Você vai aprender
Saiba mais sobre os diferentes tipos de dados de análise preditiva exibidos em sua conta, as várias maneiras como a Klaviyo os calcula e as diretrizes de como o senhor pode utilizar esses dados.
Se for o caso, talvez o senhor queira ajustar a métrica usada para calcular a análise preditiva e alinhá-la melhor com suas metas comerciais, estrutura de dados ou integração personalizada. Para ajustar o mapa métrico globalmente em sua conta, consulte o guia sobre mapa métrico.
A Klaviyo aplica uma combinação de técnicas de ciência de dados e de aprendizado de máquina a todos os dados da sua conta para lhe trazer insights úteis e acionáveis.
Observe que o senhor só verá a seção Predictive Analytics nos perfis se atender às seguintes condições:
-
Pelo menos 500 clientes fizeram um pedido.
Isso não se refere ao total de perfis, mas sim ao número de pessoas que realmente fizeram um pedido à sua empresa. Esses pedidos não podem ser cancelados ou reembolsados e devem ser pedidos de valor diferente de zero. Se essa seção estiver em um perfil, mas estiver em branco, isso significa que não temos dados suficientes sobre esse indivíduo para fazer uma previsão. - O senhor tem uma integração de comércio eletrônico (por exemplo, Shopify, BigCommerce, Magento ou WooCommerce) ou usa nossa API para enviar pedidos feitos.
- O senhor tem pelo menos 180 dias de histórico de pedidos e tem pedidos nos últimos 30 dias.
- O senhor tem pelo menos alguns clientes que fizeram 3 ou mais pedidos.
A seção de análise preditiva de um perfil
A seção Predictive analytics de um perfil pode ser encontrada na guia Metrics and insights (Métricas e insights ) de um perfil. Veja a seguir um exemplo da seção Predictive analytics do perfil de um contato e as informações exibidas:
A tabela abaixo define os campos de análise preditiva mostrados acima. Observe que CLV significa Customer Lifetime Value (valor da vida útil do cliente).
| Campo | Definição | Exemplo de valor da captura de tela |
| CLV histórico |
O valor total de todos os pedidos anteriores que um indivíduo fez, levando em conta quaisquer reembolsos e devoluções. |
$401 |
| CLV previsto |
Uma previsão de quanto dinheiro um determinado cliente gastará no próximo ano. | $99 |
| CLV total | A soma do CLV histórico e do CLV previsto. | $500 |
| Previsão de risco de rotatividade | A probabilidade de um cliente se tornar um churning se baseia no número e na frequência de pedidos. Cada vez que o cliente faz um pedido, sua probabilidade de rotatividade diminui (verde), mas à medida que o tempo passa entre os pedidos, a probabilidade de rotatividade aumenta (vermelho), com um risco médio de rotatividade representado em amarelo. | 21% |
| Tempo médio entre pedidos | O número médio de dias entre cada um dos pedidos de um cliente. | 75 dias |
| Gênero previsto | O gênero previsto também faz parte dos recursos de análise preditiva da Klaviyo, mas isso não será exibido no perfil do cliente. | N/A |
Como os dados de CLV são calculados
Como os dados de CLV são calculados
A Klaviyo cria automaticamente um modelo de Customer Lifetime Value (CLV) usando os dados de sua empresa e treina novamente o modelo pelo menos uma vez por semana.
Se estiver usando a API personalizada para enviar eventos de pedidos feitos, o senhor precisará confirmar que o valor do pedido passa por um campo $value. Isso garantirá que o senhor obtenha dados de CLV com base nos eventos de pedidos feitos. Observe que o $value precisa ser o valor real do pedido para que o CLV seja calculado corretamente.
Embora ninguém possa prever o futuro com certeza absoluta, os recursos de análise preditiva da Klaviyo são ferramentas poderosas para otimizar os gastos com marketing e personalizar a comunicação com o cliente. No entanto, as previsões funcionam melhor quando a média é calculada para muitos clientes e não se espera que sejam exatas para um único indivíduo. Embora alguns indivíduos gastem mais do que o CLV previsto e outros gastem menos, como um todo, eles se equilibrarão.
Por exemplo, o valor de CLV previsto exibido na caixa de análise preditiva não é uma previsão exata. Em alguns casos, o senhor pode ver um número impossível de pedidos previstos. Por exemplo, o senhor pode ver 1,43 como o número de pedidos previstos para um determinado cliente. Quando o senhor vê isso, significa que esperamos que o cliente faça um ou dois pedidos, mas também há uma chance de que ele faça mais ou menos pedidos. Essas expectativas começam a fazer sentido quando o senhor agrupa vários clientes, pois é possível prever o número total de pedidos ou gastos do grupo. Se tivermos cinco clientes com um número previsto de pedidos de 1,43, 0,25, 3,12, 0,78 e 2,97, podemos esperar aproximadamente 9 pedidos nesse grupo.
Como é calculada a data prevista para o próximo pedidoComo é calculada a data prevista para o próximo pedido
A Expected Date of Next Order (data prevista para o próximo pedido ) leva em conta o comportamento do pedido do cliente específico e o comportamento do pedido de todos os seus clientes. Se os pedidos do cliente apresentarem um padrão, a Klaviyo reconhecerá esse padrão e fará uma previsão com base nele. Se os pedidos do cliente não apresentarem um padrão ou se não tivermos dados suficientes sobre o cliente, a Klaviyo fará uma previsão razoável com base no comportamento de seus outros clientes.
Perguntas frequentes sobre o fluxo de séries de nutrição de compras repetidasPerguntas frequentes sobre o fluxo de séries de nutrição de compras repetidas
Preciso adicionar perfis anteriores a esse fluxo? Preciso dizer ao fluxo para preencher com todos os perfis possíveis no futuro?
O senhor não precisa adicionar perfis anteriores para perfis existentes nem informar ao fluxo quais perfis incluir; ele resolverá isso para o senhor. Cada cliente que faz um pedido ao senhor tem uma data prevista para o próximo pedido. Os perfis que nunca fizeram um pedido com o senhor não terão uma data prevista para o próximo pedido.
Vi que o fluxo tem uma divisão condicional. Como sabemos a data prevista para compradores únicos?
Para compradores únicos, como não sabemos muito sobre seu comportamento de compra, calculamos a data prevista para o próximo pedido usando dados de todos os seus clientes.
Nossa marca tem 3 classes de frequência de produtos. Para alguns produtos, os clientes voltam aleatoriamente. Outros são reabastecidos entre 60 e 90 dias. O último grupo é reabastecido entre 100 e 120 dias. Podemos ensinar o aplicativo a saber o que o cliente comprou e enviar lembretes com base no produto?
O aplicativo não considera quais produtos o cliente pediu, portanto, se o senhor tiver produtos com ciclos de reabastecimento distintos, recomendamos criar vários fluxos acionados por Placed Order para cada ciclo de reabastecimento, adicionando o seguinte:
- Acionar filtros para restringir cada fluxo a produtos que compartilham o mesmo ciclo
- Atraso de tempo que reflete o ciclo conhecido para que o senhor envie e-mails de reabastecimento no momento certo
Como a data prevista não levará em conta o último pedido do cliente e também o ciclo de reabastecimento provável desse produto, se um cliente tiver ciclos de reabastecimento conhecidos para a maioria de suas categorias de produtos, ele deverá manter um fluxo de reabastecimento padrão e não usar esse recurso.
Coisas a serem observadas no fluxo da série de nutrição de compras repetidas
- Não recomendamos fazer uma contagem regressiva para a data prevista do próximo pedido, pois os clientes repetidos simplesmente receberão a mesma sequência de e-mails que antecede cada pedido, o que pode resultar em cancelamentos de inscrição.
- Esse fluxo não deve substituir o uso de fluxos de reabastecimento se os clientes conhecerem os ciclos gerais da maioria de suas categorias de produtos.
- Se o senhor tiver uma alta porcentagem de compradores recorrentes, talvez queira usar esse recurso apenas para os clientes que compraram uma vez, a fim de nutri-los para a segunda compra.
Como o gênero previsto é calculado
O algoritmo de previsão de gênero da Klaviyo usa o primeiro nome do cliente, juntamente com dados do censo, para fazer uma previsão de gênero: provavelmente masculino, provavelmente feminino ou incerto.
Como a previsão de gênero ainda é uma aproximação, certifique-se de que, ao usar a comunicação direcionada, o senhor inclua algumas informações para ambos os gêneros.