Voorspellende analysefuncties in Klaviyo: handleiding voor 2026

Korte samenvatting: De voorspellende analyses van Klaviyo maken gebruik van machine learning om klantgedrag te voorspellen, waaronder CLV-voorspellingen, risicoscores voor klantverlies, verwachte volgende besteldata, kanaalvoorkeuren en aanbevelingen voor het beste volgende product. Deze tools analyseren historische aankooppatronen en engagementgegevens om merken te helpen doelgroepen te segmenteren, campagnes te personaliseren en klantverlies te verminderen – wat leidt tot meetbare verbeteringen in klantbehoud en omzet.

Voorspellende analyses zetten ruwe klantgegevens om in bruikbare voorspellingen. In plaats van te gissen welke klanten mogelijk zullen afhaken of welke producten ze vervolgens zullen kopen, kunnen merken gebruikmaken van machine learning-modellen die historische gedragspatronen analyseren en nauwkeurige voorspellingen genereren.

Klaviyo integreert voorspellende analyses direct in haar platform en past datawetenschappelijke technieken toe op de unieke klantenpopulatie van elk account. Deze voorspellingen verschijnen in individuele klantprofielen en vormen de basis voor geavanceerde segmentatie, waardoor marketeers de juiste mensen met de juiste boodschappen op precies het juiste moment kunnen bereiken.

Dit is wat de aanpak van Klaviyo anders maakt: het platform deelt geen trainingsdata tussen accounts. Elk bedrijf krijgt een op maat gemaakt churn-model dat is afgestemd op de unieke aankoopcycli, productcatalogus en klantgedragspatronen. Generieke academische modellen zijn vaak te optimistisch en kennen een gemiddelde churnkans van 40-70% toe aan klanten die volgens de data van Klaviyo in werkelijkheid een churnkans van 88-97% hebben. De accountspecifieke modellen van Klaviyo leveren veel nauwkeurigere voorspellingen.

Kernfuncties van voorspellende analyses

De suite met voorspellende analyses van Klaviyo omvat vijf hoofdonderdelen, die elk zijn ontworpen om een specifieke strategische vraag over klantgedrag te beantwoorden.

Voorspellingen van de klantlevenswaarde

CLV-voorspellingen zijn op te delen in drie afzonderlijke meetwaarden die zichtbaar zijn op elk klantprofiel:

Het voorspelde CLV-cijfer gebruikt aankoopfrequentie, gemiddelde orderwaarde en de tijd tussen bestellingen om toekomstige uitgaven te schatten. Merken kunnen klanten segmenteren op basis van de voorspelde CLV om waardevolle prospects te identificeren waarin het de moeite waard is te investeren met gepersonaliseerde retentiecampagnes.

Voorspelling van het risico op klantverloop

De churn-risicoscores variëren van 0 tot 1 en geven de waarschijnlijkheid weer dat een klant niet opnieuw een aankoop zal doen. Een score van 0,21 betekent een kans van 211 TP3T op churn, terwijl een score van 0,90 een waarschijnlijkheid van 901 TP3T aangeeft.

Het model houdt rekening met de frequentie en recentheid van bestellingen. Naarmate klanten meer bestellingen plaatsen, neemt het risico op klantverlies af. Als er langer dan hun gebruikelijke aankoopcyclus geen aankoop plaatsvindt, neemt het risico toe.

Als je churn-voorspellingswaarden rond de 50% ziet, zit je er uitstekend voor met je klantenbestand. Maar als je churn-voorspellingswaarden boven de 75% ziet, moet je een aantal beslissingen nemen over retentiestrategieën en het prioriteren van klanten die waarschijnlijk terugkeren.

Verwachte datum van volgende bestelling

Deze meetwaarde berekent de gemiddelde tijd tussen de bestellingen van een klant en projecteert deze vooruit. Als iemand doorgaans elke 75 dagen een nieuwe bestelling plaatst, ligt de verwachte datum voor de volgende bestelling 75 dagen na de meest recente aankoop.

Merken die verbruiksproducten verkopen – zoals supplementen, koffie en huidverzorgingsproducten – vinden dit bijzonder waardevol. Wanneer de verwachte nabesteldatum verstrijkt zonder dat er een aankoop is gedaan, kunnen geautomatiseerde processen herinneringsmails of kortingsacties activeren.

Kanaalaffiniteit

Kanaalvoorkeur voorspelt met welk communicatiekanaal elke klant het meest waarschijnlijk interactie zal hebben: e-mail of sms. Het model analyseert historische openingspercentages, klikpercentages en conversiepatronen voor beide kanalen.

Dit voorkomt dat klanten overmatig veel berichten ontvangen. In plaats van elke klant via elk kanaal te bestoken met berichten, kunnen marketeers berichten versturen via het medium dat elke persoon prefereert. Iemand die veel sms'jes ontvangt, krijgt sms'jes met tijdelijke aanbiedingen, terwijl klanten die de voorkeur geven aan e-mail gedetailleerde nieuwsbrieven ontvangen.

Op één na beste product

Productaanbevelingen die als beste alternatief worden beschouwd, analyseren aankoopgedrag binnen uw gehele klantenbestand om te bepalen welke producten vaak samen of in een bepaalde volgorde worden gekocht.

Het algoritme analyseert twee belangrijke signalen: producten die in dezelfde bestelling zijn gekocht en producten die in de volgende bestelling zijn gekocht. Het sluit automatisch niet-beschikbare artikelen uit en negeert de eerste 48 uur aan herhaalaankoopgegevens om te voorkomen dat aanbevelingen worden beïnvloed door onmiddellijke nabestellingen.

Deze voorspellingen worden dynamisch bijgewerkt zodra klanten nieuwe bestellingen plaatsen. Het eerstvolgende beste product dat op een profiel wordt weergegeven, verandert op basis van wat ze het meest recent hebben gekocht.

Gebruik voorspellende analyses met AI Superior

AI Superieur Helpt bij het bouwen van voorspellende modellen die gekoppeld kunnen worden aan marketingtools en klantdataplatformen.

De focus ligt op het creëren van modellen buiten het platform en het integreren van de resultaten in bestaande workflows, waar ze kunnen worden gebruikt voor targeting en automatisering.

Wil je voorspellende analyses gebruiken met Klaviyo?

AI Superior kan u helpen met:

• werken met klant- en marketinggegevens
• het bouwen van voorspellende modellen
• Resultaten integreren in bestaande workflows
• resultaten verfijnen op basis van gebruik

👉 Neem contact op met AI Superior om uw project, gegevens en implementatieaanpak te bespreken

Hoe Klaviyo voorspellingen berekent

Klaviyo past machine learning-modellen toe op de volledige gebeurtenisgeschiedenis die in elk account is opgeslagen. Elke bestelling, elke geopende e-mail, elke productweergave levert input voor de algoritmes.

Het platform vereist geen handmatige configuratie voor basisvoorspellingen. Zodra er voldoende historische gegevens zijn verzameld – minimaal 500 geplaatste bestellingen – beginnen de modellen automatisch voorspellingen te genereren.

Er is echter één belangrijke configuratieoptie: het toewijzen van statistieken. Als uw bedrijf aangepaste gebeurtenissen gebruikt of de omzet bijhoudt via niet-standaard statistieken, ga dan naar uw accountinstellingen om aan te passen welke gebeurtenissen Klaviyo gebruikt voor CLV- en churn-berekeningen. Dit zorgt ervoor dat de voorspellingen overeenkomen met uw daadwerkelijke bedrijfslogica.

Voorspellende analyses gebruiken voor segmentatie

Ruwe voorspellingen worden pas echt krachtig in combinatie met de segmentatie-engine van Klaviyo. Elke voorspellende parameter is beschikbaar als segmentvoorwaarde.

Een segment gericht op waardevolle klanten met een verhoogd risico op klantverlies (churn) combineert mogelijk een voorspelde CLV van meer dan $200 met een churnrisico van meer dan 0,70. Deze doelgroep ontvangt aantrekkelijke aanbiedingen om klanten te behouden, zoals vroege toegang tot nieuwe producten, exclusieve kortingen of persoonlijke benadering door klantenserviceteams.

Een andere veelgebruikte aanpak: segmenteer klanten van wie de verwachte volgende besteldatum zeven dagen eerder is verstreken. Leid hen door naar een herinneringspagina voor herbestellingen die verwijst naar hun laatste aankoop en complementaire producten suggereert op basis van de voorspellingen voor het eerstvolgende product.

Segmenten kunnen tot wel 100 criteria bevatten, waardoor geavanceerde, meerlaagse targeting mogelijk is. Combineer voorspellende statistieken met gedragsgegevens – recente browseactiviteit, eerdere campagne-interactie, geografische locatie – om zeer gerichte doelgroepen te creëren.

Impact en prestaties in de praktijk

Voorspellende analyses zijn geen theoretisch concept. Merken die deze functies gebruiken, zien meetbare verbeteringen in belangrijke statistieken.

Wanneer voorspellende en prescriptieve analyses samenwerken – gedrag voorspellen en vervolgens optimale acties aanbevelen – melden merken potentiële verbeteringen in e-mailprestaties en conversiepercentages. E-mailmarketing levert al een indrukwekkend rendement van $36-$42 op voor elke $1 die wordt geïnvesteerd. Door voorspellende segmentatie toe te voegen, wordt dat rendement aanzienlijk versterkt.

Denk eens aan productaanbevelingen. Algemene suggesties als "misschien vind je dit ook leuk" presteren redelijk. Maar voorspellingen van het op één na beste product, gebaseerd op daadwerkelijke aankoopprocessen, leiden tot aanzienlijk hogere conversiepercentages, omdat ze echte koopgewoonten weerspiegelen en niet generieke, op samenwerking gebaseerde filters.

Het tegengaan van klantverlies levert vergelijkbare resultaten op. Proactieve terugwinacties, die worden ingezet bij stijgende klantverliescijfers, zorgen ervoor dat klanten worden teruggewonnen voordat ze mentaal al afscheid hebben genomen van de concurrentie. Wachten tot iemand volledig is afgehaakt, maakt heractivering veel moeilijker en duurder.

Integratie met marketinganalyses

Klaviyo biedt Marketing Analytics aan als een apart add-onproduct dat de voorspellende mogelijkheden nog verder uitbreidt. Dit omvat uitgebreidere productanalyserapporten en automatisch bijgewerkte producteigenschappen die niet-beschikbare artikelen en recente aankopen uitsluiten.

Het productanalyseverslag bepaalt optimale aanbevelingen op basis van aankoopsequenties binnen het gehele klantenbestand. Naarmate profielen nieuwe bestellingen plaatsen, worden deze eigenschappen dynamisch bijgewerkt, zodat de aanbevelingen actueel blijven.

Marketing Analytics vereist zowel een e-mailabonnement als de analytics-add-on. De prijs varieert afhankelijk van de omvang van het account en de specifieke behoeften.

Veelgestelde vragen