Predictive Marketing: Pengertian, Manfaat, dan Contoh Penggunaan dalam Pemasaran

Seringkali bisnis tidak menyadari bahwa pendekatan penargetan yang tidak tepat dapat menurunkan margin keuntungan, kehilangan pendapatan, dan memberikan pengalaman pelanggan yang tidak konsisten. Disinilah peran predictive marketing.

Pemasaran prediktif menawarkan solusi dengan memanfaatkan analitik data, AI, dan mesin pembelajaran. Dengan begitu, Anda dapat menciptakan strategi pemasaran proaktif, memastikan setiap anggaran iklan efektif, dan membantu meraih audiens yang tepat dengan pesan yang relevan.

Artikel ini akan menjelaskan konsep predictive marekting, manfaatnya, dan cara penggunaannya, serta memberikan contoh penggunaan pada perusahaan. Baca selengkapnya di bawah ini.

Apa itu Predictive Marketing?

Predictive marketing (pemasaran prediktif) adalah  metode analisis data saat ini untuk memprediksi perilaku atau prefrensi pelanggan apakah akan terulang di masa depan. Hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk membuat strategi pemasaran yang lebih erarah, relevan, dan personal.

Dikarenakan sangat mengandalkan data, banyak bisnis saat ini memanfaatkan teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan machine learning untuk mendapatkan hasil yang akurat dan lebih cepat.

Program kecerdasan buatan tersebut bisa memberikan rekomendasi produk atau layanan yang mungkin pelanggan gunakan berdasarkan  data historis dan berbagai algoritma statistik.

Merek besar seperti Amazon dan Netflix menggunakan data besar untuk membuat prediksi akurat, membantu mereka menyajikan produk atau konten yang relevan di tengah banyaknya pilihan yang tersedia.

Baca juga: Analisa Kebutuhan Pelanggan Anda dengan Data Enrichment

Bagaimana Cara Kerja Predictive Marketing?

Predictive marketing bekerja dengan cara mengumpulkan data dari berbagai sumber yang terus bertambah, menggabungkannya dengan data pemasaran atau pelanggan, lalu menganalisisnya.

Ada beberapa teknik yang digunakan dalam analitik prediktif, dan tiga yang paling umum adalah:

1. Decision trees (pohon keputusan)

Decision trees adalah teknik dalam model klasifikasi yang membagi data berdasarkan kategori tertentu. Teknik ini menggunakan pembelajaran mesin dan data mining untuk secara otomatis mengekstraksi informasi dari big data.

Decision trees memiliki struktur seperti pohon, di mana cabang mewakili berbagai pilihan, dan daun mewakili keputusan atau hasil. Teknik ini membantu perusahaan membuat keputusan berdasarkan pembagian data yang jelas.

2. Regresi

Teknik regresi digunakan untuk memperkirakan hubungan antara variabel yang ditunjukkan dalam bentuk angka, seperti berapa banyak yang akan dibelanjakan pelanggan dalam jangka waktu tertentu.

Teknik regresi sangat berguna bagi perusahaan untuk memprediksi angka numerik, seperti pendapatan atau biaya yang dikeluarkan oleh pelanggan.

3. Neural network (jaringan saraf)

Neural network adalah sekumpulan algoritma yang dirancang untuk secara otomatis mengenali pola dalam data. Cara kerjanya meniru cara kerja otak manusia, di mana jaringan saraf mengenali sinyal atau pola tertentu dan memberikan respons.

Neural network mampu memproses sejumlah besar data, menemukan hubungan yang tersembunyi, dan akhirnya membuat prediksi berdasarkan pola yang ditemukan.

Dengan menggunakan teknik-teknik ini, perusahaan dapat memanfaatkan data untuk membuat prediksi yang lebih akurat dan terinformasi, sehingga membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.

Baca juga: Cara Menggelola Database Pelanggan dengan Tepat

Apa Manfaat Predictive Marketing bagi Bisnis?

Manfaat utama predictive marketing adalah menerapkan strategi pemasaran yang efektif dan sukses. Namun, predictive marketing juga masih memiliki beberapa manfaat penting lainnya yang membuatnya menjadi sangat penting bagi bisnis.

Berikut adalah beberapa manfaat predictive marketing yang dapat diperoleh bisnis:

• Meningkatkan konversi dan loyalitas pelanggan

Dalam penerapannya, predictive marketing memanfaatkan data tentang cara pelanggan berinteraksi dengan bisnis Anda. Tujuannya adalah untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi, seperti rekomendasi real-time.

Hal ini tidak hanya dapat membantu bisnis untuk meningkatkan rasio konversi dalam jangka pendek, tetapi juga dapat meningkatkan retensi pelanggan dan loyalitas merek jangka panjang.

• Meningkatkan return on investment (ROI)

Predictive analytics dapat membantu Anda untuk mengidentifikasi tren apa saja yang berhasil dalam kampanye pemasaran Anda sebelumnya. Hasil identifikasi tersebut kemudian dapat memberikan Anda gambaran yang jelas tentang apa yang mungkin berhasil dan apa yang tidak.

Dengan demikian, Anda dapat menghindari pemborosan waktu, energi, dan sumber daya untuk hal-hal yang cenderung tidak memberikan hasil yang Anda butuhkan.

Sebaliknya, Anda malah akan meningkatkan return on investment dari kampanye pemasaran yang Anda lakukan.

• Mengkualifikasi dan memprioritaskan prospek

Analitik prediktif dapat membantu Anda untuk memaksimalkan segmentasi audiens dan menentukan prospek mana yang paling mungkin menghasilkan konversi.

Dengan begitu, Anda dapat lebih fokus pada calon pelanggan potensial tersebut dan menghindari pemborosan anggaran iklan untuk prospek dan pelanggan yang tidak responsif.

• Mengoptimalkan anggaran pemasaran

Pemasaran prediktif dapat membantu Anda dan tim untuk mempelajari saluran pemasaran mana yang paling berhasil bagi bisnis Anda. Misalnya, katakanlah bisnis Anda saat ini berinvestasi dalam pemasaran digital, iklan cetak, dan iklan televisi.

Namun, begitu Anda mulai menggunakan pemasaran prediktif, Anda dapat mengetahui bahwa saluran tradisional, seperti media cetak dan TV, tidak banyak membantu Anda seperti halnya pemasaran digital.

Baca juga: Cara Efektif Menghemat Biaya Operasional Perusahaan

• Meningkatkan pendapatan bisnis

Penggunaan pemasaran prediktif memungkinkan Anda untuk membuat kampanye pemasaran yang sukses, karena keputusan pemasaran tersebut dilakukan berdasarkan data.

Sehingga, tingginya keberhasilan kampanye pemasaran juga berpengaruh terhadap pendapatan. Di mana tingginya tingkatkan konversi pelanggan juga berakibat pada meningkatnya pendapatan bisnis.

Baca juga: Cara Efektif Meningkatkan Penjualan Toko Online

Tantangan dalam Menerapkan Predictive Marketing

Pemasaran prediktif memang memiliki banyak manfaat yang menguntungkan bagi bisnis. Namun, sebelum menerapkan pendekatan pemasaran prediktif, Anda perlu memerhatikan beberapa tantangan yang mungkin dihadapi, antara lain sebagai berikut:

1. Pengumpulan data

Beberapa alat, seperti perangkat lunak iklan atau SEO, memiliki akses ke data historis konsumen, namun jika ingin membuat strategi pemasaran prediktif dari awal, Anda perlu mengumpulkan data sendiri.

Proses pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data ini agar dapat dimanfaatkan oleh alat prediktif bisa memakan waktu yang cukup lama, dan harus diperhitungkan dalam strategi Anda.

2. Penilaian data

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, dalam penerapannya, predictive marketing bekerja dengan cara menganalisis semua data yang Anda miliki.

Namun, tidak semua data mungkin akan Anda butuhkan atau berdampak pada pemasaran Anda. Oleh karena itu, Anda perlu menilai data mana saja yang berkualitas dan bisa Anda gunakan untuk kampanye pemasaran Anda.

3. Keahlian pemasaran

Memiliki hasil analisis dan menilai data saja tidak cukup untuk mencapai kesuksesan pemasaran prediktif. Anda dan tim juga harus memiliki keahlian pemasaran yang baik.

Tidak hanya itu saja, apabila Anda menggunakan teknologi pendukung pemasaran, maka Anda harus memilih teknologi berkualitas yang mampu memberikan prediksi berdasarkan data dan buka sekadar konfirmasi belaka.

4. Akurasi Prediksi

Meskipun algoritma atau rumus pemasaran tampak memberikan estimasi yang akurat hingga 99%, kenyataannya strategi pemasaran sangat bergantung pada interaksi manusia, yang bisa menyebabkan prediksi meleset.

Dalam hal ini, Anda bisa menggunakan data dari pemasaran prediktif untuk mendukung investasi atau strategi, namun penting untuk memiliki rencana cadangan jika hasil yang tak terduga muncul.

5. Biaya Investasi

Proses analisis data untuk predictive marketing biasanya dibantu oleh sebuah aplikasi. Sayangnya. Penggunaan alat proyek pemasaran prediktif yang memerlukan analisis data besar dapat menghabiskan biaya yang cukup besar.

Sebaiknya mulai dengan alat prediktif atau taktik yang lebih terjangkau dan dapat ditingkatkan seiring pertumbuhan bisnis.

Contoh Penggunaan Predictive Marketing

Penerapan predictive marketing dalam bisnis dapat menjadi investasi mutakhir yang membantu bisnis untuk mengembangkan merek dan bisnis mereka. Selain itu, pemasaran prediktif juga dapat membantu bisnis untuk menghasilkan lebih banyak target audiens dan pendapatan.

Adapun contoh perusahaan yang berhasil menerapkan pemasaran prediktif dalam bisnisnya adalah sebagai berikut:

• Antisipasi Perilaku Pelanggan

Sebagai salah satu E-Commerce terbesar di Indonesia, Shopee memiliki basis data pelanggan cukup banyak. Begitu pula dengan produk yang ditawarkan tidak kalah banyak. Dalam hal ini Shoppe menggunakan predictive marketing untuk menyarankan produk baru, platform tersebut sedang berusaha memprediksi perilaku pelanggan.

Misalnya, jika Anda membeli penyedot debu tanpa kantong, Amazon mungkin akan merekomendasikan Anda untuk menambahkan filter udara pengganti ke dalam keranjang belanja.

Namun, perlu diingat bahwa prediksi semacam ini hanya seakurat data yang digunakan. Penggunaan data yang terlalu umum mungkin tidak memberikan gambaran lengkap sampai data tersebut diintegrasikan dengan informasi spesifik dari tim penjualan.

• Kualifikasi Prospek yang Terarah

Algoritma prediktif dapat membandingkan perilaku pelanggan dengan kumpulan data lain untuk mengidentifikasi prospek yang memiliki kemiripan dengan konversi sukses sebelumnya. Hal ini membantu tim penjualan memprioritaskan prospek yang memiliki kemungkinan lebih besar untuk bertindak.

Model seperti ini dapat diterapkan untuk bisnis B2B yang memiliki alur penjualan relatif panjang, mulai dari mengidentifikasi pengunjung situs yang kemungkinan besar akan mengunduh eBook, pembaca eBook yang kemungkinan besar akan berbicara dengan tenaga penjualan, hingga prospek yang kemungkinan besar akan menjadi pelanggan setia.

• Social Media Sugestion

Selain alat media sosial yang dapat menyarankan strategi berdasarkan hasil prediksi, saluran sosial seperti Facebook, Twitter, dan Pinterest juga menawarkan beberapa alat prediktif dalam platform iklan mereka.

Facebook memulai mengenalkan predictive marketing dengan meluncurkan fitur  “Predictive Loyalty” . Fitur ini dikabarkan menganalisis perilaku pengguna Facebook, minat, suka halaman, dan data lainnya untuk menampilkan iklan kepada orang-orang yang memiliki kemungkinan tertinggi untuk mengkliknya, bukan hanya menargetkan audiens merek.

Baca Juga: Program Marketing Terbaik untuk Meningkatkan Penjualan Bisnis

Gunakan Predictive Marketing pada Bisnis Anda Sekarang!

Dari pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwasanya predictive marketing adalah pendekatan pemasaran yang mampu mendorong kesuksesan marketing berdasarkan data yang aktual.

Di mana dalam penerapannya dibutuhkan analisis prediktif yang tepat untuk menghasilkan data yang tepat pula. Namun, melakukan analisis secara manual bisa menjadi hal yang merepotkan. Untuk itu, Anda dapat menggunakan teknologi pendukung seperti aplikasi CRM terbaik.

Mekari Qontak menyediakan aplikasi CRM terbaik di Indonesia yang mampu membantu Anda untuk mengumpulkan, menggabungkan, dan menganalisis semua data terkait pelanggan dan bisnis Anda secara otomatis. Jadi, Anda tidak perlu repot lagi!

Hubungi kami untuk coba demo aplikasi CRM terbaik di Indonesia atau Konsultasi Gratis dengan tim ahli Mekari Qontak Sekarang.