Cara Menggunakan Analitik Prediktif dalam Strategi Pemasaran Anda

Menurut Webopedia, "Analitik prediktif adalah praktik penggalian informasi dari kumpulan data yang ada untuk menentukan pola dan memprediksi hasil dan tren." Kedengarannya rumit - karena memang begitu. Setiap kali Anda menggunakan masa lalu untuk membedakan apa yang akan terjadi di masa depan; Anda mengambil risiko.

Namun, tanpa beberapa bentuk analitik prediktif, jauh lebih sulit untuk mencapai tujuan Anda, apa pun itu. Misalnya, dalam bisbol, metode statistik yang dikenal sebagai Sabermetrics sering digunakan sebagai alat analitik prediktif.

Dengan menganalisis statistik atau metrik non-tradisional lanjutan, manajer bisbol membuat keputusan susunan pemain (misalnya, pelempar bantuan apa yang akan digunakan dalam situasi apa) dan kantor depan membuat keputusan personel (pemain muda mana yang akan disusun), semuanya berdasarkan pada model analitik mereka. memprediksi kemungkinan besar akan terjadi.

Dalam contoh lain, Netflix menggunakan analitik prediktif untuk membantu menentukan program yang diusulkan mana yang akan mereka hasilkan untuk daftar "Pemrograman Asli Netflix" mereka. Keputusan untuk memproduksi serial populer "House of Cards", misalnya, diputuskan setelah dilakukan analisis terhadap bintang, sutradara, dan versi Inggris dari acara tersebut.

Mengapa analitik prediktif?

Ketika departemen pemasaran menggunakan analitik prediktif, mereka lebih baik dalam mengidentifikasi pelanggan potensial. Setelah pelanggan diidentifikasi dan berhasil ditutup, tumpah ruah produk lain dapat dipasarkan kepada mereka berdasarkan pola pembelian mereka.

Sekali lagi, sejalan dengan big data, analitik prediktif dapat menunjukkan produk mana yang akan dijual silang ke konsumen mana. Misalnya, jika seorang pria membeli setelan Armani seharga $4.000, dia akan menjadi sasaran yang lebih baik untuk sebuah BMW daripada Honda Civic. Bahkan cross-selling dan upselling intra-produk merupakan bagian dari upaya analisis prediktif yang sukses. Dollar Shave Club yang sangat sukses menggabungkan nama yang menarik dengan upaya untuk meningkatkan penjualan, memposisikan produk premium di samping produk "dolar" di situs webnya.

Ini adalah contoh langsung dari analitik prediktif, atau kecerdasan prediktif, yang berperan dalam kehidupan sehari-hari. Namun, dengan munculnya data besar, analitik prediktif telah mengambil giliran yang jauh lebih canggih. Algoritme komputer tingkat lanjut (seperangkat instruksi komputer untuk menyelesaikan tugas tertentu) telah membuat ilmu prediksi melalui data lebih akurat dan lebih luas jangkauannya daripada sebelumnya, dan tren ini tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Pemasar yang berada di belakang kurva akan mengalami kesulitan mengejar ketinggalan.

Analitik prediktif di ranah pemasaran

Bagaimana semua ini berhubungan dengan pemasaran, dan bagaimana seharusnya pemasar memanfaatkan analitik prediktif? Pertama dan terpenting, proses atau alat apa pun yang membantu pemasar mengetahui kebiasaan membeli konsumen dapat menjadi keuntungan bagi bisnis mereka karena jika Anda dapat "mendekodekan" kebiasaan membeli di masa lalu, Anda dapat memproyeksikan kebiasaan membeli di masa depan , dan mengambil keputusan berdasarkan kebiasaan tersebut. proyeksi. Analitik prediktif membantu memastikan bahwa prediksi ini akurat.

Ketika penonton bioskop membeli tiket, misalnya, transaksi tersebut direkam oleh sistem komputer penjual tiket dan dimasukkan ke dalam databasenya. Algoritme analitik prediktif kemudian dapat menginstruksikan komputer untuk mengirim email ke pelanggan setiap kali permainan baru akan dibuka. Melangkah lebih jauh, algoritme dapat menentukan genre tertentu (musik, misteri, komedi misalnya) yang akan digunakan untuk menargetkan pembeli tiket.

Untuk departemen pemasaran, informasi pembelian dapat ditambang dan menjadi dasar untuk promosi tiket, kampanye iklan, hadiah hari pertandingan, dll.

Mari kita lihat beberapa hal yang dapat dilakukan pemasar saat semua data yang tersedia ditambang, dan analitik prediktif diterapkan:

1. Menganalisis dan memperkirakan perilaku pelanggan musiman . Ini terutama berlaku untuk penjualan online, karena situs e-niaga yang paling sukses adalah situs yang menonjolkan produk yang diinginkan konsumen pada waktu tertentu.
2. Kedua, targetkan produk yang paling menguntungkan kepada pelanggan yang kemungkinan besar akan membelinya . Tidak ada gunanya membuat email atau iklan pop-up untuk Mercedes-Benz kepada anak berusia 13 tahun. Sebaliknya, menargetkan pelanggan kelas atas untuk produk kelas atas merupakan pusat pemasaran yang efektif.
3. Selanjutnya, lakukan skenario “bagaimana jika” untuk kebiasaan membeli pelanggan (misalnya, jika persediaan produk A habis, siapa yang cenderung membeli produk B?). Di permukaan, ini mungkin tampak seperti masalah rantai pasokan, tetapi kenyataannya adalah, lebih banyak penjualan akan dilakukan jika pemasaran dapat menentukan daftar prioritas item yang ada dalam stok berdasarkan apa yang ditunjukkan oleh algoritme prediktif.
4. Kemudian kembangkan strategi pemasaran dan periklanan yang lebih efektif . Bukan hanya dengan menargetkan audiens yang tepat, tetapi dengan menargetkan mereka dengan pesan, gambar, dan tema yang akan menarik mereka ke produk atau layanan Anda.
5. Kelima, pelajari dan gunakan strategi terbaik untuk memenangkan bisnis berulang . Kecerdasan prediktif dapat menginformasikan pemasaran konsumen mana yang paling mungkin menjadi pelanggan tetap. Anggaran semakin ketat. Pemasaran perlu mengalokasikan sumber daya mereka untuk fokus pada target yang memberikan ROI tertinggi, dan tidak ada yang memberikan ROI seperti pelanggan tetap. Dalam kata-kata guru bisnis Edwards Deming "Hasil dari hubungan jangka panjang adalah kualitas yang lebih baik dan lebih baik serta biaya yang lebih rendah dan lebih rendah."
6. Terakhir, utamakan pelanggan . Sebagai tambahan di atas, pemasar perlu memprioritaskan pelanggan berdasarkan sejumlah faktor, tidak terkecuali kemungkinan mereka akan menjadi pelanggan tetap. Faktor-faktor lain termasuk tetapi tidak terbatas pada, pelanggan mana yang membeli produk dengan margin tertinggi, biaya pelanggan yang paling murah untuk menarik dan pelanggan mana yang paling mungkin memulai pengembalian.

Alat untuk mengaktifkan analitik prediktif

Untungnya untuk bisnis, tidak perlu mempekerjakan kader pemrogram komputer untuk menyusun algoritme analitik prediktif. Ada banyak alat untuk menyelesaikan tugas analitik yang diperlukan untuk menyelesaikan pekerjaan.

Beberapa pemain utama dalam analitik prediktif adalah IBM, SAP, dan Oracle, tetapi bagi perusahaan yang tidak siap untuk solusi "kelas perusahaan" yang mahal dan kompleks, ada alternatif seperti Marketo, Tableau, GoodData, dan sejumlah lainnya. Perbedaan utama antara alat kelas perusahaan dan vendor kecil terbaik bukan dalam kecanggihan atau fungsionalitas, tetapi bahwa perusahaan SAP dan Oracle-centric cenderung menyukai keseragaman vendor, sementara pengguna database IBM merasa bahwa ada keuntungan menggunakan alat analisis IBM. .

Pengoptimalan konversi – halaman arahan pasca-klik

Setiap kampanye pemasaran online atau keberadaan e-niaga apa pun terutama dinilai berdasarkan satu kriteria: jumlah konversi. Kampanye hebat, promosi hebat, bahkan produk hebat hanya hebat jika menghasilkan penjualan.

Dalam pemasaran digital, konversi adalah segalanya. Oleh karena itu, setiap kampanye periklanan online membutuhkan halaman arahan pasca-klik, dan halaman arahan pasca-klik harus dirancang secara profesional untuk menghasilkan arahan, menarik bagi mata, dan ramah pengguna.

Semua pengguna online pernah mengalami frustrasi halaman arahan pasca-klik yang tidak memberikan informasi yang mereka butuhkan, tidak fokus pada satu tindakan, tidak menarik, dan tidak dirancang dengan baik. Untuk pemasar online, yang garis hidupnya adalah konversi, kurangnya halaman arahan pasca-klik atau halaman arahan pasca-klik yang buruk, adalah racun.

Contoh halaman arahan pasca-klik yang bagus dapat ditemukan di sini. Halaman MarketingProfs bersih, menarik, mudah dibaca dan dinavigasi dengan formulir satu bidang yang sederhana.

Untungnya, Instapage adalah platform halaman arahan pasca-klik yang paling ramah desainer yang memungkinkan pemasar membuat halaman arahan pasca-klik konversi tinggi yang indah dalam skala cepat. Dengan fungsionalitas tingkat lanjut seperti pengukuran tepi dan kunci sumbu, editor CSS, digabungkan dengan lebih dari 200 templat, Anda tidak akan menemukan solusi laman landas pasca-klik yang lebih fleksibel, mudah digunakan, dan dapat disesuaikan di mana pun.

Analitik prediktif: Di sini untuk tetap dan berkembang menjadi lebih penting

Analisis prediktif adalah bagian tak terpisahkan dari periklanan online saat ini. Dari analitik sederhana, seperti penjualan silang berdasarkan pembelian online, hingga aplikasi yang sangat canggih, seperti mencoba mengantisipasi kebiasaan pembelian berbagai segmen konsumen, analitik prediktif menjadi landasan di mana pemasaran dan periklanan online dibangun. Ketika kekuatan pemrosesan komputer meningkat dan penyimpanan data menjadi lebih murah dan lebih murah, tidak ada akhir yang terlihat untuk apa yang dapat dicapai oleh analitik prediktif.

Di masa lalu yang hanya menjual batu bata dan mortir, pemasaran hanyalah masalah memastikan bahwa department store memiliki cukup barang Natal selama musim Natal dan bahwa surat kabar lokal memiliki kupon dan iklan promosi yang tepat. Saat ini, saluran bata dan mortir ditantang oleh belanja online, dan belanja online melalui PC disaingi oleh smartphone.

Menurut Statista, Pada tahun 2021, penjualan e-niaga ritel mencapai sekitar 5,2 triliun dolar AS di seluruh dunia. Angka ini diperkirakan akan tumbuh sebesar 56 persen selama beberapa tahun ke depan, mencapai sekitar 8,1 triliun dolar pada tahun 2026. Inilah sebabnya, pengecer saat ini harus mencurahkan sumber daya yang memadai untuk iklan dan penjualan online, dan untuk melakukan itu, pedagang memerlukan hal berikut:

1. Tim pemasaran dengan pemahaman menyeluruh tentang proses pembelian online. Untuk perusahaan yang lebih kecil, ini mungkin memerlukan penggunaan konsultan dari luar.
2. Fokus pada analitik prediktif yang dapat mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang kebiasaan konsumen dan alokasi sumber daya yang efisien serta penargetan iklan yang berdampak.
3. Kreativitas untuk mengeksploitasi kebiasaan tersebut dengan bertindak berdasarkan kesimpulan yang diberikan oleh teknologi prediktif.
4. Alat perangkat lunak untuk menambang data dari semua sumber yang tersedia dan menganalisisnya, dan sumber daya TI untuk mengelola alat tersebut dan memberi nasihat tentang pemilihan alat jika perlu.
5. Pemahaman menyeluruh tentang peran penting yang dimainkan halaman arahan pasca-klik dalam pengoptimalan konversi dan pemahaman untuk memilih penyedia halaman arahan pasca-klik terbaik.

Masa depan analitik prediktif

Pemasaran telah menjadi perusahaan digital, dan analitik prediktif adalah salah satu alat utamanya. Menganalisis kebiasaan konsumen pernah memakan waktu berminggu-minggu untuk menganalisis spreadsheet, tetapi hari ini dilakukan secara real time. Implikasinya jelas: di mana kita berada dan ke mana kita akan pergi saling terkait tidak seperti sebelumnya.

Seiring kemajuan teknologi, kemampuan untuk memprediksi kebiasaan konsumen dan, dalam hal ini, kebiasaan setiap orang, akan menimbulkan beberapa tantangan etika dan hukum. Bahkan sekarang, pemasar harus berhati-hati untuk memastikan bahwa upaya pemasaran mereka tidak melewati batas antara pemasaran dan pelanggaran privasi. Sekali lagi, analitik prediktif akan berperan, tetapi lebih mungkin sebagai solusi untuk masalah daripada masalah itu sendiri.

Daftar untuk demo Instapage Enterprise hari ini.