根据 Experian 的一项研究，分段电子邮件活动产生了所有收入的 58%，通过预测分析证明了个性化的影响。 2.动态内容定制 预测分析允许营销人员根据个人用户偏好动态定制电子邮件内容。通过利用浏览历史记录、人口统计数据和之前的互动等客户数据，营销人员可以个性化产品推荐、优惠和促销。Epsilon 的一项研究表明，个性化电子邮件的交易率是通用/广播电子邮件的六倍。 3.预测主题行优化 主题行对于吸引收件人的注意力和提高打开率至关重要。预测分析通过分析打开率、点击率和转化率的历史数据来帮助优化主题行。通过利用机器学习算法，营销人员可以预测最有可能与目标受众产生共鸣的主题，从而提高参与度。
一份报告，个性化主题行使打开率提高了 26%。
4. 时间和频率优化 电子邮件到达用户收件箱的时间对于电子邮件营销的成功至关重要。预测分析使营销人员能够根据每个订阅者的历史参与模式确定其最佳发送时间和频率。通过在正确的时间发送电子邮件，营销人员可以 新加坡电话号码表 提高打开率并避免订阅者过多。GetResponse 的一项研究发现，在最有利的时间发送电子邮件的打开率和点击率分别提高 23% 和 20%。 5. 流失预测和重新参与 预测分析可以帮助识别面临流失风险的客户，使营销人员能够采取主动措施留住他们。分析参与度指标、购买历史记录和其他相关数据可以识别表明潜在脱离的模式。
然后，营销人员可以根据每个人的喜好实施有针对性的重新参与活动。
Airbnb 的一项案例研究显示，预测分析有助于将用户流失率降低 50%。 6. 下一步最佳行动建议 通过分析客户行为和偏好，预测分析可以建议下一个最佳行动方案来吸引订阅者。无论是推荐相关内容、追加销售、交叉销售还是提供忠诚度奖励，AGB目录 个性化推荐都可以增强客户体验并提高转化率。根据埃森哲的一项研究，75% 的消费者更有可能从提供基于行动的个性化推荐的零售商那里购买商品。 7. 预测领先评分 预测分析可以帮助营销人员根据转化的可能性对潜在客户进行评分。浏览行为、参与模式和人口统计信息等数据提供了有价值且可操作的见解。电子邮件营销人员可以利用此类洞察来确定高价值潜在客户的优先级，并相应地定制他们的电子邮件营销活动。Forrester 的一项研究发现，使用预测性潜在客户评分的公司的销售就绪潜在客户数量增加了 50%，平均交易规模增加了 10%。
