Apakah Pemasaran Prediktif Analytics Dapat Diandalkan dan Bagaimana Cara Mendapatkan Manfaatnya?

Kecerdasan buatan telah menjadi bagian tak terpisahkan dari pemasaran digital kontemporer. Kami mengandalkan berbagai alat untuk mengotomatiskan tugas yang berulang, melacak KPI kampanye, berkomunikasi dengan klien kami, dan mendatangkan prospek baru. Solusi ini memungkinkan kami untuk mengadopsi pendekatan berbasis data terhadap keputusan dan meningkatkan cara kami melakukan bisnis.

Namun, jika kita hanya mengandalkan data dari periode yang lalu, kita akan selalu tertinggal satu langkah. Di situlah pemasaran analitik prediktif masuk. Ini memberikan pengetahuan yang memungkinkan kami mencegah pelanggan pergi, mengurangi biaya akuisisi, meningkatkan CLV, dan, pada akhirnya, meningkatkan pendapatan.

Pada artikel ini, kami fokus pada aplikasi praktis dan keandalan analitik prediktif dalam pemasaran digital. Jadi, baca terus untuk kiat-kiat yang dapat ditindaklanjuti tentang cara mengadopsi teknologi dalam strategi Anda.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif (PA) adalah teknologi yang menggunakan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan teknik pemodelan statistik untuk menganalisis data masa lalu dan sekarang, serta mengidentifikasi tren potensial.

Teknologi ini membutuhkan aliran data dalam jumlah besar yang konstan untuk memberikan prediksi yang akurat. Namun, karena solusi perangkat lunak modern mengumpulkan pasokan informasi yang hampir tak ada habisnya, analitik prediktif telah meningkat dan berkembang pesat. Selain itu, kemajuan komputasi awan telah mempercepat pertumbuhannya karena mengurangi biaya pemeliharaan, perangkat keras, dan staf TI.

Faktanya, penelitian menunjukkan bahwa pasar analitik prediktif global diperkirakan akan mencapai USD 25,2 Miliar pada tahun 2026, menunjukkan CAGR sekitar 20,8% selama periode 2019 hingga 2026.

Sumber

Teknologi ini banyak digunakan di banyak industri, termasuk, namun tidak terbatas pada, perbankan dan layanan keuangan, asuransi, telekomunikasi dan TI, ritel, eCommerce, perawatan kesehatan, manufaktur, pemerintahan, pertahanan, energi, transportasi dan logistik, dan sebagainya.

PA memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan aset data mereka dan, antara lain, meminimalkan risiko investasi, mempercepat inovasi, meningkatkan keamanan, mengurangi biaya, dan meningkatkan keuntungan.

Apa itu Pemasaran Prediktif?

Sama halnya dengan industri lain, pemasaran dapat memperoleh manfaat besar dari analitik prediktif.

Alat pemasaran modern memberikan aliran informasi yang konstan, memungkinkan perjalanan digital pelanggan dengan mudah dilacak dan direkam.

Algoritme analitik prediktif mengamati perilaku pelanggan secara real-time, dan menghubungkannya dengan data yang ada untuk mengidentifikasi pola dan memberi kami pemahaman yang lebih dalam tentang klien kami. Selanjutnya, hasilnya dapat direferensi silang dengan data dari departemen lain seperti penjualan dan layanan pelanggan, untuk memberikan wawasan tentang apa yang mendorong pelanggan melakukan pembelian.

Memanfaatkan pengetahuan ini, bisnis dapat mengoptimalkan anggaran mereka, meningkatkan kinerja, dan meningkatkan ROI saluran komunikasi.

Sebagai salah satu dari 15 penyedia analitik prediktif teratas di dunia, Salesforce, memperkirakan bahwa, jika digunakan secara konsisten dalam strategi pemasaran Anda, ini dapat meningkatkan konversi 22,66%, memengaruhi 26,34% dari semua total pesanan, dan meningkatkan pendapatan sebesar 40,38%.

Sumber

Namun, meskipun hasilnya mengesankan, harus diperhitungkan bahwa algoritme pembelajaran mesin memerlukan waktu untuk dilatih dan dipelajari. Ini berarti bahwa keandalan teknologi sangat bergantung pada waktu Anda menggunakannya. Keakuratan prediksi meningkat secara dramatis setelah tahun pertama adopsi dan terus meningkat secara progresif.

Aplikasi Analisis Prediktif dalam Pemasaran

Memahami pelanggan dan mengadopsi pendekatan berbasis data adalah strategi yang layak yang dapat menghasilkan personalisasi yang lebih baik, pengoptimalan kinerja, dan penargetan yang lebih baik.

Beberapa aplikasi analitik prediktif yang paling sukses dalam pemasaran kontemporer adalah:

Penargetan Media Sosial

Facebook menggunakan analitik prediktif untuk membuat pemirsa serupa. Informasi tentang basis penggemar Anda diambil dari halaman, aplikasi seluler, dan tag piksel Anda. Berdasarkan profil pelanggan terbaik Anda, algoritme mengidentifikasi klien potensial yang layak untuk menampilkan konten Anda.

Penargetan Iklan

Google Ads menggunakan teknologi dalam pencarian berbayar untuk menampilkan iklan PPC kepada orang-orang yang kemungkinan besar akan mengkliknya. Perusahaan mesin pencari adalah salah satu pemimpin dalam pengembangan AI dan ML dan algoritmenya terus berkembang, yang menjadikan penargetannya semakin baik dari waktu ke waktu.

Email Pemasaran

Aplikasi PA dalam pemasaran email sangat banyak dan dapat secara drastis meningkatkan kinerja kampanye. Otomatisasi cerdas menguntungkan pemulihan keranjang belanja yang ditinggalkan, pemasaran tetes, personalisasi lanjutan, email pasca-pembelian, pemberitahuan kedatangan baru, email cadangan, dll.

Rekomendasi Produk

Menganalisis perilaku pelanggan memungkinkan perusahaan untuk membuat rekomendasi produk yang tepat dan berhasil melakukan cross-sell dan upsell kepada klien mereka.

Algoritme tingkat lanjut memperhitungkan faktor-faktor seperti pembelian berulang, interval pembelian, perubahan musim, tren dan fluktuasi perilaku, dan sebagainya. Hal ini memungkinkan mereka untuk memprediksi dengan akurat kapan pelanggan dapat membeli produk tertentu dan apa lagi yang mungkin mereka minati.

Skor Utama

Penilaian prospek adalah salah satu aplikasi PA teratas dalam pemasaran digital. Ada berbagai alat di pasar yang memungkinkan perusahaan melacak dan menganalisis tindakan pengguna dan mengidentifikasi kapan prospek siap untuk dikonversi. Hal ini memungkinkan pemasar untuk mendekati pelanggan pada saat yang tepat dengan penawaran yang tepat, dan menyegel kesepakatan.

Segmentasi pelanggan

Analitik prediktif memungkinkan Anda mengelompokkan audiens berdasarkan berbagai ciri. Algoritme memproses data pelanggan Anda dan mengidentifikasi pola yang mungkin tidak pernah Anda sadari sebelumnya. Direferensikan silang dengan perilaku di saluran komunikasi, informasi ini dapat membantu Anda mengendus pelanggan terbaik Anda, meningkatkan persona pembeli Anda, menargetkan mereka dengan lebih baik, dan, pada akhirnya, menghasilkan lebih banyak penjualan.

Model Atribusi Konversi

Memanfaatkan PA modern, pemasar dapat menggunakan data dari strategi omnichannel mereka untuk membangun model atribusi yang akurat. Ini memungkinkan mereka untuk mendistribusikan kredit untuk konversi di antara saluran mereka dan memantau kinerja. Dengan menggunakan informasi ini, mereka dapat meningkatkan efisiensi dan mengoptimalkan ROI kampanye pemasaran.

Pencegahan Atrisi Pelanggan

Atrisi, atau tingkat churn pelanggan, adalah metrik penting untuk bisnis berbasis langganan karena, jika dibiarkan, dapat mencegah pertumbuhan. Menganalisis perilaku pelanggan memungkinkan Anda mengidentifikasi dan memantau tanda-tanda yang menunjukkan bahwa pelanggan akan pergi. Dengan memanfaatkan informasi ini, Anda dapat menangani kebutuhan klien Anda dengan lebih baik dan mengambil tindakan untuk mempertahankannya.

Solusi Terjangkau

Kemajuan pembelajaran mesin dan AI mendemokratisasikan pemasaran prediktif dan membuatnya dapat diakses oleh usaha kecil dan menengah, tidak hanya untuk perusahaan dengan kantong besar.

Aplikasi yang kami cantumkan hampir tidak menghilangkan manfaat analitik prediktif dalam pemasaran, tetapi aplikasi tersebut menyoroti beberapa jenis alat yang paling umum digunakan saat ini.

Solusi PA memberikan kemudahan dan keandalan, dan seiring berkembangnya teknologi, solusi tersebut dapat membuka pintu ke lebih banyak peluang.

Kiat Pemasaran Analisis Prediktif

Bagi Anda yang baru mengenal pemasaran analitik prediktif, kami telah mencantumkan beberapa tip praktis yang dapat membantu Anda mempercepat kemajuan Anda dengan teknologi.

• Bersabarlah dengan Hasil . Seperti disebutkan, analitik prediktif membutuhkan sejumlah besar data untuk memberikan hasil yang akurat. Semakin banyak informasi yang mereka proses, semakin baik pembelajaran algoritme pembelajaran mesin dan semakin intuitif dan presisi prediksi mereka. Ini berarti mungkin diperlukan waktu lebih lama dari yang Anda inginkan untuk mendapatkan hasil yang sepenuhnya dapat diandalkan. Namun, penantiannya harus sepadan.
• Pekerjakan Pakar Data Terlatih . Manajemen data bukanlah sesuatu yang dapat Anda pelajari dalam semalam, dan jika Anda ingin memanfaatkan alat Anda sepenuhnya, Anda harus bekerja dengan para ahli yang terlatih. Mereka akan tahu cara membersihkan data, memprosesnya, dan menganalisisnya.

Sumber

• Berinvestasi Dalam Solusi yang Fleksibel . Meskipun solusi out-of-the-box mungkin tampak menggoda, mereka mungkin tidak dapat memberikan hasil yang diharapkan. Karena investasinya akan sangat besar, pertimbangkan untuk memilih solusi fleksibel yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda.
• Pertimbangkan Integrasi Multisaluran . Saat membuat model prediktif, pastikan untuk mengintegrasikan data dari saluran yang berbeda. Selain itu, seperti yang disebutkan, Anda juga harus mempertimbangkan untuk menambahkan data dari departemen lain, seperti layanan pelanggan, penjualan, keuangan, dll. Ini akan membuat hasilnya lebih relevan dan dapat memberikan wawasan berharga yang tidak terduga.
• Perbarui Model Anda Secara Teratur . Mungkin manfaat terbesar dari PA adalah memungkinkan Anda untuk memantau pasar dan perubahan perilaku secara real-time. Ini berarti bahwa jika Anda secara teratur memperbarui model Anda, Anda dapat menguji strategi dan dengan cepat merespons perubahan dengan cara terbaik.

Selain itu, ini akan memberi Anda keuntungan dibandingkan pesaing yang membangun strategi mereka hanya berdasarkan data historis dari periode sebelumnya.

• Saldo Personalisasi dan Privasi . PA hanya mengandalkan data pelanggan, dan untuk mengumpulkannya Anda harus meminta persetujuan berdasarkan informasi. Sementara orang mungkin menikmati keuntungan personalisasi seperti halnya perusahaan, mereka menghargai ruang pribadi mereka dan ingin Anda menghormatinya juga.

Namun, apa yang dikenal sebagai Personalization and Privacy Paradox bukanlah jalan buntu tanpa solusi. Jika Anda mengadopsi pendekatan transparan, kumpulkan hanya informasi yang Anda butuhkan, dan fokus pada keamanan siber, Anda dan pelanggan Anda akan puas.

Intinya

Dengan perkembangan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan komputasi awan, analitik prediktif telah mengalami pertumbuhan yang luar biasa dan diperkirakan akan berkembang lebih jauh dalam beberapa tahun ke depan. Teknologi ini sangat menguntungkan pemasaran dengan memungkinkan kami mengandalkan data, bukan asumsi, dan membangun ketahanan di pasar yang kompetitif.

Pemasar yang paham teknologi, yang memanfaatkan solusi cerdas dan mencari inovasi terbaru, memiliki peluang lebih baik untuk mengungguli persaingan dan meningkatkan pendapatan. Selain itu, dalam memperebutkan hati pelanggan, perusahaan yang mengenal audiens mereka dengan baik, memahami kebutuhan mereka, dan menanggapi perilaku mereka pasti akan selangkah lebih maju.