Bagaimana Analisis Prediktif Membentuk Pemasaran Modern

Pemasar sering mendapati diri mereka mengandalkan data untuk membantu mereka mendapatkan wawasan tentang kinerja kampanye pemasaran mereka.

Karena teknologi telah menjadi lebih maju, demikian juga kualitas wawasan yang tersedia untuk bisnis. Saat ini, analitik dan kerangka kerja cerdasnya telah berevolusi untuk mampu menganalisis masa depan secara efektif.

Jalan menuju absolusi prediktif telah lama. Pemasar pertama bertujuan untuk memanfaatkan pemodelan campuran media, suatu bentuk wawasan berdasarkan data yang membuka jalan bagi mereka untuk memahami dampak jangka panjang bagi kampanye dan pengaruhnya terhadap penjualan. Pemodelan campuran media membantu pemasar mengatur kampanye masa depan mereka dan memfokuskan upaya mereka sesuai dengan itu.

Saat alat analisis terus berkembang, pemasar memanfaatkan model atribusi yang lebih mendetail dan maju menuju interaksi tingkat pengguna.

Model seperti atribusi multi-sentuh memungkinkan pemasar untuk lebih memahami perjalanan konsumen melalui saluran penjualan.

Karena teknologi telah bergerak untuk mengakomodasi lebih banyak data yang kaya, pemasar telah memperoleh kemampuan untuk memanfaatkan analitik prediktif secara efektif – dan Google adalah organisasi besar terbaru yang mengoptimalkan kekuatan prediksi, merilis kumpulan metrik prediktif baru pada platform Google Analytics untuk bisnis untuk menenggelamkan gigi mereka ke dalam:

Mengantisipasi Tindakan Pengunjung Dengan Analisis Prediktif

Fitur prediktif yang telah ditambahkan Google ke dalam penyiapan Analytics-nya telah dirancang untuk membantu bisnis terhubung lebih baik dengan pengunjung dan pengguna aplikasi mereka.

Data terlihat untuk membantu bisnis dalam mendapatkan pemahaman tentang tindakan tertentu yang mungkin dilakukan pengunjung dan memberikan rekomendasi untuk strategi pemasaran yang efektif berdasarkan prediksi yang dibuat.

Steve Ganem, manajer produk senior di Google Analytics menjelaskan bahwa “Analytics sekarang akan menyarankan audiens prediktif baru yang dapat Kamu buat di Audience Builder. Misalnya, menggunakan Probabilitas Pembelian, kami akan menyarankan audiens ‘Kemungkinan pembeli 7 hari’ yang mencakup pengguna yang kemungkinan besar akan membeli dalam tujuh hari ke depan.”

Kemungkinan pembeli 7 hari
(Gambar: SocialMediaToday)

Jenis prediksi ini terbukti sangat berguna untuk bisnis. Jika pengguna memiliki gagasan yang wajar tentang jenis pengunjung yang kemungkinan besar akan segera melakukan pembelian, mereka dapat ditargetkan secara efektif dengan iklan atau penawaran yang tepat untuk memikat mereka agar melakukan konversi.

Jadi bagaimana Google bisa membuat prediksi tentang kemungkinan orang membeli suatu produk? Proses yang digunakan mempertimbangkan Kapasitas prediksi lanjutan Google yang dibangun di atas data situs web pengguna. Ini membantu Analytics untuk mengevaluasi kemungkinan tindakan respons dari setiap pengunjung.

Menguraikan tentang teknologi, Google menyatakan bahwa“misalnya, pengguna yang telah mempelajari detail produk atau menambahkan item ke troli mereka telah memberikan sinyal kuat bahwa mereka telah mengambil alih kepemilikan produk tersebut.

Analytics melampaui sinyal sederhana ini dan menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan pola perilaku mendalam yang unik untuk properti Kamu dan menunjukkan bahwa pengguna cenderung berkonversi.”

Google jelas bergantung pada teknologi pembelajaran mesin untuk menggali cukup dalam untuk memberikan wawasan yang mungkin tidak tampak jelas bagi bisnis pada pandangan pertama berdasarkan bagaimana perilaku pengguna sebelumnya di seluruh halaman Kamu. Ini dapat memanfaatkan beberapa wawasan yang sangat efektif ke mana Kamu harus memprioritaskan upaya pemasaran Kamu.

Meskipun Google jelas menawarkan beberapa potensi signifikan bagi calon pengguna, ada beberapa peringatan yang harus dihadapi.

Pertama, situs web harus terhubung ke platform Google Analytics dan harus mengaktifkan pembandingan dalam opsi berbagi data mereka.

Situs juga akan diminta untuk mengumpulkan pembelian, atau pembelian dalam aplikasi, data peristiwa. Selain itu, algoritme Google harus mampu memanfaatkan tingkat aktivitas yang relevan untuk menawarkan prediksi dengan tingkat akurasi yang adil.

Agar Google dapat berikan prediksi yang dapat ditindaklanjutidiperkirakan sekitar 1.000 pengguna perlu memicu kondisi prediktif yang relevan dengan setidaknya 1.000 lainnya menghindarinya.

Ini berarti bahwa fitur baru Google – untuk semua janjinya – mungkin tidak berlaku untuk banyak bisnis tingkat kecil dan pemula, tetapi untuk situs web dengan volume lalu lintas yang lebih tinggi, wawasan dapat memainkan peran kunci dalam menyoroti subkumpulan pengguna yang secara signifikan lebih kemungkinan akan melakukan pembelian dalam tujuh hari mendatang.

Selain itu, bisnis dapat melihat pengunjung mana yang cenderung menghindari mengunjungi situs Kamu. Ini berarti bahwa kampanye pemasaran dan strategi penargetan ulang dapat diluncurkan untuk memenangkan dan melayani pelanggan potensial yang tepat pada waktu yang tepat – menghemat banyak uang untuk kampanye PPC non-spesifik.

Baca juga: Mengapa Augmented Analytics adalah Masa Depan Industri Data

Memenangkan Pelanggan di Era Pemasaran Prediktif

Google mungkin merupakan penentu tren prediktif, tetapi berbagai aplikasi analitik prediktif telah dirintis di seluruh pemasaran dengan hasil yang mengesankan. Jadi, bagaimana lebih banyak pemasar dapat memanfaatkan kekuatan analitik prediktif?

Setiap proses atau alat yang dapat membantu bisnis dalam memahami kebiasaan membeli pelanggan dapat menjadi aset besar karena jika memungkinkan untuk mempelajari tren pembelian masa lalu maka sangat mungkin untuk mengantisipasi tren baru di masa depan dan mengambil tindakan tegas. Ini adalah peran analitik prediktif untuk memastikan bahwa langkah-langkah ini sepenuhnya akurat.

Mari kita lihat lebih dalam beberapa praktik yang tersedia bagi pemasar dalam memanfaatkan data secara efektif, dan memantau bagaimana analitik prediktif membentuk pemasaran modern:

Pertama, melalui analitik prediktif, bisnis dapat menganalisis dan memperkirakan perilaku pelanggan musiman. Ini sangat efektif dalam mengoptimalkan penjualan online, karena situs web eCommerce yang sukses biasanya adalah situs yang menonjolkan produk yang kemungkinan besar diinginkan pengunjung pada waktu yang tepat.

(Gambar: Instapage)

Seperti yang dapat kita lihat pada contoh yang ditawarkan oleh instapageanalitik prediktif dapat digunakan untuk mengantisipasi produk perayaan paling populer selama berlalunya waktu di mana produk tersebut paling populer.

Misalnya, penjualan pohon Natal tiruan biasanya mencapai puncaknya seminggu sebelum penjualan permen dan sweter jelek. Ini berarti pemasar dapat menggunakan data ini untuk menayangkan iklan pohon Natal lebih awal dan iklan sweater jelek di kemudian hari.

Dengan memanfaatkan bentuk alat penargetan yang disediakan oleh platform seperti Google Analyticsbisnis dapat menggunakan anggaran pemasaran mereka dengan bijak.

Dengan menganalisis kualitas lalu lintas, dari mana asalnya dan dari mana lalu lintas tiba, pemasar dapat membuat kampanye yang sangat bertarget di mana sebagian besar anggaran tidak dihabiskan untuk lalu lintas berkualitas rendah dari sumber berkualitas rendah.

Alat yang bagus untuk membantu ini adalah Diterjemahkanyang serta sumber lalu lintas, mampu mengidentifikasi kualitas lalu lintas yang sebenarnya, yang, sebagai imbalannya, dapat menghemat ribuan dolar dalam anggaran pemasaran yang terbuang.

Di bawah ini adalah contoh. Yang harus Kamu perhatikan ditandai dengan warna merah – ini, terutama lalu lintas spam, dapat dengan mudah menguras anggaran tanpa Kamu sadari.

Metode analitik prediktif bernilai tinggi lainnya dapat digunakan melalui penargetan produk yang paling menguntungkan kepada pelanggan yang kemungkinan besar akan membelinya.

Tidak ada gunanya membuat milis atau kampanye iklan pop-up yang ditujukan untuk menjual kendaraan bermotor kepada anak-anak. Demikian juga, menargetkan pelanggan kaya untuk produk berkualitas premium adalah landasan untuk kampanye pemasaran yang efektif.

Menciptakan skenario di mana bisnis dapat secara surut mencocokkan produk yang sukses dengan kebiasaan membeli konsumen adalah cara utama lain untuk memberikan prediksi yang akurat sehubungan dengan permintaan.

Misalnya, jika satu produk telah sepenuhnya dibeli, pelanggan mana yang lebih cenderung membeli produk lain sebagai alternatif?

Meskipun hal ini mungkin terdengar lebih sebagai pertimbangan bagi tim rantai pasokan Kamu, tetap jelas bahwa lebih banyak penjualan dapat dilakukan jika pemasar dapat membuat daftar prioritas item untuk dimiliki berdasarkan indikasi prediktif.

Terakhir, penting untuk diingat untuk memprioritaskan pelanggan. Pastikan untuk menggunakan banyak faktor saat memprioritaskan pelanggan – terutama kemungkinan mereka untuk menjadi pelanggan tetap.

Penting juga untuk memahami pelanggan mana yang cenderung membeli produk dengan margin lebih tinggi dan mana yang akan membutuhkan potongan anggaran iklan yang lebih kecil untuk menarik – serta siapa yang lebih mungkin untuk memulai pengembalian.

Baca juga: 5 Mitos Kecerdasan Lokasi yang Harus Kamu Berhenti Percayai Sekarang

Masa Depan Penjualan Prediktif

Hal terbaik tentang analitik prediktif, seperti yang ditunjukkan oleh kedatangan alat Google yang baru, adalah kenyataan bahwa teknologi menjadi semakin murah untuk digunakan oleh bisnis.

Departemen pemasaran tidak perlu lagi menerima sejumlah programmer untuk membangun algoritma yang rumit.

(Gambar: MaximizeMarketResearch)

Seperti yang ditunjukkan bagan di atas, pemasaran dapat mengharapkan periode pertumbuhan yang stabil di bidang analitik prediktif sebagai lanjutan dari tahun 2024 yang lambat.

Saat ini kita pasti akan melihat pertumbuhan lebih lanjut dari pemain kunci industri analitik prediktif seperti SAP, IBM, dan Oracle, tetapi secara signifikan kita juga akan melihat perkembangan lebih lanjut di antara perusahaan alternatif yang banyak akal di bidang seperti Marketo dan Tableau yang menawarkan solusi hemat biaya yang bisnis dapat menempel pada.

Salah satu variasi paling signifikan antara merek kelas perusahaan skala besar dan vendor yang lebih kecil tetapi banyak akal tidak selalu disebabkan oleh kurangnya fungsionalitas atau keramahan pengguna, tetapi lebih karena SAP dan Oracle cenderung menawarkan keseragaman vendor, sedangkan IBM menawarkan basis data luas yang sudah dikenal banyak pengguna dan dengan demikian lebih cenderung menggunakan rangkaian alat analitik mereka.

Pemasaran modern telah membuat pemasar terus-menerus mencari cara baru untuk membuat kampanye mereka lebih bertarget dan efektif untuk meningkatkan konversi.

Dengan demikian, mereka dapat mencapai ROI pemasaran yang lebih baik, tingkat pengalaman pelanggan yang lebih menarik, dan kinerja yang lebih baik dalam bidang retensi pelanggan.

Agar tetap kompetitif, pemasar berbasis data saat ini terus-menerus melakukan inovasi untuk mengembangkan pengukuran pemasaran yang lebih terpadu.

Analitik prediktif – di samping perangkat lunak analitik pemasaran, AI, dan pembelajaran mesin – telah muncul sebagai solusi industri yang paling menarik dan paling efektif dalam beberapa tahun terakhir.

Karena eCommerce terus bertransisi ke pasar digital yang semakin menjauh dari toko batu bata dan mortir, analitik prediktif dapat menjadi pemain penting dalam menentukan keberlanjutan gerai dalam jangka panjang. Perkembangan terbaru Google di industri ini hanya mewakili langkah kecil menuju masa depan yang cerah.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment