Bola Kristal Masa Depan: Memprediksi Perilaku Pembeli Tidak Seperti Sebelumnya

Memahami perilaku pembeli konsumen sangat penting untuk meningkatkan pengalaman berbelanja. Kita berbicara tentang belanja online dan ritel reguler. Apa yang lebih baik? Memprediksi itu.

Anda tahu bagaimana Anda mendapatkan iklan dan rekomendasi produk yang begitu relevan sehingga Anda tidak bisa mempercayai mata Anda sendiri? Mirip dengan asisten belanja pribadi di toko ritel, teknologi canggih bertenaga AI dapat mengejutkan dan menyenangkan pelanggan Anda. Ini hampir seperti memiliki bola kristal masa depan Anda sendiri dan tahu persis apa yang diinginkan pembeli Anda hari ini, besok, dan seterusnya.

Jadi, bagaimana mungkin? Dan apa sebenarnya yang mungkin? Baca terus untuk mengetahuinya.

• Memahami pembeli
• Memprediksi Kebutuhan Konsumen
• Memilih data yang tepat
  • Data perilaku pembelian
  • Data produk daur ulang
  • Data penggunaan produk
• Memprediksi Perilaku Membeli

Memahami pembeli

Sebelum kita dapat memahami perilaku pembeli, kita perlu mendapatkan pemahaman dasar tentang siapa mereka. Meskipun jelas siapa yang membeli barang, terkadang membingungkan untuk mengidentifikasi dengan tepat jenis konsumen yang Anda hadapi. Ada beberapa jenis pembeli, masing-masing dengan kebutuhan khusus mereka sendiri. Di sinilah mengetahui pembeli Anda sangat penting. Artificial Intelligence (AI) memungkinkan untuk membuat algoritma yang dapat belajar dan membuat keputusan berdasarkan apa yang mereka pelajari. Sekelompok orang tertentu menjadi kelompok acuan dan keputusan tersebut menjadi umpan balik bagi pembelajar. Siklus kemudian berulang.

Tanpa analisis mendalam ini, Anda hanya menggunakan kemampuan pengambilan keputusan yang terbatas.

Sementara Merek seperti Amazon dan Apple terkenal dengan AI mereka, ada ratusan perusahaan yang bereksperimen dan berinvestasi dalam kecerdasan buatan. Dari perusahaan perawatan kesehatan hingga raksasa ritel, semua orang mencoba memahami apa yang membuat pelanggan membeli apa yang mereka beli dan bagaimana melayani mereka dengan lebih baik.

Memprediksi Kebutuhan Konsumen

Keamanan, personalisasi, dan prediksi adalah tiga kebutuhan tren teratas di pasar AI, dan mereka menyumbang lebih dari setengah pengeluaran AS untuk AI. Hal ini memaksa merek untuk mempertimbangkan model bisnis berusia puluhan tahun seperti barang kemasan, penawaran harian, dan kupon, bersama dengan yang baru seperti hari demo gratis dan opsi bayar sesuai pemakaian.

Untuk mengatasi kebutuhan ini, penjual menawarkan semua jenis layanan gratis dan berbayar untuk mencoba mendahului perilaku pembeli. Tujuannya adalah untuk membantu pelanggan membuat keputusan pembelian terbaik.

Memilih data yang tepat

Sejumlah besar data mengalir setiap hari antara merek dan konsumen. Sebagian dijual kembali, sebagian dibagikan untuk tujuan pemasaran, dan sebagian lagi dikumpulkan untuk digunakan di masa mendatang. Cukup mudah bagi sebuah merek untuk mengumpulkan data ini sendiri, tetapi harus mulai dari mana? Jenis data apa yang harus Anda kumpulkan?

Jenis data yang Anda perlukan untuk tetap di atas permainan Anda akan bervariasi dari bisnis ke bisnis, tetapi berikut adalah beberapa bagian penting yang harus dipertimbangkan oleh setiap merek untuk dikumpulkan:

1. Data perilaku pembelian

Pertama, data perilaku pembelian menunjukkan apakah konsumen cenderung membeli produk Anda atau tidak. Data ini harus dikumpulkan selama proses umpan balik pengalaman pelanggan. Pertimbangkan pertanyaan seperti “Jika produk ini tersedia dengan harga yang ditampilkan, apakah Anda akan membelinya?” dan “Pada skala dari 1 hingga 10, seberapa penting kualitas produk bagi Anda?” Anda dapat bertanya kepada mereka bahkan di media sosial – buat polling di LinkedIn dan kumpulkan umpan balik langsung tentang kebiasaan membeli! Ini akan membantu Anda meningkatkan bauran pemasaran dan menargetkan pesan Anda dengan lebih baik. Lagi pula, semua pengambilan keputusan yang diproses berbeda.

2. Data produk daur ulang

Konsumen cenderung membeli lebih banyak produk atau jasa ketika mereka sedang obral. Lebih banyak pembelian impulsif terjadi saat ini juga. Faktor sosial juga mempengaruhi perilaku pembelian – pikirkan liburan dan berbagai pencapaian pribadi.

Untuk menangkap peluang ini, pertimbangkan promosi sementara (beli sekarang, bayar nanti) dan/atau upselling (promosi untuk item tertentu, pengiriman gratis untuk pesanan di atas $X).

3. Data penggunaan produk

Pikirkan tentang bagaimana pelanggan Anda mungkin menggunakan produk Anda. Anda bahkan dapat menawarkan penggunaan alternatif untuk produk Anda. Saatnya berkreasi! Ingat bagaimana baking soda menjadi penyegar udara pokok untuk setiap lemari es? Atau bagaimana pasta gigi menjadi larutan pembersih? Ada banyak contoh seperti itu, jadi cobalah untuk menemukan kegunaan alternatif untuk produk Anda juga.

Memprediksi Perilaku Membeli

Dalam hal teragregasi (tidak dipersonalisasi), prediksi tingkat tinggi, kami melihat beberapa prediksi yang bagus. Menggunakan data dari Prosper Insights, NRF sering mempublikasikan pandangan mereka tentang total pengeluaran (misalnya pengeluaran Hari Ibu diperkirakan meningkat x% tahun ini) serta pengeluaran kategori (misalnya bunga diprediksi naik y% dan permen turun z%) . Banyak pengecer dapat memprediksi kategori/departemen, dan terkadang tingkat penjualan pilihan di seluruh rantai mereka secara akurat. Tetapi meskipun ini membantu secara agregat, itu tidak membantu pengecer membuat kemajuan menuju cawan suci itu – memprediksi pengeluaran yang direncanakan pelanggan tertentu berdasarkan kategori, dan akhirnya berdasarkan atribut/pilihan.

Prediksi tingkat tinggi yang tidak dipersonalisasi menunjukkan beberapa hasil yang menjanjikan. NRF sering menerbitkan perkiraannya untuk total pengeluaran (misalnya pengeluaran Hari Ayah diproyeksikan meningkat x% tahun ini) serta pengeluaran kategori (misalnya jam tangan diperkirakan naik Y% dan peralatan cukur turun Z%). Pengecer sering memprediksi kategori/departemen, dan terkadang tingkat penjualan pilihan di seluruh rantai mereka secara akurat.

Namun, melakukannya secara manual, mencoba menghitung probabilitas atau membangun pohon keputusan yang dipangkas adalah salah satu tantangan besar dengan begitu banyak hal yang tidak diketahui. Pada akhirnya, sebagian besar database pelanggan hanya menampilkan jenis kelamin dan kode pos. Tetapi kita semua tahu bahwa penargetan yang tepat membutuhkan lebih dari itu. Menarik target pasar tertentu tidak bisa hanya mengandalkan dua faktor ini.

Itulah mengapa analitik prediktif tingkat lanjut adalah masa depan. Dan kami senang bisa mengerjakan fitur tersebut saat Anda membaca artikel ini! Segera Anda akan dapat memprediksi perilaku pembeli yang belum pernah ada sebelumnya. Dan Anda bahkan tidak perlu melakukan perhitungan manual. Selain itu, hasilnya akan lebih akurat dan dapat diandalkan. Jadi, pantau terus fitur analitik canggih baru kami di dalam Maropost Marketing Cloud!