Apa itu Pengelompokan? Segmentasi Audiens untuk Pemasaran Digital

Apakah Anda bercita-cita untuk memahami pelanggan Anda dengan lebih baik dan memberikan apa yang mereka butuhkan dengan tepat? Tidak terlihat lagi dari pengelompokan! Ini adalah teknik ampuh yang dapat membantu Anda mencapai tujuan dengan memanfaatkan ilmu data.

Pada artikel ini, kami akan menjelaskan apa itu pengelompokan dan bagaimana Anda dapat menerapkannya dalam bisnis Anda untuk mengelompokkan audiens Anda secara efektif.

Apa itu Pengelompokan?

Clustering adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi dan membedakan kelompok pelanggan dalam database . Dengan menerapkan algoritme ilmu data, pola dalam database dikenali, memungkinkan terciptanya kelompok pelanggan berbeda yang memiliki kesamaan.

Perbedaan Antara Clustering dan Audiens atau Segmentasi Pelanggan

Perbedaan utama antara pengelompokan dan audiens atau segmentasi pelanggan adalah keakuratannya. Sementara segmentasi pemirsa bergantung pada metode tradisional, pengelompokan menggunakan kriteria matematika, ilmu data, atau algoritme pembelajaran mesin . Pendekatan lanjutan ini memungkinkan grup untuk terus disempurnakan dan diperbarui, memberikan wawasan yang lebih berharga untuk merek.

Selain itu, pengelompokan memungkinkan pengelompokan audiens berdasarkan variabel kompleks seperti minat, motivasi, atau perilaku pembelian.

Netflix adalah contoh utama perusahaan yang berhasil memanfaatkan pengelompokan untuk menyempurnakan sistem rekomendasinya dan mengidentifikasi serial orisinal yang menjanjikan. Dengan membuat sekitar 2.000 kluster atau grup dengan selera yang sama, platform ini memiliki sistem rekomendasi yang sangat sukses yang secara efektif menyarankan kepada pemirsa apa yang harus ditonton pada saat tertentu. Selain itu, pendekatan ini memberdayakan perusahaan untuk memutuskan seri asli mana yang akan diinvestasikan.

Perlu dicatat bahwa pengelompokan tidak terbatas pada sistem rekomendasi saja tetapi juga berfungsi sebagai alat yang berharga untuk melengkapi segmentasi pelanggan dan menyempurnakan profil pelanggan yang ada. Melalui pengelompokan, data penting dapat diidentifikasi dan dikenali, yang mungkin tidak diketahui tanpa penerapan metode ini.

Memanfaatkan Clustering

Pengelompokan terbukti sangat bermanfaat bagi merek karena memungkinkan mereka mengidentifikasi berbagai jenis pemirsa yang mereka miliki . Dengan pengetahuan ini, merek dapat merancang strategi pemasaran digital dan tradisional yang efektif yang disesuaikan dengan setiap kelompok audiens tertentu.

Bayangkan sebuah perusahaan yang menjual produknya melalui e-niaga dan toko fisiknya. Perusahaan ini memutuskan untuk menerapkan pengelompokan dan menemukan bahwa mereknya memiliki tiga kelompok pelanggan yang berbeda, salah satunya tidak diketahui sebelumnya. Menurut data, kelompok khusus ini terlibat dalam pembelian online, menghasilkan pendapatan yang besar, dan menunjukkan loyalitas yang tinggi.

Dengan bantuan pengelompokan, merek dapat mengembangkan pemasaran digital dan strategi penjualan yang secara khusus disesuaikan dengan kelompok yang baru diidentifikasi ini. Akibatnya, perusahaan mengalami pertumbuhan yang signifikan.

Manfaat Pengelompokan

• Pelajari lebih lanjut berbagai segmen audiens yang terkait dengan merek Anda.
• Identifikasi pola perilaku unik dalam setiap kelompok audiens.
• Merancang strategi yang lebih efektif dengan meningkatkan pendekatan yang ada atau melengkapinya.
• Memprioritaskan pelanggan dan fokus pada tindakan yang cenderung meningkatkan loyalitas atau penjualan pelanggan.
• Menarik pelanggan baru ke merek.
• Tingkatkan tingkat retensi pelanggan .
• Mengatasi kebutuhan aktual pelanggan dengan lebih akurat.
• Mencapai analisis yang lebih cepat, lebih tepat, dan lebih akurat.
• Tingkatkan hubungan dengan pelanggan Anda.

Karakteristik Kelompok Cluster

Setiap grup dihasilkan melalui teknik pengelompokan yang konsisten dengan pelanggan yang menunjukkan kesamaan sebanyak mungkin di dalam grup itu sendiri. Secara bersamaan, kelompok-kelompok tersebut dirancang untuk menjadi sejelas mungkin. Dengan kata lain, tujuannya adalah untuk mencapai homogenitas di dalam setiap kelompok sambil mempromosikan heterogenitas di antara kelompok yang berbeda .

Netflix: Kasus Pengelompokan yang Berhasil

Seperti yang disorot di atas , Netflix adalah contoh bagus dari kesuksesan yang dapat Anda capai dengan pengelompokan . Sekitar empat tahun lalu, raksasa streaming ini menghadapi tantangan yang signifikan: pengguna kewalahan dengan banyaknya konten yang tersedia. Untuk mengatasi masalah ini, Netflix beralih ke pengelompokan sebagai solusi dan mengelompokkan pemirsanya berdasarkan selera dan preferensi individu, bukan faktor demografis seperti usia, jenis kelamin, atau lokasi. Kriteria ini juga diterapkan untuk mengelompokkan judul-judul yang tersedia.

Dengan menerapkan metode pengelompokan ini, Netflix hanya dapat menampilkan 40 hingga 50 judul di setiap layar beranda pengguna yang sesuai dengan minat khusus mereka . Ini mencegah orang merasa kewalahan dan menarik mereka dengan rekomendasi yang dipersonalisasi, secara signifikan meningkatkan kemungkinan mereka untuk tetap menggunakan platform.

Pengelompokan memainkan peran penting bagi Netflix karena perusahaan hanya memiliki beberapa detik untuk meyakinkan pengguna agar tetap berlangganan daripada beralih ke pesaing. Pengalaman yang dipersonalisasi yang dicapai melalui pengelompokan menjadi faktor penting dalam jalan menuju kesuksesan Netflix.

Bahkan jika perusahaan Anda beroperasi di sektor yang berbeda, Anda mungkin juga menghadapi tantangan untuk menarik perhatian audiens target Anda dalam jangka waktu terbatas, membujuk mereka agar tidak memilih pesaing Anda. Dalam konteks ini, pengelompokan dapat terbukti menjadi sekutu yang berharga.

Bagaimana Melakukan Clustering

Pada langkah awal proses pengelompokan, penting untuk memiliki basis data yang kuat yang berisi sejumlah besar informasi mendetail tentang interaksi pengguna dengan merek Anda. Data ini dapat mencakup metrik seperti kunjungan situs web, frekuensi pembelian, jenis produk atau layanan, dan tanggal pembelian. Kelengkapan database Anda secara langsung memengaruhi keakuratan dan nilai cluster yang diekstrak oleh algoritme.

Semakin besar dan komprehensif database Anda, cluster yang dihasilkan akan semakin tepat dan berwawasan luas .   Tetapi berhati-hatilah! Sangat penting untuk memastikan kualitas informasi dalam database Anda. Data yang tidak akurat atau tidak dapat diandalkan dapat menyebabkan pengelompokan yang salah dan tidak hanya tidak efektif tetapi juga berpotensi merugikan tujuan Anda.

Untuk memastikan kualitas data Anda, sebaiknya lakukan normalisasi data, yang melibatkan pengaturan dan standarisasi data Anda secara terstruktur. Proses ini menghilangkan ketidakkonsistenan dan memastikan data Anda andal dan siap untuk analisis pengelompokan.

Jika Anda memerlukan bantuan untuk melakukan pengelompokan dalam perusahaan Anda, Cyberclick memiliki tim ilmu data yang siap membantu Anda mengidentifikasi peluang, meningkatkan proses pengelompokan, dan meningkatkan hasil Anda. Hubungi kami hari ini untuk informasi lebih lanjut!