Pemasaran prediktif: Segala sesuatu yang perlu Anda ketahui

Apa itu pemasaran prediktif?

Pemasaran prediktif adalah praktik menganalisis data pelanggan untuk memprediksi perilaku dan preferensi di masa depan. Hal ini bergantung pada AI dan pembelajaran mesin serta memungkinkan bisnis menciptakan strategi pemasaran yang bertarget, relevan, dan personal.

Anda dapat menganggap pemasaran prediktif sebagai wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang berasal dari kecerdasan prediktif — kemampuan teknologi yang menggunakan data historis dan berbagai algoritma statistik untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan.

Seperti yang akan kita bahas dalam panduan ini, prediksi juga bisa datang dalam berbagai bentuk. Anda dapat memperkirakan pelanggan mana yang cenderung membeli, saluran mana yang paling mungkin mereka gunakan, produk apa yang ingin mereka lihat selanjutnya, dan banyak lagi.

Misalnya, merek seperti Amazon, Netflix, dan banyak lainnya menganalisis kumpulan data yang sangat besar untuk membuat prediksi yang sangat bertarget dan menentukan produk atau konten apa yang ingin Anda lihat. Ini penting bagi mereka, karena mereka memiliki katalog produk yang sangat besar yang dapat dengan mudah membuat pengguna kewalahan.

6 manfaat pemasaran prediktif

Pemasaran prediktif memberikan sejumlah keuntungan bagi pemasar berbasis data yang ingin meningkatkan pengalaman pelanggan, pendapatan, dan retensi mereka.

1. Kepuasan dan keterlibatan pelanggan yang lebih tinggi

Seperti yang kami katakan, pemasaran prediktif menggunakan data masa lalu untuk memahami apa yang disukai, diinginkan, dan dibutuhkan pelanggan lama. Dengan menganalisis poin data seperti pembelian sebelumnya, perilaku penjelajahan, dan interaksi spesifik saluran, teknologi pemasaran prediktif dapat secara akurat menebak apa yang mungkin menarik bagi mereka di masa depan.

Bagi pelanggan, ini seperti memasuki toko di mana segala sesuatu yang Anda lihat selaras dengan selera dan keinginan Anda. Tingkat personalisasi ini membuat Anda merasa dipahami dan dihargai sekaligus memperdalam hubungan Anda dengan merek.

Kepuasan pelanggan sering kali diterjemahkan menjadi loyalitas merek dan kemungkinan lebih besar untuk berbagi pengalaman positif dengan orang lain, serta terlibat kembali dengan merek tersebut di masa mendatang.

2. Penargetan pelanggan, segmentasi, dan alokasi anggaran yang optimal

Banyak bisnis memiliki gambaran kasar mengenai target audiensnya, seperti “wanita berusia 20-30 tahun di New York”, namun pendekatan ini cukup luas dan tidak mempertimbangkan perbedaan unik dalam preferensi dan perilaku setiap pelanggan.

Pemasaran prediktif membantu Anda menghilangkan banyak dugaan di sini dan membuat keputusan yang benar-benar berdasarkan data .

Dengan membedah dan memahami data pelanggan secara mendalam, algoritme prediktif memungkinkan bisnis menargetkan setiap pelanggan secara akurat tidak hanya berdasarkan karakteristik klasik seperti riwayat pembelian, demografi, dan lokasi, tetapi juga kemungkinan pembelian, proyeksi pengeluaran, minat diskon, dan banyak lagi.

3. Tingkat konversi yang lebih tinggi

Pendekatan yang ditargetkan membuat pelanggan lebih cenderung membeli karena mereka melihat pesan dan rekomendasi produk yang benar-benar penting bagi mereka.

Misalnya, jika seseorang sering menelusuri peralatan olahraga di situs web Anda, pemasaran prediktif akan menyarankan untuk menampilkan iklan, konten situs web, atau email tentang perlengkapan olahraga terbaru Anda kepada mereka.

Tapi ini bukan hanya tentang relevansi. Pengaturan waktu juga merupakan kuncinya. Pemasaran prediktif membantu menentukan waktu terbaik untuk menjangkau pelanggan . Mungkin beberapa pelanggan memeriksa email mereka pertama kali di pagi hari, sementara yang lain lebih cenderung berbelanja online pada larut malam. Dengan menggunakan data untuk memahami kebiasaan ini, pemasaran prediktif memastikan bahwa pesan Anda sampai kepada pelanggan pada saat yang tepat.

4. Kampanye diskon yang lebih cerdas

Seperti disebutkan sebelumnya, banyak toko eCommerce terus memberikan diskon untuk menarik pelanggan membeli. Namun hal ini dapat menggerogoti margin keuntungan mereka.

Pemasaran prediktif memungkinkan Anda menargetkan pengguna dengan niat tertinggi (yaitu, kemungkinan besar untuk membeli), sehingga Anda dapat mempromosikan produk dengan harga reguler kepada pelanggan tersebut, daripada menyia-nyiakan diskon karena kemungkinan besar mereka akan tetap membeli. Di sisi lain, segmentasi prediktif juga memungkinkan Anda menargetkan pelanggan dengan afinitas diskon tinggi.

Kedua taktik ini melindungi margin keuntungan Anda dan membantu Anda membuat keputusan pemasaran yang cerdas terkait diskon Anda.

5. Pendapatan, AOV, dan LTV lebih tinggi

Pemasaran prediktif memungkinkan Anda membina hubungan jangka panjang dan meningkatkan metrik utama seperti pendapatan, nilai pesanan rata-rata (AOV), dan nilai seumur hidup pelanggan (LTV).

Misalnya, Rekomendasi Cerdas yang didukung AI dari Insider dapat menampilkan produk yang berbeda kepada setiap pelanggan, bergantung pada kebutuhan dan minat unik mereka. Ini berarti Anda dapat memanfaatkan data perilaku pelanggan di masa lalu untuk menentukan produk apa yang ingin mereka lihat di masa depan.

Insider juga memiliki algoritme rekomendasi otomatis (disebut Chef) yang dapat secara otomatis mendeteksi strategi rekomendasi terbaik dengan menguji algoritme item paling populer, terlaris, berbasis pengguna, diskon tertinggi, pendatang baru, dan item yang sedang tren untuk tingkat konversi yang lebih baik.

6. Strategi pemasaran proaktif

Secara tradisional, pemasaran sering kali berkaitan dengan reaksi — seperti mengirimkan kupon setelah melihat penurunan penjualan atau mengubah kampanye iklan setelah Anda menyadari bahwa kupon tersebut tidak tepat sasaran.

Namun pemasaran prediktif membalikkan keadaan. Daripada menunggu sinyal lalu merespons, kecerdasan prediktif menggunakan data dan analitik untuk memperkirakan apa yang diinginkan atau dibutuhkan pelanggan di masa depan . Dengan cara ini, Anda selalu selangkah lebih maju.

Misalnya, jika analisis prediktif menunjukkan bahwa jenis produk tertentu menjadi populer, Anda dapat meningkatkan pemasaran sebelum tren mencapai puncaknya. Atau, jika data menunjukkan bahwa pelanggan mungkin kehilangan minat terhadap merek Anda, Anda dapat melibatkan mereka kembali dengan penawaran yang dipersonalisasi sebelum mereka mulai mencari di tempat lain.

Bagaimana cara kerja pemasaran prediktif?

Data yang akurat adalah inti dari pemasaran prediktif. Semakin banyak yang Anda miliki, semakin baik. Alat AI dan pembelajaran mesin menganalisis data ini menggunakan berbagai algoritme dan model prediktif untuk memperkirakan perilaku dan preferensi pelanggan di masa depan.

Proses ini menggabungkan ilmu data dengan pengetahuan pemasaran untuk membuat tebakan cerdas tentang apa yang mungkin dilakukan pelanggan selanjutnya, apakah itu apa yang kemungkinan besar akan mereka beli, kapan mereka akan melakukan pembelian, atau seberapa besar kemungkinan mereka akan terlibat dalam saluran tertentu.

Meskipun banyak merek memiliki data yang diperlukan untuk melakukan hal ini, data tersebut sering kali tersebar di sistem yang tidak terhubung — seperti perangkat lunak analitik, platform pemasaran email, alat loyalitas, solusi layanan pelanggan, platform eCommerce, alat media sosial, dan banyak lagi. Hal ini menciptakan silo data yang menghalangi pemasar untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang pelanggan mereka dan menghalangi prediksi yang akurat.

Itu sebabnya platform data pelanggan (CDP) yang baik seperti Insider sangat penting untuk membuat prediksi yang akurat. CDP menyatukan data pelanggan dari berbagai sumber ke dalam satu database yang mudah digunakan. Artinya, mereka dapat bertindak sebagai pusat penyimpanan dan analisis data pelanggan.

Selain itu, mesin niat yang didukung AI pada platform kami dapat menganalisis data terpadu ini untuk menghasilkan prediksi akurat seputar kemungkinan setiap pelanggan untuk membeli, kemungkinan untuk terlibat pada saluran tertentu, minat diskon, dan banyak lagi.

Anda juga mendapatkan dasbor analitik pemasaran prediktif khusus dengan segala macam statistik dan metrik yang berguna, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

Contoh strategi pemasaran prediktif

Di bawah ini, kita akan mempelajari beberapa contoh praktis tentang bagaimana kemampuan pemasaran prediktif Insider dapat memengaruhi alur kerja dan metrik bisnis utama.

1. Rekomendasi produk yang dipersonalisasi

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, rekomendasi produk yang dipersonalisasi adalah saran yang disesuaikan untuk pelanggan berdasarkan preferensi unik dan perilaku mereka di masa lalu, seperti riwayat pembelian dan pola penelusuran online.

Hal ini dapat berdampak besar pada konversi dan pendapatan. Misalnya, Philips menggunakan rekomendasi produk yang didukung AI dari Insider untuk meningkatkan tingkat konversi seluler mereka sebesar 40,1% dan menghasilkan pendapatan tambahan lebih dari €20.000.

Selain itu, dengan Insider, rekomendasi ini tidak terbatas pada situs web Anda. Anda dapat memperluasnya ke saluran perpesanan seperti email, SMS, dan WhatsApp untuk memastikan pengalaman yang konsisten secara menyeluruh.

Jika Anda tertarik, kami menjelajahi topik ini lebih detail dalam panduan kami tentang mesin rekomendasi produk.

2. Segmentasi

Platform Insider menawarkan kemampuan segmentasi yang kuat, memungkinkan tim pemasaran menciptakan segmen pelanggan yang sangat bertarget berdasarkan lebih dari 120 atribut, termasuk sifat, perilaku, preferensi, demografi, dan banyak lagi.

Selain itu, mesin prediktif bertenaga AI dari Insider memungkinkan Anda mengelompokkan dan menargetkan pelanggan berdasarkan perilaku prediktif di masa depan, seperti:

• Kemungkinan untuk membeli.
• Status siklus hidup pelanggan.
• Afinitas atribut atau diskon.
• Kemungkinan untuk terlibat pada saluran tertentu.

Audiens prediktif ini membuka banyak peluang untuk penargetan pelanggan yang lebih akurat. Misalnya, Anda dapat mengelompokkan pengguna yang:

• Memiliki kemungkinan besar untuk membeli dan baru saja membuka aplikasi seluler Anda.
• Miliki minat diskon yang tinggi dan kunjungi halaman produk tertentu tanpa membeli.
• Memiliki kemungkinan besar untuk terlibat dengan merek Anda di saluran tertentu dan memiliki ketertarikan terhadap atribut produk tertentu.

3. Pembangunan dan optimalisasi perjalanan pelanggan

Selain penemuan dan segmentasi produk, pemasaran prediktif juga cocok untuk membangun perjalanan pelanggan yang relevan dan konsisten.

Secara khusus, dua fitur prediktif dapat membantu Anda menyampaikan setiap pesan dengan presisi — Prediksi Saluran Terbaik Berikutnya dan Pengoptimalan Waktu Pengiriman (STO).

Prediksi saluran terbaik berikutnya adalah tentang menentukan titik kontak terbaik untuk menghubungi setiap pelanggan. Analisis fitur ini menganalisis perilaku masa lalu dan secara otomatis menggunakan saluran yang paling mungkin digunakan oleh setiap pelanggan — baik itu email, pemberitahuan push, SMS, WhatsApp, dan sebagainya.

STO menganalisis kapan pelanggan Anda paling aktif dan responsif di berbagai saluran dan menjadwalkan pesan Anda sesuai dengan itu. Misalnya, jika data menunjukkan bahwa pelanggan sering memeriksa email di malam hari, STO akan memastikan bahwa email Anda masuk ke kotak masuk mereka tepat pada waktu tersebut. Hal ini meningkatkan kemungkinan bahwa pesan Anda tidak hanya dilihat tetapi juga ditindaklanjuti.

Kedua fitur ini memastikan bahwa setiap langkah perjalanan disesuaikan tidak hanya dari segi konten, namun juga melalui saluran yang tepat dan pada waktu yang tepat. Mereka juga menghemat banyak waktu dan tenaga karena Anda tidak perlu melakukan pengujian A/B secara manual pada saluran yang berbeda dan mengirimkan waktu untuk menentukan saluran terbaik.

Tindakan pemasaran prediktif: 3 studi kasus kehidupan nyata

Sekarang setelah Anda mengetahui cara kerja pemasaran prediktif dan di mana pemasaran prediktif dapat diterapkan, mari kita jelajahi beberapa contoh nyata dari kekuatannya. Ketiga perusahaan di bawah ini menggunakan jenis strategi berbeda yang baru saja kita jelajahi — rekomendasi produk, pembangunan perjalanan pelanggan, dan segmentasi.

#1 Adidas

Menghadapi lonjakan lalu lintas online selama lockdown COVID-19, Adidas berupaya untuk melibatkan dan mempertahankan pengunjung dengan lebih efektif. Secara khusus, mereka ingin memprediksi dengan lebih baik produk apa yang ingin dilihat pengunjung situs web guna meningkatkan rasio konversi.

Itu sebabnya mereka beralih ke Smart Rekomendasi dan Pengoptimal Kategori yang didukung AI dari Insider. Hanya dalam waktu satu bulan setelah menggunakan alat ini , Adidas menyaksikan peningkatan yang mengejutkan dalam Nilai Pesanan Rata-Rata (AOV) sebesar 259% dan peningkatan rasio konversi sebesar 13% .

Kunci lain kesuksesan Adidas adalah kampanye pemasaran yang ditargetkan dan penggunaan strategis kode kupon yang dipersonalisasi, yang meningkatkan pengalaman belanja online bagi pelanggan baru dan pelanggan lama.

Misalnya, penggunaan Insider's Web Suite memungkinkan pembuatan variasi kupon yang berbeda untuk segmen pelanggan yang berbeda, sehingga menghasilkan peningkatan AOV yang signifikan dari pengguna baru dan peningkatan signifikan dalam rasio konversi bagi pengguna yang kembali.

Terakhir, Adidas memanfaatkan alat Pengoptimal Kategori untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna selulernya, sehingga menghasilkan peningkatan rasio konversi seluler sebesar 50,3% .

Untuk mengetahui pendekatan Adidas lebih dalam, lihat studi kasus selengkapnya.

#2 Persatuan Warna Benetton

Menghadapi tantangan seperti pengabaian keranjang dan kebutuhan untuk lebih banyak pendaftaran, United Colors of Benetton beralih ke pembuat perjalanan pelanggan yang didukung AI dari Insider — Arsitek.

Alat ini memungkinkan mereka membuat perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi untuk berbagai kasus penggunaan.

Misalnya, untuk mengurangi pengabaian keranjang, Benetton menerapkan strategi pemberitahuan push web tiga tahap. Pendekatan ini melibatkan penargetan pelanggan yang meninggalkan barang di keranjang mereka dengan pemberitahuan tepat waktu tentang barang baru, diikuti dengan pesan yang dipersonalisasi dan jika diperlukan, kode kupon. Metode ini mencapai tingkat konversi 4,8%, 7 kali lebih tinggi dari rata-rata industri .

Dalam hal peningkatan pendaftaran pengguna baru, Benetton menciptakan alur perjalanan web push, yang menghasilkan tingkat pendaftaran sebesar 5,7% — angka yang 10 kali lebih tinggi dari standar industri . Strategi-strategi ini, yang difasilitasi oleh pemasaran prediktif, tidak hanya mengatasi tantangan awal Benetton namun juga menghasilkan peningkatan substansial dalam pendapatan tambahan dan basis pengguna mereka.

Secara keseluruhan, Architect memungkinkan merek menciptakan perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi, sehingga menghasilkan peningkatan konversi sebesar 7x dan peningkatan akuisisi pelanggan baru sebesar 10x . Anda dapat menemukan studi kasus selengkapnya di situs web kami.

#3 Pierre Cardin

Saat Pierre Cardin menghadapi tantangan meningkatnya biaya akuisisi pelanggan, mereka beralih ke Audiens Iklan Prediktif (PAA) Insider. Dengan menggunakan teknologi yang didukung AI dari Insider, Pierre Cardin mampu mensegmentasi audiens mereka dengan lebih efektif, dengan fokus pada perilaku pengguna dan data prediktif. Pendekatan ini memungkinkan mereka menargetkan pelanggan yang menunjukkan niat nyata untuk membeli, sehingga menghasilkan optimalisasi pembelanjaan iklan mereka secara signifikan.

Hasilnya luar biasa. Pierre Cardin mengalami peningkatan rasio konversi sebesar 445% dan peningkatan laba atas belanja iklan (ROAS) sebesar 164,83%.

Yang lebih berdampak lagi adalah penurunan biaya per akuisisi (CPA) yang turun sebesar 67,95%. Dengan memanfaatkan keahlian dan teknologi prediktif Insider, Pierre Cardin tidak hanya mencapai tujuan mereka dalam meningkatkan ROAS namun juga mengurangi biaya iklan secara signifikan, sebuah hasil yang mengejutkan dan sangat bermanfaat bagi merek tersebut.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana mereka memanfaatkan segmentasi prediktif Insider dalam studi kasus selengkapnya.

Gunakan mesin niat yang didukung AI dari Insider untuk memprediksi perilaku pelanggan secara akurat

Mesin niat, rekomendasi produk, dan kemampuan orkestrasi perjalanan yang didukung AI dari Insider membantu Anda memprediksi perilaku pelanggan secara akurat dan menyesuaikan strategi pemasaran Anda dengan perilaku tersebut.

Anda dapat menggunakan platform pemasaran perusahaan kami untuk:

• Ciptakan pengalaman yang konsisten dan terpersonalisasi untuk semua pelanggan individu di setiap titik kontak.
• Gabungkan semua data pelanggan — mulai dari CRM, CMS, alat analisis, dan sumber online atau offline lainnya — ke dalam satu tempat.
• Buat profil 360 derajat terpadu dari semua pelanggan Anda yang mengungkapkan perilaku, minat, dan titik kontak pilihan mereka.
• Dapatkan akses ke berbagai saluran dari satu tempat, termasuk di tempat, SMS, WhatsApp, email, pencarian situs, dan banyak lagi.
• Maksimalkan upaya pemasaran dan anggaran Anda dengan mengkonsolidasikan tumpukan martech Anda, daripada menggunakan banyak solusi titik terputus.

Pustaka template kami yang luas memungkinkan Anda dengan cepat memanfaatkan taktik yang telah terbukti, sementara tim dukungan kami yang berpengalaman dapat membantu Anda menyiapkan platform kami, memahami cara kerjanya, dan menerapkan strategi pemasaran yang tepat untuk kebutuhan Anda.

Klik di sini untuk menjadwalkan demo dan melihat bagaimana Insider dapat menguntungkan bisnis Anda .