Pemasaran Berbasis Niat 101: Prediksi Dapat Menghemat Waktu, Uang, dan Prospek

Pelajari cara menggunakan penelitian Anda tentang perilaku pembeli untuk menciptakan strategi pemasaran yang unggul.

Ini adalah angsuran terakhir dalam seri kami tentang pemasaran berbasis niat. Baca bagian satu di sini, dan bagian dua di sini.

Saatnya untuk entri seri terakhir kami, dan kami akan mengambil semua yang telah kami pelajari dan meningkatkannya dengan kekuatan sepuluh.

Sekarang Anda mengerti, siapa pemimpin Anda dan bagaimana mereka telah berpikir dan bertindak sejauh ini. Sekarang, saatnya untuk mencari tahu bagaimana mereka akan berpikir dan bertindak di masa depan. Di sinilah pemasaran berbasis niat menunjukkan kemampuannya dan mulai menghemat waktu, uang, dan prospek Anda.

Strategi pemasaran berbasis niat yang efektif menggabungkan algoritme prediksi dan pemodelan profil, yang dapat digabungkan dengan kecerdasan buatan (AI) untuk strategi pemasaran otomatis yang efektif.

Membangun strategi pemasaran berbasis niat yang memanfaatkan data Anda dengan investasi perangkat lunak

Anda punya data. Anda punya tren. Sekarang saatnya untuk menempatkan semua ini untuk bekerja.

Anda tahu siapa yang biasanya menunjukkan minat pada produk Anda, konten apa yang mereka idamkan dan kapan, serta perilaku mereka begitu mereka berada di sana.

Berikut tiga langkah untuk membuat pengetahuan itu dapat ditindaklanjuti.

1. Faktorkan maksud pencarian ke dalam konten Anda

Untuk melakukan itu, Anda memerlukan pemahaman yang kuat tentang cara kerja Google dan peringkat halaman hasil mesin pencari (SERP).

Ada dua jenis kueri penelusuran:

• Pertanyaan informasi (misalnya, "apa itu perangkat lunak ERP") paling baik ditangani dengan konten yang berfokus pada kesadaran.
• Kueri transaksional (misalnya, "di mana saya dapat membeli perangkat lunak ERP") paling baik ditangani dengan konten yang diarahkan ke konsumen lebih jauh di dalam corong.

Pastikan Anda membuat konten berbeda yang mengenai kata kunci untuk kedua jenis kueri ini, dan tahapan corong yang ditanganinya.

2. Gunakan pemahaman Anda tentang maksud pengguna untuk memandu pencarian prospek Anda

Jika saya meletakkan tautan di sini ke perangkat lunak galeri seni, secara teknis saya akan membangun tautan balik. Apakah Anda mengkliknya? Kemungkinan besar tidak. Ini mengalahkan tujuan dari backlink, yaitu untuk memandu pengguna Anda dan pencarian mereka.

Jika saya menjatuhkan tautan ke perangkat lunak manajemen data, kemungkinan besar Anda akan mengeklik karena itu lebih relevan dengan artikel ini, dan apa yang Anda cari.

Bagaimana Anda bisa menerapkan backlink yang tepat ke strategi pemasaran Anda sendiri?

Katakanlah Anda memperhatikan bahwa pengguna Anda mengklik bolak-balik antara dua jenis perangkat lunak yang berbeda, dan menghabiskan banyak waktu untuk masing-masing, kemungkinan mereka mencoba untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang perbedaan di antara mereka.

Anda dapat memberikan konten yang menjelaskan mana yang lebih baik untuk kasus penggunaan mana dan kemudian menautkan ke kedua jenis perangkat lunak. Ini berguna bagi pembaca (karena membantu mereka mendapatkan kejelasan) dan Anda (karena membantu mengarahkan prospek lebih dekat ke konversi).

3. Bawa ke level selanjutnya dengan personalisasi

Menggabungkan perangkat lunak personalisasi dengan AI yang dirancang untuk menggabungkan pemahaman Anda tentang pola perilaku mendalam prospek Anda membuat perbedaan antara pemasaran berbasis niat yang baik dan luar biasa.

Hanya 34% responden survei Gartner 2018 yang mengatakan bahwa mereka menggunakan atau merintis AI dalam perdagangan digital mereka.

Karena pesaing Anda belum mengadopsi teknologi ini (meskipun mereka akan melakukannya), ini adalah kesempatan Anda untuk menjadi yang terdepan, tidak hanya dengan membuat konten yang dipersonalisasi tetapi melakukannya dengan cara yang menghasilkan tingkat konversi yang lebih tinggi, ROI yang lebih tinggi, dan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi. Faktanya, 70% responden mengklaim bahwa AI membantu meningkatkan kepuasan pelanggan.

Mulai berinvestasi dalam perangkat lunak

Sejauh ini dalam seri ini, langkah Anda selanjutnya adalah membaca tambahan dan mengerjakan ulang persona dan peta perjalanan pelanggan Anda.

Sekarang, saatnya untuk mengambil tindakan besar. Saatnya untuk berinvestasi dalam perangkat lunak yang dapat membantu Anda di sepanjang jalur prediksi Anda.

Tapi apa yang harus diinvestasikan? Telusuri keempat jenis perangkat lunak ini, tentukan anggaran Anda, dan mulai pemasaran dengan niat:

• Perangkat lunak personalisasi
• Perangkat lunak kecerdasan buatan
• Perangkat lunak manajemen pengetahuan
• Perangkat lunak analitik prediktif

METODOLOGI

Hasil yang disajikan didasarkan pada studi Gartner yang dilakukan untuk memahami adopsi dan rencana investasi AI dalam perdagangan digital. Studi ini juga berusaha memahami nilai, keberhasilan AI dalam perdagangan digital dan tantangannya.

Penelitian utama dilakukan secara online selama 4 Juni hingga 17 Juli 2018, di antara 307 responden di Amerika Utara, Amerika Latin, Eropa Barat, dan Asia/Pasifik.

Organisasi yang memenuhi syarat menjangkau berbagai industri tidak termasuk Perawatan Kesehatan. Perusahaan diharuskan memiliki pendekatan teknologi utama untuk perdagangan digital sebagai 'Platform perdagangan yang dibuat khusus' atau 'Solusi perangkat lunak perdagangan paket' dengan beberapa pendapatan (>$0USD) yang dihasilkan dari saluran digital pada tahun fiskal 2017. Perusahaan juga diharuskan untuk menggunakan atau mengemudikan AI dalam perdagangan digitalnya. Sampel mewakili organisasi di AS/Kanada (n=86), Brasil (n=35), Prancis (n=30), Jerman (n=31), Inggris Raya (n=30), Australia/Selandia Baru (n=30 ), India (n=33) dan Cina (n=32).

Semua responden disaring untuk keterlibatan dalam keputusan strategis untuk perdagangan digital dalam organisasi mereka. Kuota diterapkan untuk negara, industri, dan pendapatan seluruh perusahaan dari saluran digital untuk tahun fiskal 2017.

Kecerdasan Buatan: AI adalah kombinasi teknologi canggih yang mengubah perilaku tanpa diprogram secara eksplisit, berdasarkan data yang dikumpulkan, analisis penggunaan, dan pengamatan lainnya. Pembelajaran mesin adalah kategori teknologi utama yang mendorong AI, dan mencakup teknik seperti regresi linier, pohon keputusan, jaringan Bayesian, dan jaringan saraf dalam.

Studi ini dikembangkan secara kolaboratif oleh Analis Gartner dan Tim Riset Utama yang mengikuti Commerce Technologies & Experiences.

Penafian: “Hasil tidak mewakili temuan “global” atau pasar secara keseluruhan, tetapi mencerminkan sentimen responden dan perusahaan yang disurvei.