Pemasar harus memanfaatkan era big data saat ini untuk mengembangkan rencana pemasaran yang lebih menarik. Predictive marketing adalah salah satu taktik berbasis data yang dapat digunakan untuk melakukan marketing.
Perusahaan yang menggunakan metode ini, menurut NGDATA, akan mendasarkan penilaian mereka pada data bisnis, data aktivitas pemasaran dan penjualan, serta algoritma matematika.
Metode ini digunakan untuk mencari trend dan memilih tindakan terbaik untuk rencana pemasaran selanjutnya. Jadi, Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang predictive marketing. Mari simak rangkuman berikut ini.
Apa itu Predictive Marketing?
Predictive marketing adalah penggunaan data untuk memprediksi perilaku konsumen di masa depan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan efektivitas strategi marketing dengan menargetkan konsumen yang tepat dengan pesan yang tepat pada waktu yang tepat.
Predictive marketing dapat disimpulkan sebagai teknik pemasaran yang memanfaatkan data. Teknik ini membutuhkan penggunaan berbagai sumber data, bukan hanya satu bentuk data.
Contoh data yang dapat digunakan untuk meramalkan hasil yang paling menguntungkan termasuk data perilaku audiens, data riwayat pembelian pelanggan, dan bentuk data lainnya.
Baca Juga: Data Driven Marketing: Manfaat, Contoh & Tips Menerapkan
Menurut HubSpot, analisis prediktif, yang telah digunakan sejak tahun 1930-an, adalah sumber dari pemasaran prediktif. Analisis prediktif kemudian digunakan untuk memeriksa kesehatan seseorang atau hanya cuaca.
Namun, bisnis seperti eBay dan Amazon mulai menggunakannya pada tahun 1990-an karena alat analisis menjadi lebih mudah ditemukan.
Mereka menggunakan algoritma komputasi dan data pemasaran untuk meramalkan dan merencanakan cara membuat orang membeli barang mereka. Setelah itu, seiring dengan berkembangnya big data, semakin banyak bisnis yang menggunakannya sebagai panduan untuk mengembangkan perusahaan.
Cara Kerja Predictive Marketing
Predictive marketing menggunakan berbagai model data untuk memprediksi perilaku konsumen. Model-model ini dapat menggunakan data transaksional, data demografis, data perilaku, dan data lainnya. Berikut ini penjelasannya untuk Anda.
- Data transaksional adalah data yang berkaitan dengan transaksi pembelian konsumen. Data ini dapat digunakan untuk memprediksi produk atau layanan apa yang kemungkinan akan dibeli konsumen di masa depan.
- Data demografis adalah data yang berkaitan dengan karakteristik konsumen, seperti usia, jenis kelamin, dan lokasi. Data ini dapat digunakan untuk memprediksi kelompok konsumen mana yang paling mungkin tertarik dengan produk atau layanan tertentu.
- Data perilaku adalah data yang berkaitan dengan interaksi konsumen dengan bisnis. Data ini dapat digunakan untuk memprediksi perilaku konsumen di masa depan, seperti kemungkinan mereka untuk membeli produk atau layanan, atau kemungkinan mereka untuk meninggalkan bisnis.
Manfaat Predictive Marketing Untuk Bisnis
Predictive marketing memiliki banyak manfaat, antara lain:
1. Meningkatkan efektivitas strategi marketing
Dengan menggunakan predictive marketing, bisnis dapat menargetkan konsumen yang paling mungkin tertarik dengan produk atau layanan mereka. Hal ini dapat meningkatkan efektivitas kampanye marketing dan mengurangi biaya per konversi.
Contoh:
Sebuah bisnis e-commerce menggunakan predictive marketing untuk menargetkan konsumen yang kemungkinan besar akan membeli produk tertentu. Bisnis tersebut menggunakan data transaksional untuk memprediksi produk apa yang kemungkinan akan dibeli konsumen di masa depan. Dengan menargetkan konsumen yang tepat, bisnis tersebut dapat meningkatkan konversi dan penjualan.
2. Meningkatkan ROI marketing
Dengan menggunakan predictive marketing, bisnis dapat lebih efektif dalam menggunakan anggaran marketing mereka. Bisnis dapat menargetkan konsumen yang paling mungkin menghasilkan ROI yang tinggi.
Contoh:
Sebuah bisnis menggunakan prediksi marketing untuk menargetkan konsumen yang kemungkinan besar akan menjadi pelanggan setia. Bisnis tersebut menggunakan data perilaku untuk memprediksi konsumen mana yang kemungkinan besar akan membeli produk atau layanan mereka berulang kali. Dengan menargetkan konsumen yang tepat, bisnis tersebut dapat meningkatkan ROI marketing mereka.
3. Mengurangi biaya marketing
Dengan menggunakan predictive marketing, bisnis dapat mengurangi biaya per konversi. Bisnis dapat menargetkan konsumen yang paling mungkin tertarik dengan produk atau layanan mereka, sehingga mereka dapat mengurangi jumlah upaya marketing yang diperlukan untuk menghasilkan konversi.
Contoh:
Sebuah bisnis menggunakan prediksi marketing untuk menargetkan konsumen yang kemungkinan besar akan membeli produk tertentu. Bisnis tersebut menggunakan data demografis untuk memprediksi kelompok konsumen mana yang paling mungkin tertarik dengan produk tersebut. Dengan menargetkan konsumen yang tepat, bisnis tersebut dapat mengurangi biaya per konversi.
4. Meningkatkan kepuasan pelanggan
Dengan menggunakan predictive marketing, bisnis dapat memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pelanggan. Bisnis dapat menargetkan konsumen dengan pesan yang relevan dengan minat mereka.
Contoh:
Sebuah bisnis menggunakan prediksi marketing untuk memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan. Bisnis tersebut menggunakan data transaksional untuk memprediksi produk apa yang kemungkinan akan dibeli pelanggan di masa depan. Dengan memberikan rekomendasi yang relevan, bisnis tersebut dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.
Tips Menerapkan Predictive Marketing
Berikut adalah beberapa tips untuk menerapkan predictive marketing:
1. Pilih model data yang tepat
Ada banyak model data yang berbeda yang dapat digunakan untuk prediksi marketing. Model-model ini dapat menggunakan data transaksional, data demografis, data perilaku, dan data lainnya.
Tips yang bisa dilakukan:
- Pelajari berbagai model data yang tersedia
- Pilih model data yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda
- Pertimbangkan faktor-faktor seperti akurasi, kompleksitas, dan biaya
2. Kumpulkan data yang berkualitas
Data yang berkualitas adalah kunci untuk prediksi marketing yang akurat. Data harus akurat, relevan, dan terbaru.
Tips yang bisa dilakukan:
- Identifikasi data yang relevan dengan kebutuhan Anda
- Pastikan data Anda akurat dan terkini
- Lakukan pembersihan data untuk menghilangkan data yang tidak valid
3. Lakukan uji coba dan evaluasi
Penting untuk menguji dan mengevaluasi model prediksi Anda sebelum menerapkannya secara luas. Ini akan membantu Anda memastikan bahwa model Anda akurat dan efektif.
Tips yang bisa dilakukan:
- Uji model Anda pada data uji yang tidak digunakan untuk melatih model
- Evaluasi akurasi dan efektivitas model Anda
- Lakukan penyesuaian jika diperlukan
4. Implementasikan secara bertahap
Jangan mencoba menerapkan prediksi marketing secara langsung ke seluruh bisnis Anda. Mulailah dengan menerapkannya pada skala kecil dan tingkatkan skalanya secara bertahap.
Tips yang bisa dilakukan:
- Pilih area bisnis yang paling membutuhkan prediksi marketing
- Mulailah dengan menerapkan model prediksi sederhana
- Tingkatkan skala penerapan secara bertahap
5. Lakukan monitoring dan evaluasi secara terus-menerus
Prediksi marketing adalah proses yang terus berkembang. Penting untuk melakukan monitoring dan evaluasi secara terus-menerus untuk memastikan bahwa model Anda tetap akurat dan efektif.
Tips yang bisa dilakukan:
- Lakukan monitoring terhadap kinerja model Anda
- Lakukan evaluasi secara berkala untuk melihat apakah ada perubahan yang diperlukan
- Perbarui model Anda jika diperlukan
Dengan menerapkan predictive marketing untuk bisnis Anda, bisnis dapat menargetkan konsumen yang tepat dengan pesan yang tepat pada waktu yang tepat. Hal ini dapat meningkatkan efektivitas strategi marketing dan meningkatkan kesuksesan bisnis. Sekian artikel kali ini semoga bermanfaat dan terima kasih.