် ကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခုဖြင့် ထိုပရိုဖိုင် (သို့မဟုတ် ပရိုဖိုင်များ) ကို အလားအလာရှိသော ဖောက်သည်များအား ကြော်ငြာရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
  2. ပြောင်းလဲမှုများ တိုးလာခြင်း။ – ကုမ္ပဏီတစ်ခုထံမှ ပရိုမိုးရှင်းအီးမေးလ်တစ်စောင်လက်ခံရရှိရန် အလားအလာရှိသောဖောက်သည်များသည် ပထမဆုံးစာရင်းသွင်းသူများဖြစ်လာသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ဝင်စာပုံးသို့ ကြိုဆိုသောအီးမေးလ်စီးရီးတစ်ခုကို လက်ခံရရှိကြသည်။ ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ၎င်းတို့ကို ထုတ်ကုန်တစ်ခုဝယ်ရန် လှုံ့ဆော်ရန်ဖြစ်သည်။ အလားတူ၊ အလားအလာအသစ်များအားလုံးသည် ထိုသို့သောအီးမေးလ်များကို ရရှိကြပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် အရည်အသွေးမြှင့်တင်ရေးကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခုရှိသည်။ လူဦးရေစာရင်းနှင့် အပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်နှစ်ခုစလုံးအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် အလားအလာရှိသော သုံးစွဲသူများ— မက်ဆေ့ချ်အများအပြားကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို ပိုင်းခြားနိုင်သည် — သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ၊ သက်ဆိုင်ရာနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အီးမေးလ်များကို ဖန်တီးကာ စကားများတိုးတက်စေပြီး ဝင်ငွေရရှိစေပါသည်။
  3. ဖောက်သည်ထိန်းသိမ်းမှုအတွက် ဆက်ဆံရေးတည်ဆောက်ခြင်း။ - ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များသည် ဖောက်သည်၏ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုများအတွက် ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်ရွေးချယ်စရာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဒေတာသည် သင့်ထုတ်ကုန်များကို ယခင်ကဝယ်ယူခဲ့သော သို့မဟုတ် သင့်ဝဘ်ဆိုက်တွင် ၎င်းတို့ကိုရှာဖွေဖူးသည့် မှန်ကန်သောဖောက်သည်များကို ပစ်မှတ်ထားရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ အသက်၊ ကျား၊ မ၊ မှာယူမှုပမာဏ၊ တည်နေရာစသည် အစရှိသည့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် အနာဂတ်တွင် ၎င်းတို့ဝယ်ယူလိုသည့် ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးအစားကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဤဒေတာဖြင့် သင်သည် အလားအလာတစ်ခုချင်းစီထံ အီးမေးလ်အကြောင်းအရာနှင့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို ပေးပို့ပါသည်။ ခန့်မှန်းခြေ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် သုံးစွဲသူများ မည်မျှဝယ်ယူမှုများ ပြုလုပ်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင်လည်း အသုံးဝင်သည်၊ သင့်ထုတ်ကုန်ဆိုင်ရာ အီးမေးလ်များကို ၎င်းတို့ထံ ပေးပို့ရန် အကောင်းဆုံး အကြိမ်ရေကို သင်နားလည်နိုင်သည်။ 
  4. Customer win-back နည်းဗျူဟာ - တစ်ဦးပေးပို့ခြင်း။ တို့တွေမင်းကိုသတိရနေတယ် ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို နောက်ဆုံးဝယ်ယူပြီးနောက် အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ သုံးစွဲသူများအားလုံးထံ အီးမေးလ်တစ်စောင်ပေးပို့ပါ။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ၏အကူအညီဖြင့်၊ သင်သည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော win-back အီးမေးလ်များကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ထံ အီးမေးလ်များပေးပို့ရန် အကောင်းဆုံးအချိန်ကြားကာလကို ရှာဖွေနိုင်ကာ ၎င်းတို့ကို ပြန်လည်ချိတ်ဆက်ရန်အတွက် လျှော့စျေး သို့မဟုတ် မက်လုံးအချို့ကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။    

Predictive Marketing သည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ၎င်းတို့၏ ပစ်မှတ်ပရိသတ်များကို နားလည်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုပ်ရှားမှုများတွင် အားကောင်းသည့် နည်းဗျူဟာကို အသုံးချနိုင်ရန် မားကတ်တင်းသမားများအတွက် အားကောင်းသောလက်နက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းနှင့်အတူ၊ သင်သည် သင်၏စာရင်းသွင်းသူများကို အထင်ကြီးစေပြီး ၎င်းတို့ကို သစ္စာရှိဖောက်သည်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲစေပြီး၊ နောက်ဆုံးတွင် အရောင်းတိုးလာစေသည်။