Pos pemeriksaan pertengahan tahun: Tiga strategi pemasaran yang bergantung pada data

Awal paruh kedua fiskal adalah titik alami bagi bisnis untuk melihat ke belakang dan mengevaluasi kembali.

Setiap tahun, pemasar mungkin melihat kembali sasaran yang ditetapkan pada bulan Januari dan membandingkan yang sebenarnya dengan proyeksi. Tetapi karena peristiwa terkini, banyak yang akan menemukan bahwa pertengahan tahun 2020 sama sekali tidak 'seperti yang direncanakan' di beberapa tingkatan.

Evaluasi tengah tahun tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak dalam lingkungan operasi yang terhambat ini akan menjadi kunci – terutama di seluruh saluran digital yang merupakan mode utama penjualan di sebagian besar wilayah selama berbulan-bulan.

Apakah Anda secara efektif menjangkau dan melibatkan pelanggan? Apakah ada pola pada pengabaian keranjang? Apa yang dapat Anda pelajari dari temuan ini yang akan menginformasikan rebound yang lebih kuat di babak kedua?

Baik Anda memprioritaskan strategi individualisasi untuk basis Anda yang ada atau mencari prospek baru di paruh kedua tahun ini, kecerdasan kontekstual dapat membantu mendorong nilai nyata.

Memvalidasi dan memperkaya data pelanggan merek Anda sendiri dengan kecerdasan pihak ketiga yang komprehensif dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam dan lebih holistik tentang pelanggan yang ada dan calon pelanggan.

Mengetahui lebih banyak tentang preferensi, kebutuhan, kebiasaan, dan perilaku di luar interaksi merek yang dikenal dapat membantu pemasar mengasah pesan dan taktik akuisisi baru mereka.

Tidak yakin bagaimana memulainya? Pertimbangkan bagaimana kecerdasan kontekstual dapat membantu Anda mencapai tujuan Anda di babak kedua dan seterusnya:

1) Kembangkan basis data Anda

Selain menjaga kepuasan pelanggan yang sudah ada, tujuan nomor satu dari hampir setiap bisnis adalah menumbuhkan basisnya. Tujuan ini tidak selalu mudah untuk dicapai; ini melibatkan pengungkapan—dan kemudian menjangkau—pemirsa baru yang potensial.

Cara yang paling dapat diandalkan untuk melakukan ini adalah melalui analisis mendalam tentang profil pelanggan yang ada saat ini, sebelum mencari kantong konsumen baru dengan karakteristik serupa.

Kumpulan data yang kuat dan terus berkembang dapat membantu pemasar melakukan keduanya.

Pertama, bisnis dapat menelusuri data yang mereka miliki tentang pelanggan terbaik dan paling setia mereka untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang siapa mereka, termasuk kebiasaan dan atribut tertentu, dan di mana mereka 'tinggal' dalam ekosistem.

Kedua, bisnis dapat membandingkan model pelanggan yang lebih jelas ini dengan volume besar data konsumen pihak ketiga untuk menambahkan kecerdasan kontekstual dan mengidentifikasi calon pelanggan dengan lebih presisi.

Ini lebih dari sekadar data; sebaliknya, ini tentang memahami perilaku konsumen yang korelatif.

Misalnya, menggunakan tempat tinggal konsumen, apa yang mereka sukai, berapa detik yang mereka habiskan untuk melihat jenis iklan atau platform online tertentu, dan kemudian menggunakan kecerdasan ini untuk menemukan profil serupa dengan karakteristik yang tumpang tindih sangat ideal untuk iklan merek.

Ini adalah proses dua langkah untuk terus memperkaya data yang dimiliki untuk membangun profil pelanggan yang lebih tiga dimensi, dan kemudian menggunakannya untuk membuat pilihan kualitas yang lebih baik tentang akuisisi pelanggan. Dan pada akhirnya, ini tentang mendapatkan konsumen yang tepat di depan pemasaran yang tepat di platform yang tepat.

2) Memahami pelanggan 4.0

Anda mungkin berpikir bahwa Anda mengenal pelanggan Anda dengan baik, tetapi sebenarnya, Anda hanya berurusan dengan bagian dari keberadaan mereka yang lebih luas. Terkadang, apa yang tidak Anda ketahui tentang mereka berarti bahwa upaya pemasaran Anda meleset dari sasaran.

Saat ini, pembeli dibanjiri dengan iklan yang bersaing untuk mendapatkan perhatian mereka, dan semakin banyak konsumen yang memiliki toleransi rendah terhadap konten yang dinilai buruk atau tidak relevan. Brendan Witcher, seorang analis utama di Forrester, menggambarkan hal ini dengan baik:

“Jika Anda mengirim email ke 10 juta orang, dan tahun lalu, Anda mendapatkan 1.000 penjualan, tahun ini Anda mendapat 1.500 penjualan, semua orang akan mengatakan, 'Woohoo, peningkatan penjualan 50%!' Kecuali Anda tidak relevan dengan 9.998.500 orang. Anda melakukannya 136 kali setahun, tiga email seminggu, menurut Anda seberapa sehat file pelanggan Anda nantinya?”

Individualisasi adalah kuncinya, didorong oleh data pihak ketiga yang mengisi kesenjangan. Semakin sedikit kesalahan yang dimiliki suatu merek, semakin besar kemungkinan mereka untuk menarik pelanggan baru dan mempertahankan kepercayaan dari basis penggemar mereka yang sudah ada.

Strategi niat ini sangat penting karena hanya 20 persen pembeli global yang berpikir bahwa penawaran yang mereka dapatkan dari pengecer selalu relevan atau dipersonalisasi, menurut Laporan Riset Konsumen Tahunan Ritel Oracle.

Data pelanggan pihak ketiga, yang bersumber dari berbagai aplikasi, pusat panggilan, dan platform sosial, dapat menambahkan titik referensi baru ke profil pelanggan, membantu membentuk dan mengasah kesan yang lebih tajam dan akurat yang dapat menginformasikan keterlibatan yang lebih baik.

Mengetahui kapan transaksi terjadi, bagaimana pembeli bereaksi terhadap antarmuka tertentu, dan bagaimana musim memengaruhi perilaku, semuanya sangat penting untuk meningkatkan penjualan.

Selain iklan, hubungan yang lebih pribadi dan menguntungkan dengan pelanggan yang sudah ada dapat dikembangkan dengan evaluasi kualitas data yang lebih baik yang diperoleh dari program loyalitas. Ini tentang memberikan apa yang diinginkan orang dan kapan mereka menginginkannya.

3) Gunakan data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas

Pemasaran yang efektif bergantung pada keputusan bisnis yang andal, dan wawasan pelanggan yang lebih baik dapat memainkan peran katalis penting di sini juga.

Dari mengoptimalkan bermacam-macam hingga perencanaan lokasi, seluruh perusahaan mendapat manfaat dari gambaran pelanggan yang lebih lengkap dan memperluas perspektif.

Memastikan bahwa wawasan yang dimiliki digabungkan dengan isyarat eksternal yang tepat untuk memperkayanya—apakah itu data lokasi pelanggan yang diperoleh dari pengiriman pesanan web atau tren umum dan perilaku pembelian—memberikan formula yang baik secara menyeluruh.

Memang, setiap keputusan ritel, mulai dari ragam yang ditawarkan hingga promosi yang disajikan saat pembayaran, dapat didukung oleh wawasan data pemasar. Ketika data ini diperbarui dan dinilai ulang secara konsisten, data ini dapat memberikan intelijen yang tepat dan terkini untuk bisnis.

Dengan memasukkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ke dalam tumpukan teknologi Anda, Anda dapat memperoleh umpan balik tentang seberapa efektif wawasan data baru dalam praktiknya, memungkinkan Anda untuk dengan cepat memperbarui dan menyesuaikan pendekatan ritel Anda untuk mengoptimalkan hasil pemasarannya.

Data bukanlah pengganti pengalaman atau intuisi manusia. Trifek analisis deskriptif, preskriptif, dan prediktif dapat menjadi keunggulan kompetitif dalam hal membuat keputusan yang ditargetkan yang mendorong pertumbuhan.

Memperkuat data yang dimiliki dengan wawasan dari lingkungan yang lebih luas akan menghadirkan dimensi baru yang dapat mendukung strategi ritel berbasis data yang ada, yang pada akhirnya meningkatkan kesuksesan di paruh kedua tahun ini dan seterusnya.