Comprendere l'analisi predittiva di Klaviyo
Cosa imparerai
Scopri i diversi tipi di dati di analisi predittiva visualizzati nel tuo account, i vari modi in cui Klaviyo li calcola e le linee guida per l'utilizzo di questi dati.
Se necessario, puoi modificare le metriche utilizzate per le analisi predittive e allinearle meglio ai tuoi obiettivi aziendali, alla struttura dei dati o all'integrazione personalizzata. Per regolare la mappatura metrica a livello globale nell'account, consulta la guida sulla mappatura metrica.
Klaviyo applica una combinazione di tecniche di scienza dei dati e machine learning a tutti i dati presenti nel tuo account per offrirti approfondimenti utili e fruibili.
Tieni presente che vedrai la sezione analisi predittiva nei profili solo se soddisfi le seguenti condizioni:
- Almeno 500 clienti hanno effettuato un ordine.
Questo non si riferisce ai profili totali, ma al numero di persone che hanno effettivamente effettuato un ordine con la tua attività. Questi ordini non possono essere annullati o rimborsati e devono essere ordini con valore diverso da zero. Se questa sezione si trova su un profilo ma è vuota, significa che non abbiamo dati sufficienti su quella persona per fare una previsione. - Hai un'integrazione di e-commerce (ad es. Shopify, BigCommerce, Magento o WooCommerce) o utilizzi la nostra API per inviare gli ordini effettuati.
- Hai almeno 180 giorni di cronologia degli ordini e hai effettuato ordini negli ultimi 30 giorni.
- Hai almeno alcuni clienti che hanno effettuato tre o più ordini.
La sezione di analisi predittiva di un profilo
Puoi trovare la sezione analisi predittiva di un profilo nella scheda metrica e approfondimenti di un profilo. Di seguito è riportato un esempio della sezione analisi predittiva del profilo di un contatto e delle informazioni mostrate:
La tabella seguente definisce i campi di analisi predittiva mostrati sopra. Tieni presente che CLV sta per valore del ciclo di vita del cliente (CLV).
Campo | Definizione | Valore di esempio dallo screenshot |
Storico CLV | Il valore totale di tutti gli ordini precedenti effettuati da una persona, tenendo conto di eventuali rimborsi e resi. | 401 $ |
CLV previsto | Una previsione di quanto denaro spenderà un determinato cliente nel prossimo anno. | 99 $ |
CLV totale | La somma del valore del ciclo di vita del cliente (CLV) storico e del valore del ciclo di vita del cliente (CLV) previsto. | 500 € |
Previsione del rischio di abbandono (churn) | La probabilità che un cliente abbandoni si basa sul numero e sulla frequenza dei suoi ordini. Ogni volta che il cliente effettua un ordine, la sua probabilità di churn (tasso di abbandono) diminuisce (verde), ma quando passa del tempo tra un ordine e l’altro, la probabilità di churn (tasso di abbandono) aumenta (rosso), con un rischio di churn (tasso di abbandono) medio rappresentato in giallo. | 21% |
Tempo medio tra gli ordini | Il numero medio di giorni tra ciascuno degli ordini di un cliente. | 75 giorni |
Genere previsto | Il genere previsto fa anche parte delle funzionalità di analisi predittiva di Klaviyo, tuttavia non verrà mostrato in un profilo cliente. | N/D |
Come vengono calcolati i dati del valore del ciclo di vita del cliente (CLV)
Klaviyo crea automaticamente un modello di valore del ciclo di vita del cliente (CLV) utilizzando i dati della tua azienda e lo riaddestra almeno una volta a settimana.
Se utilizzi l'API personalizzata per inviare eventi di ordine effettuato, dovrai confermare che il valore dell'ordine venga passato tramite un campo $value. In questo modo otterrai dati sul valore del ciclo di vita del cliente (CLV) in base agli eventi di ordine effettuato. Tieni presente che $value deve corrispondere al valore effettivo dell'ordine per calcolare correttamente il valore del ciclo di vita del cliente (CLV).
Anche se nessuno può prevedere il futuro con assoluta certezza, le funzionalità di analisi predittiva di Klaviyo sono strumenti potenti per ottimizzare la spesa di marketing e personalizzare la comunicazione con i clienti. Tuttavia, le previsioni funzionano meglio quando vengono mediate su molti clienti e non ci si aspetta che siano esatte per una singola persona. Anche se alcune persone spenderanno più del loro valore del ciclo di vita del cliente (CLV) previsto e altre spenderanno meno, nel complesso si compenseranno a vicenda facendo una media.
Ad esempio, il valore del valore del ciclo di vita del cliente (CLV) previsto mostrato nel riquadro di analisi predittiva non è una previsione esatta. In alcuni casi, potresti vedere un numero impossibile di ordini previsti. Ad esempio, potresti vedere 1,43 come numero di ordini previsti per un particolare cliente. Quando lo vedi, significa che ci aspettiamo che il cliente effettui uno o due ordini, ma c'è anche la possibilità che ne effettui di più o di meno. Queste aspettative iniziano ad avere senso quando raggruppi più clienti perché puoi prevedere il numero totale di ordini o la spesa per il gruppo. Se abbiamo cinque clienti con un numero di ordini previsto pari a 1,43, 0,25, 3,12, 0,78 e 2,97, possiamo aspettarci circa 9 ordini per questo gruppo.
Come viene calcolata la data prevista del prossimo ordine
Data prevista del prossimo ordine tiene conto del comportamento d'ordine del cliente specifico e del comportamento d'ordine di tutti i tuoi clienti. Se gli ordini del cliente mostrano un pattern, Klaviyo riconosce questo pattern e farà una previsione basata su di esso. Se gli ordini del cliente non mostrano uno schema o se non abbiamo abbastanza dati sul cliente, Klaviyo farà una previsione ragionevole basata sul comportamento degli altri tuoi clienti.
FAQ sul flusso della serie di nurturing per acquisti ripetuti
Devo aggiungere i profili precedenti a questo flusso? Devo dire al flusso di popolarsi con tutti i profili possibili in futuro?
Non devi aggiungere profili precedenti per i profili esistenti né dire al flusso quali profili includere: se ne occuperà automaticamente. Ogni cliente che effettua un ordine con te ha una data prevista per il prossimo ordine. I profili che non hanno mai effettuato un ordine con te prima non avranno una data prevista per il prossimo ordine.
Ho visto che il flusso ha una suddivisione condizionale. Come facciamo a sapere la data prevista per gli acquirenti una tantum?
Per gli acquirenti che hanno acquistato una sola volta, dato che non sappiamo molto sul loro comportamento di acquisto, calcoliamo la data prevista del prossimo ordine utilizzando i dati di tutti i tuoi clienti.
Il nostro brand ha 3 classi di frequenza dei prodotti. Per alcuni prodotti, i clienti tornano in modo casuale. Altri vengono riforniti tra 60 e 90 giorni. L’ultimo gruppo viene rifornito tra 100 e 120 giorni. Possiamo insegnare all'app a sapere cosa ha acquistato il cliente e inviare promemoria in base al prodotto?
L'app non considera quali prodotti ha ordinato il cliente, quindi se hai prodotti con cicli di riassortimento distinti, ti consigliamo invece di creare più flussi attivati da Placed Order per ogni ciclo di riassortimento aggiungendo quanto segue:
- Filtri trigger per limitare ogni flusso ai prodotti che condividono lo stesso ciclo
- Ritardo temporale che riflette il ciclo noto, in modo da inviare e-mail di rifornimento al momento giusto
Poiché la data prevista non terrà conto di cosa ha ordinato per ultimo il cliente e nemmeno del probabile ciclo di riacquisto per quel prodotto, se un cliente ha cicli di riacquisto noti per la maggior parte delle sue categorie di prodotto dovrebbe attenersi a un flusso di riacquisto standard e non usare questa funzionalità.
Aspetti a cui prestare attenzione nel flusso della serie di nurturing per gli acquisti ripetuti
- Non consigliamo di fare un conto alla rovescia fino alla data prevista del prossimo ordine, perché i clienti abituali riceveranno semplicemente la stessa sequenza di e-mail che precede ogni ordine, il che può portare ad annullare l'iscrizione.
- Questo flusso non dovrebbe sostituire l’uso dei flussi di riassortimento se le persone clienti conoscono i cicli generali per la maggior parte delle loro categorie di prodotto.
- Se hai un'alta percentuale di acquirenti abituali, potresti voler utilizzare questa funzionalità solo per i clienti che hanno acquistato una volta, per coltivarli fino al secondo acquisto.
Come viene calcolato il genere previsto
L'algoritmo di previsione del genere di Klaviyo utilizza il nome di battesimo di un cliente insieme ai dati del censimento per fare una previsione del genere: probabilmente maschio, probabilmente femmina o incerto.
Poiché il genere previsto è ancora un'approssimazione, assicurati che, quando utilizzi comunicazioni mirate, includi alcune informazioni che siano valide per tutti i generi.
Risorse aggiuntive
- How to segment by customer lifetime value (CLV)
Learn how to create a customer lifetime value (CLV) segment and export any key CLV information. CLV is part of Klaviyo's predictive analytics and can be a powerful tool to use in segmentation. It is the total amount, both past and predicted, that a customer will purchase from your brand over time. CLV segments allow you to group customers based on this amount so that you can send them relevant content and trigger segment-based flows. For example, you can use historic CLV to build a VIP welcome flow or use predicted CLV to send targeted campaigns to customers who will likely spend a certain amount over the course of a year.
- AI-Powered customer lifetime value
- Use predictive analytics to retain more customers