Menggunakan Predictive Analytics untuk Strategi Marketing Terbaik

Kemunculan big data dan Artificial Intelligence (AI) saat ini membuat para marketer memiliki alat analitik yang lebih kuat dibandingkan sebelumnya. Menggunakan analitik prediktif atau predictive analytics bisa menjadi salah satu taktik yang paling efektif untuk meningkatkan berbagai upaya dalam penerapan strategi marketing.

Nah, artikel kali ini akan membahas seputar predictive analytics untuk strategi marketing terbaik. Pembahasannya, mulai dari mengapa bisnis membutuhkannya, cara mengukur, dan berbagai hal lain yang masih berkaitan dengan analitik prediktif.

Apa Itu Analitik Prediktif dalam Marketing? 

Sebelum membahas lebih jauh tentang analitik prediktif, Anda perlu mengetahui terlebih dahulu fakta tentang pengaruh big data yang sangat besar. Setiap hari, ada lebih dari 2,5 triliun byte data yang dibuat. Pada 2020 lalu, bahkan diperkirakan ada kurang lebih 1,7 data yang dibuat setiap detiknya.

Dengan memanfaatkan data yang tersedia, Anda bisa menggunakannya untuk merancang, merencanakan, dan menerapkan berbagai promosi online. Ini jelas akan menjadi senjata terbaik untuk meningkatkan performa strategi marketing yang digunakan.

Dalam dunia marketing, semua data analitik prediktif yang bisa didapatkan bermanfaat untuk memprediksi peristiwa dan hasil di masa yang akan datang. Artinya, analitik prediktif adalah kegiatan menganalisis pola berdasarkan pada riwayat data dan transaksi. Hasil analisisnya, kemudian diproses lebih lanjut untuk mengidentifikasi risiko serta peluang yang bisa terjadi di masa depan.

Langkah-Langkah Melakukan Predictive Analytics

Proses atau langkah-langkah dalam melakukan analitik prediktif, antara lain: 

1. Menentukan Hasil

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?”

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.

3. Analisis Data

Jika proses pengumpulan data selesai, selanjutnya Anda perlu melakukan analisis terhadap seluruh data yang telah didapatkan. Misalnya, Anda mengumpulkan data pelanggan yang berkunjung ke website bisnis Anda. Dari seluruh data yang didapat, Anda perlu memeriksanya kembali, dan kalau perlu mengelompokkannya berdasarkan kategori tertentu, seperti calon pelanggan, pelanggan potensial, pelanggan loyal, skala kepuasan pelanggan, dan sebagainya.

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.

5. Penerapan dan Pemantauan

Uji kembali prediksi Anda. 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. 

Dari data yang 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.

Jenis Analisis Bisnis

Nah, Anda pun perlu mengetahui tentang definisi singkat dari berbagai jenis analisis bisnis sebagai berikut:

• Analisis Deskriptif. Analisis deskripsi merupakan tahap pertama suatu analisis bisnis. Di tahap ini, Anda dapat melihat data historis dan data kinerja.
• Analisis Prediktif. Ini merupakan tahap lanjutan dari analisis deskriptif. Tahap kedua dari analisis bisnis ini adalah tahap data lampau yang menggunakan algoritma untuk memprediksi hasil data di masa depan.
• Analisis Preskriptif. Analisis preskriptif merupakan tahap ketiga dari analisis bisnis. Di tahap ini, Anda dituntut untuk menentukan tindakan yang terbaik.

Kasus Penggunaan untuk Analisis Pemasaran Prediktif

Setelah proses atau langkah-langkah dalam analitik prediktif selesai, Anda dapat menggunakan proses tersebut untuk diterapkan ke berbagai fungsi. Berikut ini ada 4 penggunaan kasus untuk analisis prediktif paling populer yang dapat mengoptimalkan pemasaran:

1. Skor Prospek Terperinci

Penilaian ini berarti memberi peringkat prospek berdasarkan posisi. Ini memungkinkan divisi pemasaran dan penjualan saling berkolaborasi dengan cara yang lebih menghasilkan karena setiap prospek memiliki perbedaan.

Semua prospek akan dinilai berdasar kesiapannya untuk membeli. Ini juga bermanfaat untuk memberikan informasi terhadap langkah pemasaran yang harus diambil selanjutnya.

2. Merancang Prospek untuk Pemeliharaan Promosi

Merancang prospek untuk pemeliharaan promosi menjadi hal yang perlu dilakukan. Prospek yang tepat bisa membawa keuntungan yang besar bagi para pelaku bisnis. Pemeliharaan prospek merupakan tahap awal proses pembelian yang memerlukan perencanaan dan penyusunan strategi. 

Melalui penggunaan data demografis dan perilaku, analitik prediktif ini dapat membantu pelaku bisnis untuk mengelompokkan prospek berdasar segmen, dan membuat kampanye pemeliharaan prospek yang telah disesuaikan secara khusus untuk melanjutkan proses ke tahap penjualan.

3. Distribusi Konten yang Ditargetkan

Selanjutnya adalah distribusi konten. Jenis konten sangat perlu dipertimbangkan, kira-kira jenis konten apa yang memiliki prospek paling baik. Dengan menggunakan analitik prediktif inilah, jenis konten yang efektif bisa ditemukan.

Tidak hanya mengetahui jenis konten yang cocok, dengan menggunakan analitik prediktif ini Anda juga bisa menentukan saluran mana yang paling baik agar dapat dijangkau oleh audiens untuk  meningkatkan penjualan.

4. Prediksi Churn Rate

Churn rate adalah tingkat gesekan. Gesekan ini maksudnya, persentase kemungkinan pelanggan atau pengguna yang berhenti berlangganan dalam jangka waktu tertentu. Jika suatu bisnis ingin maju, tumbuh dan berkembang, tingkat pertumbuhan harus lebih tinggi daripada churn rate ini.

Dengan menggunakan analitik prediktif, Anda bisa mengidentifikasi berapa persen Anda kehilangan pelanggan. Bisa dikatakan juga, analitik prediktif ini memberi peringatan terlebih dahulu, sehingga Anda bisa memberikan tindakan lebih lanjut sebelum churn rate benar-benar terjadi di bisnis Anda.

Demikian ulasan mengenai cara menggunakan predictive analytics untuk performa strategi marketing yang bisa kami sampaikan. Jika Anda membutuhkan bantuan untuk analisis data atau menemukan strategi marketing yang tepat untuk bisnis Anda, langsung saja hubungi Redcomm digital marketing agency Jakarta terpercaya. Semoga bermanfaat!