Predictive Marketing: Model, Studi dan Kelebihan

Dalam marketing, kita selalu berusaha mengantisipasi dan mengikuti tren yang menjadi satu-satunya cara untuk beradaptasi dengan industri yang terus berubah dan menjangkau pelanggan di masa depan di mana pun mereka berada.

Untungnya, semakin banyak tools marketing prediktif atau predictive marketing yang tersedia untuk membantu kita mengetahui apa yang akan terjadi berdasarkan sejumlah besar data yang kita miliki di ujung jari kita. Ini adalah sektor yang berkembang pesat yang dapat menjadi kunci dalam membedakan bisnis kita atau perusahaan kita dari kompetitor. Apakah kamu ingin tahu apa itu predictive marketing dan bagaimana cara menerapkannya di perusahaan atau bisnis? Baca terus!

Apa itu Predictive Marketing?

Predictive marketing adalah pemasaran yang menggunakan data tentang perilaku pelanggan, riwayat pembelian dan pencarian, analisis web, dan banyak lagi untuk memprediksi keberhasilan strategi marketing. Predictive marketing menggunakan berbagai teknik untuk menganalisis pola perilaku audiens target merek secara real time untuk memperkirakan produk dan layanan apa yang akan dipilih orang di masa depan.

Predictive marketing berkaitan erat dengan ilmu data dan penggalian data, karena menggunakan informasi dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan mengantisipasinya.

Di antara aplikasi praktisnya adalah membuat rekomendasi yang dipersonalisasi untuk produk dan layanan, memprediksi pola pembelian, atau menghitung probabilitas pengguna menjadi pelanggan.

Model Prediktif Apa Saja yang Ada dalam Marketing?

Model prediktif dalam marketing adalah sistem yang didasarkan pada data dan statistik yang membantu kita membuat berbagai macam prakiraan. Hal ini berguna untuk mengembangkan marketing campaign dan strategi komunikasi.

Berikut adalah lima contoh model yang digunakan dalam pemasaran prediktif dan aplikasinya.

Model pengelompokan: digunakan untuk mengelompokkan pelanggan dan audiens. Model pengelompokan dapat membantu mengelompokkan target audiens berdasarkan perilaku, demografi, minat, dan variabel lainnya. Bereksperimen dengan model pengelompokan yang berbeda memungkinkan untuk menemukan pola baru untuk membuat segmentasi menjadi lebih akurat.
Model identifikasi: digunakan dalam akuisisi pelanggan baru. Setelah model pengelompokan, langkah selanjutnya adalah memajukan segmentasi lebih lanjut untuk membuat model identifikasi. Untuk tujuan praktis, ini berarti mengidentifikasi dan menyegmentasikan pelanggan potensial yang memiliki kesamaan yang signifikan dengan pelanggan aat ini. Contoh yang baik dari model ini adalah audiens Facebook yang serupa (lookalike audience).
Model kecenderungan: digunakan dalam penilaian prospek. Pada tahun 2015, sebuah studi Forrester menempatkan penilaian prospek prediktif sebagai salah satu kasus penggunaan teratas untuk marketing analisis. Proses ini menggunakan data pelanggan historis untuk menentukan peringkat prospek (leads) berdasarkan kemungkinan mereka untuk melakukan konversi (contoh praktis di bawah ini).
Penyaringan kolaboratif: digunakan dalam rekomendasi konten dan iklan. Penyaringan kolaboratif menggunakan data tentang perilaku pelanggan di masa lalu untuk membuat rekomendasi produk dan layanan. Ini adalah teknik yang banyak digunakan di sektor e-commerce dan layanan streaming.
Segmentasi otomatis: digunakan dalam pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Model segmentasi tingkat lanjut, bersama dengan penilaian prospek dan rekomendasi yang disesuaikan, memungkinkan kita untuk menciptakan pengalaman yang benar-benar relevan pada tingkat individu. Hal ini meningkatkan kepuasan pelanggan dan dapat menjadi faktor kunci dalam meningkatkan ROI.

Apa yang dimaksud dengan Studi Predictive Marketing?

Riset predictive marketing mengumpulkan data dan mencari pola untuk memprediksi perilaku konsumen. Studi predictive marketing terdiri dari beberapa langkah berikut:

Tentukan tujuan yang ingin kita capai dengan studi tersebut.
Kumpulkan data yang diperlukan, baik dengan teknik penggalian data, menggunakan data dari perangkat cerdas, dll.
Memproses dan menstandarisasi data untuk dapat melakukan analisis.
Lakukan analisis dan dapatkan statistik yang relevan.
Buat model prediktif dari informasi ini.
Terapkan model prediktif tersebut pada perusahaan untuk menarik kesimpulan dan menentukan langkah selanjutnya yang harus diambil.

Keuntungan dari Predictive Marketing

Pasar predictive analytics tumbuh dengan laju 23,2% per tahun. Alasan pertumbuhan ini adalah karena semakin mudahnya menggabungkan teknik semacam ini dan mendapatkan manfaat dari banyak keuntungannya, seperti:

Pengetahuan yang lebih baik tentang audiens target. Mengidentifikasi dengan benar pola perilaku dan preferensi pelanggan potensial sangat berguna dalam merencanakan penawaran produk dan layanan serta strategi marketing.

Segmentasi yang lebih baik. Segmentasi sering kali menjadi pilar dari setiap strategi pemasaran. Mengidentifikasi siapa pelanggan potensial dan apa yang mereka cari memungkinkan untuk meluncurkan kampanye dengan presisi tinggi di mana kita memiliki kemungkinan besar untuk mencapai target. Segmentasi dengan benar tidak hanya membawa manfaat bagi perusahaan. Dalam lingkungan yang penuh dengan iklan, pelanggan lebih senang menerima konten yang menarik daripada terus menerus dibombardir dengan iklan.

Kepuasan pelanggan yang lebih besar. Pemasaran prediktif memungkinkan untuk mengetahui apa yang benar-benar diinginkan pelanggan, yang memaksimalkan peluang untuk memberikan penawaran yang tepat pada waktu yang tepat. Semua ini menghasilkan lebih banyak pelanggan yang puas, lebih banyak loyalitas, dan laba atas investasi yang lebih baik.

Mengikuti tren. Marketing harus selalu mengikuti perkembangan di sektor ini agar dapat merencanakan strategi yang sesuai. Predictive marketing membantu mengetahui perubahan apa yang akan terjadi dan bagaimana menyesuaikan perusahaan dengan perubahan tersebut, mulai dari desain produk, logistik, hingga komunikasi.

Pengoptimalan. Dengan predictive marketing, Kita bisat dengan cepat mengidentifikasi konten dan tindakan yang tidak memberikan hasil yang kita inginkan. Hal ini membantu memfokuskan anggaran dan upaya kita pada tindakan yang paling efektif dan menawarkan konten yang memiliki probabilitas lebih tinggi untuk mencapai tujuan marketing.

Pengembalian investasi yang cepat. Memulai menggunakan predictive marketing dari awal melibatkan investasi awal tertentu, tetapi peningkatan hasil berarti bahwa investasi ini dapat dipulihkan dan menghasilkan keuntungan dengan cepat.

Cara Memperkenalkan Predictive Marketing ke Dalam Bisnis

Predictive marketing memiliki potensi untuk meningkatkan banyak area bisnis dan marketing, namun mungkin kita akan bertanya-tanya dari mana harus memulai. Berikut ini beberapa aplikasi pemasaran prediktif yang berguna yang dapat membantu memulai dan melihat hasilnya.

Menampilkan rekomendasi produk dan layanan yang dipersonalisasi berdasarkan pembelian, minat, dan preferensi pengguna sebelumnya.
Meningkatkan pengalaman belanja online berdasarkan data tentang perilaku pengguna dan prediksi tentang tindakan mereka di masa depan.
Personalisasi kampanye pemasaran email secara real time untuk merespons tindakan pelanggan dan mendorong konversi menjadi prospek atau pembelian.
Tawarkan promosi dan diskon yang dipersonalisasi untuk meningkatkan pendapatan dalam jangka pendek.