Butuh Strategi Marketing Terbaik untuk Mendominasi Pasar? Coba Gunakan Predictive Analytics

Mengapa Predictive Analytics Dibutuhkan dalam Strategi Marketing?

Meskipun pada bagian pengertian apa itu predictive analytics sudah disebutkan kalau ada banyak manfaat yang bisa Anda dapatkan, namun pastinya masih ada ganjalan di hati Anda. Apakah predictive analytics memang sepenting itu? 

Jawabannya tentu saja penting karena ada banyak hal yang bisa memudahkan Anda dalam meningkatkan performa bisnis dan strategi marketing, kalau Anda memanfaatkan predictive analytics. Beberapa di antaranya:

1. Mengoptimalkan Targeting & Personalisasi

Predictive analytics membantu mengidentifikasi siapa audiens ideal Anda dan bagaimana cara terbaik menjangkau mereka.

Hal ini sejalan dengan penelitian McKinsey menyebutkan bahwa personalisasi berbasis data dapat meningkatkan efisiensi pemasaran hingga 30%, mendorong pertumbuhan pendapatan hingga 15%, dan efisiensi pengeluaran aktivitas pemasaran antara 10-30%.

Contohnya, retailer seperti Starbucks, Sephora, dan lainnya menggunakan teknologi GPS dan aplikasi untuk memberikan penawaran yang lebih personal ketika pelanggan mendekati toko offline mereka.

2. Mengurangi Biaya Kampanye

Masih dari referensi McKinsey, karena adanya prediksi yang akurat, Anda sebagai pemilik bisnis dapat fokus pada channel dan audiens yang paling berpotensi, sehingga meminimalkan pemborosan anggaran iklan.

3. Meningkatkan Loyalitas Pelanggan

Data yang real time dan detail memungkinkan Anda memahami perilaku konsumen, sekaligus punya kemampuan untuk memahami siklus hidup pelanggan dan mendeteksi potensi churn lebih awal.

Hal ini tentunya akan sangat membantu bisnis Anda mengambil tindakan proaktif untuk mempertahankan pelanggan setia dan meningkatkan loyalitas pelanggan.

Langkah-Langkah Melakukan Predictive Analytics

Proses atau langkah-langkah dalam melakukan analitik prediktif yang bisa Anda lakukan, antara lain:

1. Menentukan Tujuan atau Hasil yang Diinginkan

Langkah pertama, tentukan terlebih dahulu produk yang ingin Anda ketahui datanya. Anda bisa membuat pertanyaan, seperti, “Dalam 12 bulan ke depan, kira-kira berapa banyak produk yang memiliki kemungkinan besar dibeli oleh pelanggan tetap?”

Untuk hasil yang lebih spesifik, Anda bisa juga memprediksi, “Produk mana yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan lama dalam 3 bulan ke depan?”

Pada prinsipnya, semakin spesifik tujuan yang Anda tetapkan, akan semakin mudah pula proses analisis selanjutnya.

2. Pengumpulan Data

Setelah menentukan hasil, Anda perlu mengumpulkan data yang dibutuhkan. Dalam proses pengumpulan data ini, sebaiknya buat rencana detail sehingga bisa lebih terarah dan data yang didapatkan pun lebih maksimal.

Misalnya, cara mengumpulkan data melalui media apa, bagaimana pengaturannya, data seperti apa yang dibutuhkan, dan sebagainya.

Beberapa data yang bisa Anda kumpulkan, antara lain:

• Data demografis pelanggan.
• Riwayat transaksi.
• Perilaku browsing di website.
• Interaksi di media sosial.

Untuk memudahkan proses pengumpulan data, Anda bisa menggunakan tools, seperti Google Analytics, CRM software seperti Salesforce dan HubSpot, atau menggunakan social media listening tools untuk memperoleh data yang relevan.

3. Analisis Data

Jika proses pengumpulan data selesai, selanjutnya Anda perlu melakukan analisis terhadap seluruh data yang telah didapatkan.

Namun data yang Anda dapatkan belum tentu sesuai kebutuhan. Jadi, Anda harus membersihkan data terlebih dahulu dengan memilih mana yang diperlukan dan mana yang tidak.

Lalu, Anda perlu memeriksa ulang seluruh data, mengelompokkan berdasarkan kategori tertentu, seperti segmentasi pelanggan, tingkat loyalitas, kebiasaan pembelian, skala kepuasan pelanggan, dan sebagainya.

Jangan lupa, Anda juga bisa melakukan analisis data menggunakan model statistik atau machine learning untuk hasil yang lebih akurat.

4. Statistik & Prediksi

Buat kesimpulan atas seluruh informasi yang telah Anda dapatkan dari data yang sudah dianalisis. 

Hasil dari kesimpulan, Anda bisa membuat prediksi atas perilaku pelanggan yang mungkin terjadi di masa yang akan datang.

Pada tahap ini Anda perlu membangun model prediktif sehingga proses memproyeksikan hasil berdasarkan pola dalam data historis jadi lebih mudah.

Beberapa model predictive analytics yang umum digunakan dalam dalam data science atau machine learning, antara lain: decision tree, random forest, logistic regression, dan neural networks.

Penjelasan lengkap mengenai model predictive analytics bisa Anda baca pada artikel berjudul: 4 Model Predictive Analytics, Jenis Analisis Bisnis, dan Contoh Penggunaan.

5. Penerapan dan Pemantauan

Jalankan strategi berdasarkan hasil prediksi, lalu ukur performanya. Caranya, buatlah satu strategi pemasaran berdasarkan seluruh kesimpulan dan statistik yang ada.

Kemudian, jalankan strateginya langsung ke pasar dan lihat hasilnya melalui proses pemantauan data kembali.

Anda bisa melakukan A/B testing. Kemudian evaluasi metrik, seperti conversion rate atau engagement rate.

Jika hasil belum sesuai harapan, segera lakukan perbaikan strategi berdasarkan data baru yang Anda peroleh.

Nantinya begitu mendapatkan data yang lebih baru, Anda bisa mendapatkan informasi yang lebih lengkap terkait strategi promosi yang Anda lakukan.

Anda bisa mengulangi kembali seluruh proses demi mendapatkan strategi marketing terbaik menggunakan data prediktif.

Demikian ulasan mengenai cara menggunakan predictive analytics untuk mengoptimalkan performa strategi marketing. 

Jika masih membutuhkan bantuan untuk proses analisis data bisnis atau butuh tim profesional untuk merancang strategi marketing yang tepat sasaran, Anda bisa menghubungi Redcomm digital marketing agency Jakarta terpercaya. Semoga bermanfaat!

Referensi:

• Puzio, Malgorzata. Sold production value of grated cheese in Poland 2017-2023. https://www.statista.com/. Diakses pada 4 April 2025.
• Marr, Bernard. How Much Data Do We Create Every Day? The Mind-Blowing Stats Everyone Should Read. https://www.forbes.com/. Diakses pada 4 April 2025.
• Boudet, Julien, and others. The Future of Personalization—and How to Get Ready For It. https://www.mckinsey.com/. Diakses pada 4 April 2025.
• Hueffner, Erin. 7 Top AI Sales Tools and Software for 2025. https://www.salesforce.com/. Diakses pada 4 April 2025.
• Gallo, Amy. The Value of Keeping the Right Customers. https://hbr.org/. Diakses pada 4 April 2025.