Analisis Prediktif yang Didukung AI: Membuka Peluang Pemasaran

Apakah Anda lelah menebak permainan pemasaran Anda dan berharap yang terbaik? Saatnya membuka potensi penuh upaya pemasaran Anda dengan analitik prediktif yang didukung AI!

Bukan rahasia lagi bahwa bisnis saat ini tidak dapat berhasil tanpa data. Namun, hanya mengumpulkan banyak data bukanlah jawabannya. Yang penting adalah memperoleh wawasan berharga dari mereka untuk membuat keputusan yang tepat. Di situlah analitik prediktif dan AI masuk.

AI prediktif hampir secara akurat memprediksi perilaku dan preferensi pelanggan Anda, sehingga Anda tidak perlu lagi mengandalkan tebakan. Dengan mengolah tumpukan data, algoritme AI mengungkap pola dan tren tersembunyi yang mendorong pengambilan keputusan konsumen.

Pengetahuan ini memberdayakan Anda untuk menyesuaikan pemasaran secara tepat dengan kebutuhan setiap pelanggan, sehingga meningkatkan kemungkinan respons pelanggan. Menarik? Tunggu, masih ada lagi!

Baca terus untuk memahami analisis prediktif AI secara mendetail dan mengungkap berbagai peluang yang diberikannya kepada pemasar.

Bagaimana Cara Kerja Analisis Prediktif AI?

Analisis prediktif AI menggunakan algoritme canggih, pembelajaran mesin, dan model statistik untuk menganalisis data dan menemukan pola yang dapat memprediksi hasil di masa mendatang. Alat-alat ini dapat memprediksi tren dan perilaku yang terjadi pada detik, hari, atau bahkan tahun berikutnya di masa depan.

Sebagian besar perusahaan memiliki setumpuk besar data tentang pelanggan mereka—hal-hal seperti:

• Riwayat pembelian,
• Interaksi masa lalu dengan merek,
• Informasi demografis,
• Aktivitas media sosial, dan
• Pola penjelajahan situs web.

Algoritme AI menyelami data ini, mencari pola dan koneksi tersembunyi. Mari kita pecahkan ini dengan bantuan sebuah contoh.

Analisis prediksi AI dalam praktiknya

Misalkan Anda memiliki toko kebugaran online dan ingin memprediksi aksesori kebugaran mana yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan Anda. Algoritma analisis prediktif AI akan menyelidiki data mereka, memeriksa faktor-faktor seperti pembelian mereka sebelumnya, sasaran kebugaran, dan bahkan latihan yang mereka lakukan.

Misalnya, algoritme mungkin menemukan bahwa pelanggan yang sering membeli matras yoga juga tertarik untuk membeli resistance band. Dengan wawasan ini, Anda dapat membuat promosi yang ditargetkan atau menyarankan penawaran bundel untuk pelanggan yang membeli matras yoga, menawarkan diskon band resistensi untuk meningkatkan rutinitas latihan mereka.

Selain itu, algoritme AI juga mempertimbangkan faktor eksternal seperti ulasan pelanggan, diskusi media sosial, atau rekomendasi pemberi pengaruh kebugaran.

Misalnya, aksesori kebugaran mendapatkan popularitas karena ulasan atau dukungan pemberi pengaruh yang positif. Dalam hal ini, algoritme mungkin menyarankan untuk menyoroti produk tersebut dan menawarkan promosi khusus untuk memanfaatkan buzz.

Peluang Analisis Prediktif AI Untuk Pemasaran

Seperti yang mungkin sudah Anda duga, potensi analisis prediktif dalam pemasaran sangat banyak. Berikut adalah beberapa cara bisnis dapat memanfaatkan potensinya:

Prediksi perilaku pelanggan

Memahami dan memprediksi perilaku pelanggan sangat penting untuk bisnis saat ini. Ini membantu mereka memahami dengan jelas apa yang diinginkan dan dibutuhkan pelanggan mereka. Di situlah analisis prediktif AI masuk.

Dengan algoritme AI, bisnis dapat menggali data masa lalu seperti pembelian sebelumnya, kebiasaan menjelajah, dan bahkan informasi demografis. Dengan melihat semua hal bersejarah ini, algoritme dapat mengetahui pola dan memprediksi apa yang mungkin dibeli pelanggan selanjutnya.

Dengan pengetahuan ini, Anda dapat menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi dan penawaran khusus sebagai dorongan terakhir bagi pelanggan untuk berkonversi. Di satu sisi, Anda memberi mereka apa yang mereka inginkan bahkan sebelum mereka sendiri menyadarinya.

Prediksi semacam itu membantu perusahaan lebih memahami pelanggan mereka dan menciptakan pengalaman yang membuat mereka berkata, "Wow!"

Menurut laporan Media Sosial 2023, 45% pemimpin percaya bahwa menggunakan analitik prediktif untuk menunjukkan perilaku pelanggan di masa depan akan menjadi aplikasi AI yang penting.

Kampanye pemasaran yang dipersonalisasi

Sebagai seorang pemasar, tidakkah Anda ingin pelanggan Anda merasa bahwa kampanye pemasaran Anda dibuat hanya untuk mereka? Analisis prediktif AI memungkinkan hal ini.

Mereka menganalisis riwayat penjelajahan pelanggan Anda dan pembelian sebelumnya dan, berdasarkan itu, mengirimkan pesan yang dipersonalisasi yang menarik perhatian mereka. Contohnya adalah mengirimkan rekomendasi email yang dipersonalisasi yang membuat pelanggan Anda tergerak. Sebaiknya gunakan templat buletin yang sempurna agar pelanggan lebih mudah mengambil keputusan.

Dan coba tebak? Mereka benar-benar bekerja! Laporan terbaru menemukan bahwa email yang dipersonalisasi dengan alamat email bisnis dapat menghasilkan rasio klik 139% lebih banyak.

Ketika perusahaan menggunakan analisis prediktif AI, mereka membuka dunia baru dari pemasaran yang dipersonalisasi. Mereka dapat membuat koneksi nyata dengan pelanggan alih-alih hanya melontarkan pesan umum.

Perkiraan permintaan

Peramalan permintaan merupakan tantangan besar bagi para eksekutif bisnis saat ini. Meskipun pengumpulan data telah meningkat untuk bisnis, pola pembelian menjadi sama rumitnya. Hal ini membuat sulit untuk memprediksi tren.

Masalah dengan peramalan permintaan tradisional adalah bahwa mereka hanya sebaik data dan orang yang menafsirkannya. Peramalan permintaan yang didukung AI adalah solusi yang lebih baik. Algoritme AI dapat menemukan pola, menemukan hubungan tersembunyi dalam kumpulan data besar, dan bahkan menangkap sinyal yang mengindikasikan perubahan permintaan.

Ini bukan untuk mengatakan bahwa perkiraan permintaan AI 100% akurat. Namun, mereka dapat membantu perusahaan secara signifikan mengurangi inefisiensi rantai pasokan dan meningkatkan perencanaan keuangan mereka.

Menurut Mckinsey, menerapkan peramalan berbasis AI pada rantai pasokan dapat mengurangi ketidaktersediaan produk sebesar 65%, memangkas biaya gudang sebesar 5-10%, dan mengurangi biaya administrasi sebesar 25-40%.

Strategi penetapan harga yang optimal

Aplikasi AI prediktif lain yang bermanfaat dalam bisnis adalah menentukan harga optimal untuk produk dan layanan Anda.

Penetapan harga dinamis umum terjadi di industri seperti perhotelan dan pariwisata, di mana permintaan yang berfluktuasi menentukan penetapan harga. Ini membantu bisnis tetap kompetitif dan menguntungkan.

Perusahaan di sektor ini dapat dengan cepat merespons dinamika pasar untuk mengoptimalkan pendapatan mereka dengan menggunakan AI. Alat prediktif AI menganalisis data historis dan real-time (mis., data pasar, harga pesaing, dan tren perilaku pelanggan).

Ini membantu perusahaan menetapkan harga yang tepat, menyeimbangkan menarik pelanggan dan menghasilkan pendapatan.

Prediksi nilai seumur hidup pelanggan

Mengetahui nilai seumur hidup pelanggan adalah emas. Ini berarti bisnis dapat menempatkan sumber daya mereka di tempat yang paling penting. Mereka dapat membuat penawaran yang dipersonalisasi, menciptakan pengalaman khusus, dan melakukan apa saja untuk membuat pelanggan kembali.

Mengapa ini penting? Karena 65% pembelian merek berasal dari pelanggan tetap. Dan rata-rata pelanggan setia Anda membayar 33% lebih banyak untuk merek Anda.

Analisis prediktif AI dapat menjadi pengubah permainan di area ini. Ini membantu perusahaan menentukan seberapa berharga pelanggan dalam jangka panjang dengan melihat interaksi mereka dengan bisnis dan loyalitas terhadap merek.

Contoh bagusnya adalah AI dalam layanan berbasis langganan. Alat prediktif yang didukung AI mengidentifikasi pelanggan yang cenderung bertahan berdasarkan pola penggunaan dan tingkat keterlibatan mereka. Ini membantu bisnis langganan memprioritaskan strategi retensi untuk membuat pelanggan terbaik mereka senang.

Prediksi churn dan retensi pelanggan

Untuk mempertahankan bisnis yang sehat, memahami mengapa pelanggan pergi dan apa yang dapat dilakukan untuk mengembalikan mereka sangatlah penting. Proses ini disebut prediksi churn.

Dengan pemodelan churn yang didukung AI, bisnis dapat memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan besar akan beralih ke pesaing. Wawasan berharga ini membantu tim retensi Anda secara proaktif mempertahankan pelanggan tersebut melalui penawaran yang dipersonalisasi, peningkatan pengalaman pelanggan, atau kampanye pemasaran bertarget.

Seperti yang telah kita lihat, kehilangan pelanggan setia bisa sangat merugikan. Model prediktif AI memberikan peluang luar biasa bagi bisnis untuk menghemat uang dengan mengurangi churn pelanggan.

Analisis sentimen dan manajemen reputasi merek

Analisis sentimen adalah aplikasi penting lainnya dari AI prediktif. Di era digital saat ini, mengelola reputasi menjadi lebih penting dari sebelumnya. Dan ini hanya mungkin dengan memantau dengan cermat bagaimana perasaan orang tentang produk dan layanan Anda.

Anda perlu menyelami percakapan media sosial, ulasan pelanggan, dan ulasan online. Dan teknologi apa yang lebih baik untuk melakukan ini selain analisis sentimen?

Dengan analisis sentimen, Anda dapat terus memantau ulasan online dan merespons umpan balik negatif dengan cepat. Ini menunjukkan bahwa Anda peduli dengan kepuasan pelanggan dan memungkinkan Anda membalikkan keadaan dan memenangkan kembali pelanggan yang tidak puas.

Pemasaran untuk Pembuatan dan Pengoptimalan Konten

Analisis prediktif AI menawarkan peluang menarik untuk pemasaran di bidang pembuatan dan pengoptimalan konten. Dengan memanfaatkan algoritme canggih dan pemrosesan bahasa alami, AI dapat membantu pemasar dalam berbagai aspek produksi konten.

Ini dimulai dengan riset topik dan kata kunci, mengidentifikasi tema yang sedang tren, dan kueri penelusuran populer. AI bahkan dapat membantu memunculkan ide untuk konten, mulai dari artikel hingga postingan media sosial, dengan mengikuti pedoman tertentu.

Bahkan, Anda dapat membuat garis besar berbasis AI dengan Panduan Konten AI kami yang baru .

Personalisasi ditingkatkan saat AI menganalisis data pengguna untuk memberikan rekomendasi konten yang disesuaikan. Selain itu, AI memprediksi kinerja konten sebelum dipublikasikan, memandu pemasar untuk membuat keputusan yang tepat. Distribusi konten, promosi, dan pengujian A/B semuanya dapat dioptimalkan melalui otomatisasi AI.

Alat kurasi konten memungkinkan pengumpulan dan pengaturan konten yang relevan dari berbagai sumber. Selain itu, analisis sentimen membantu mengukur penerimaan audiens, sementara pengoptimalan SEO meningkatkan peringkat pencarian organik. Terakhir, AI text-to-video memfasilitasi transformasi konten tertulis menjadi video untuk jangkauan internasional yang lebih luas.

Secara keseluruhan, mengintegrasikan analisis prediktif AI merampingkan pembuatan konten, menjadikannya berbasis data, efisien, dan lebih berdampak bagi pemasar.

Peluang cross-selling dan upselling

Memahami pelanggan Anda dengan lebih baik juga meningkatkan peluang Anda untuk melakukan cross-selling dan upselling. Ketika Anda memiliki data real-time tentang preferensi pelanggan, Anda dapat merekomendasikan produk pelengkap atau produk yang ditingkatkan yang mungkin akan menarik minat mereka dan meningkatkan nilai pesanan.

Sebagian besar keberhasilan peluang ini terletak pada pemberian rekomendasi yang sangat dipersonalisasi. Misalnya, saat Anda menambahkan item ke troli saat berbelanja online, Anda sering disarankan rekomendasi “Pelanggan yang membeli ini juga membeli…”.

Saran tersebut dimungkinkan oleh algoritme pemfilteran kolaboratif yang didukung oleh AI.

Menggunakan analisis prediktif AI untuk upselling dan cross-selling meningkatkan nilai rata-rata untuk setiap pembelian. Ini juga meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan dengan merekomendasikan produk yang mungkin mereka lewatkan.

Kesimpulan

Analisis prediktif yang didukung AI membuka dunia peluang pemasaran untuk bisnis. Kemampuan untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan menyesuaikan strategi yang sesuai memberikan bisnis keunggulan kompetitif di pasar yang dinamis saat ini.

Namun, menerapkan AI dalam strategi pemasaran memang memiliki tantangan tersendiri. Privasi data dan masalah etika harus ditangani untuk memastikan penggunaan data pelanggan yang bertanggung jawab. Selain itu, perusahaan membutuhkan infrastruktur yang tepat dan profesional terampil yang dapat secara efektif memahami dan menginterpretasikan wawasan yang digerakkan oleh AI.

Ke depan, masa depan analisis prediktif yang didukung AI cukup menjanjikan. Saat teknologi AI berkembang dan menjadi lebih canggih, kita dapat mengharapkan prediksi yang lebih akurat dan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku pelanggan.

AI akan memainkan peran penting dalam hiper-personalisasi, memungkinkan bisnis untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan dengan pelanggan individu. Selain itu, AI akan memberdayakan pemasar untuk membuat keputusan waktu nyata, dengan cepat menanggapi perubahan pasar dan kebutuhan pelanggan.

Seiring berkembangnya lanskap AI, kolaborasi antara manusia dan mesin akan menjadi semakin penting. Sentuhan manusia dalam pemasaran, seperti kreativitas dan kecerdasan emosional, dipadukan dengan kekuatan analitis AI, akan mendorong strategi pemasaran ke depan.

Ini adalah saat yang menyenangkan untuk analisis prediktif yang didukung AI, dan bisnis yang menggunakan teknologi ini akan berada pada posisi yang tepat untuk berkembang di masa depan pemasaran.

Ditulis oleh Ankit Solanki

Sebagai investor Teknologi, saya senang menemukan startup teknologi yang menjanjikan dan membantu mereka berkembang. Tapi saya mulai merasa seperti penonton pertandingan sepak bola dan saya ingin berada di lapangan! Salah satu perusahaan portofolio saya, InVideo, mengambil risiko dan menawari saya tempat bermain untuk menguji keterampilan dan keahlian saya dalam membangun startup. Saat saya tidak sibuk mengembangkan perusahaan, Anda akan menemukan saya menulis tentang teknologi, Kecerdasan Buatan, pertumbuhan, dan investasi – dan terkadang, menyelinap dalam permainan sepak bola.