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e-mail marketing

Ações de e-mail marketing com modelagem preditiva

A modelagem preditiva é um modelo estatístico que faz uma previsão de um comportamento ou ação futura. O trabalho, desenvolvido por matemáticos, estatísticos ou mesmo analistas de negócio, consiste em analisar um grande histórico de dados fazendo a eles as perguntas certas para descobrir e antecipar tendências e probabilidades de compra, cancelamentos, fraudes e etc. Essas ações podem ser feitas no marketing para a atração e retenção de clientes e, como são muito embasadas, costumam apresentar ROI superiores às estratégias comuns.

No e-mail marketing, a modelagem preditiva pode cruzar dados pessoais, demográficos, de compras e navegação dos clientes. Um sistema de análise pode ser orientado a criar uma base de dados com o comportamento de navegação de seus usuários, por exemplo, para criar um modelo preditivo que identifique o próximo objeto a ser comprado pelo cliente.

Algumas vezes, dados como idade, gênero e histórico de compras de um cliente podem antecipar uma tendência de compra de um produto através da identificação de um padrão entre perfis similares.

Criando a análise preditiva

1) Defina o problema que pretende resolver – O que pretende prever? Quais dados do passado podem te ajudar a conseguir essa previsão para o futuro?

2) Colete e limpe sua base com os dados que serão interpretados – opte por analistas que conheçam bem o problema que a empresa deseja solucionar

3) Desenvolva e implemente o modelo analítico

Criando um e-mail marketing com modelagem preditiva

1) Segmente o perfil de cada cliente obtido com a análise

2) Identifique os interesses comuns de cada grupo de clientes

3) Defina o conteúdo e abordagem do e-mail marketing para cada grupo com base na previsão do próximo item que cada um irá comprar

4) Compare a performance de seus resultados da estratégia preditiva, com de outros e-mails e canais de marketing

A modelagem preditiva pode te ajudar a criar ações mais focadas e com maiores chances de acerto. Estas campanhas tendem a gerar um ROI superior ao de outras estratégias, por isso, se os resultados estiverem aquém do esperado, revise os processos de análise, mineração e interpretação de dados para identificar e corrigir equívocos eventuais em sua modelagem.


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