Masa Depan Pemasaran Ada Di Sini: Kecerdasan Prediktif

Kecerdasan prediktif mungkin terdengar seperti alat futuristik yang termasuk dalam film fiksi ilmiah. Tetapi pemasar masa kini menggunakan teknologi untuk menyampaikan apa yang diinginkan pelanggan bahkan sebelum mereka tahu bahwa mereka menginginkannya.

Alat intelijen prediktif membantu perusahaan seperti peritel furnitur Room & Board meningkatkan pendapatan mereka dan menjangkau pelanggan secara lebih efektif. Mereka menerapkan teknologi Marketing Cloud dari Salesforce yang menganalisis data lalu lintas pelanggan dan analitik prediktif untuk menyarankan pembelian tambahan kepada pelanggan secara waktu nyata. Hasilnya adalah ROI 2900% yang luar biasa.

Memang, tidak banyak bisnis yang akan menikmati kesuksesan yang sama dengan Room & Board. Namun teknologi telah berkembang begitu pesat sehingga pemasar tidak dapat mengabaikan beberapa penemuan baru — seperti sistem yang menawarkan rekomendasi berdasarkan pola lalu lintas pelanggan.

Memberi pelanggan pengalaman yang dipersonalisasi terus membuktikan ROI yang positif. Jika Anda tidak terbiasa dengan konsep tersebut, Anda harus tahu apa itu kecerdasan prediktif dan alat apa yang tersedia.

Apa itu kecerdasan prediktif?

Kadang-kadang disebut sebagai analitik prediktif, kecerdasan prediktif adalah metode untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang unik bagi satu individu tertentu dengan memantau perilaku pelanggan dan membangun profil preferensi khusus mereka. Data profil ini kemudian digunakan untuk memprediksi apa yang diinginkan pelanggan selanjutnya.

Misalnya, seorang pembelanja online baru saja membeli TV layar datar. Alat intelijen baru ini akan mendeteksi pembelian dan mengirimkan email kepada pembelanja secara real-time yang menyarankan meja kopi atau dudukan TV. Ini menghilangkan kebutuhan manusia untuk mempertimbangkan secara manual setiap aspek profil pelanggan dan membuat pemasaran lebih efisien.

Bagaimana itu mengubah pemasaran B2B

Pemasar biasa menilai prospek secara manual untuk menentukan prospek berada di tahap mana dalam perjalanan pelanggan. Penilaian prospek secara manual terjadi saat pemasar menetapkan nilai atau nilai numerik untuk prospek tertentu berdasarkan analisis mereka. Misalnya, jika pemasar memperhatikan pola di mana prospek yang menonton demo produk berkonversi pada tingkat yang lebih tinggi, pengamat demo mungkin diberi nilai "A", sedangkan prospek yang tidak menonton demo mungkin diberi nilai "B".

Sebaliknya, skor prospek prediktif menggunakan perilaku prospek dan riwayat pembelian sebelumnya untuk menentukan apa yang mereka cari dan apakah mereka ingin membeli. Skor prospek prediktif menggunakan data besar untuk menentukan prospek mana yang paling mungkin dikonversi, sehingga tenaga penjualan dapat berfokus pada prospek yang akan memberikan nilai paling besar bagi perusahaan.

Lattice Engines dan Mintigo adalah dua perusahaan yang menyediakan layanan analitik B2B berbasis cloud seperti penilaian lead prediktif. Lattice Engines menelusuri jejaring sosial, basis data publik, dan halaman web serta menggabungkan informasi tersebut dengan data pelanggan internal untuk membantu bisnis menemukan prospek penjualan yang optimal. DocuSign menggunakan firma penilai prospek prediktif Lattice Engines untuk menemukan prospek yang paling mungkin dikonversi. Hasilnya adalah peningkatan sebesar 38% dalam prediktabilitas konversi.

Mintigo menggunakan kecerdasan buatan untuk memperkuat platform pemasaran prediktifnya dengan terus mengumpulkan informasi seperti tren perekrutan, saluran pemasaran yang digunakan, dan teknologi yang dipasang. Selanjutnya, mereka menggunakan data ini untuk menentukan prospek B2B mana yang memiliki nilai tertinggi. Kemudian, digabungkan dengan platform otomasi pemasaran internal perusahaan untuk menentukan di mana tim penjualan harus memfokuskan sumber daya mereka.

Jelas, kecerdasan prediktif membantu pemasar menjadi lebih baik dalam memperoleh wawasan tentang perilaku pelanggan. Berikut adalah beberapa alat yang digunakan pemasar untuk menjadi lebih efisien:

Pembelajaran mesin

Sebuah studi Forrester Consulting tahun 2014 menanyakan kepada 121 responden apa tiga tantangan utama mereka. Tercantum di 3 dan 4, masing-masing, menganalisis aliran data dari setiap interaksi pelanggan dan menerapkan wawasan tersebut untuk meningkatkan pengalaman pelanggan:

Saat data besar terus berkembang, pemasar bekerja dengan aliran data yang semakin besar yang mungkin sulit dikelola oleh manusia. Pembelajaran mesin adalah solusi untuk masalah ini. Pembelajaran mesin adalah proses di mana sistem menyaring sekumpulan besar data untuk mencari pola dan kemudian menyesuaikan programnya berdasarkan informasi baru.

Staples menggunakan pembelajaran mesin untuk mengumpulkan informasi tentang preferensi pembeli korporat mereka dalam beberapa cara berbeda: dengan pembeli swalayan melalui situs web mereka dan Tombol Mudah mereka saat orang membicarakannya. Keduanya membantu Staples memprediksi kebutuhan belanja mereka dengan lebih baik. Saat pembeli berbicara ke tombol dari waktu ke waktu, bot mengidentifikasi apa yang dibutuhkan pelanggan dan meningkatkan responsnya.

Kecerdasan buatan

Salah satu masalah terbesar pemasar adalah mereka tidak selalu diberikan data yang memberi mereka gambaran lengkap. Kecerdasan buatan dapat menemukan sumber data baru di web, seperti berita, pembaruan media sosial, dan database. Semua data tambahan ini membantu pemasar menemukan prospek berkualitas lebih tinggi dan mempersonalisasi konten untuk prospek mereka dengan lebih baik.

Kecerdasan buatan juga merupakan alat yang kuat untuk personalisasi. AI dapat menyesuaikan email secara khusus dengan preferensi merek pelanggan Anda dengan menggunakan riwayat belanja dan profil konsumen mereka. Alat ini sangat kuat sehingga survei Demandbase menemukan bahwa 80% pemasar percaya AI akan merevolusi industri pemasaran dalam 5 tahun ke depan:

Meskipun pemasar sangat percaya pada kekuatan kecerdasan buatan, mereka belum yakin bagaimana menerapkannya. Hanya 26% pemasar yang disurvei oleh Demandbase mengatakan mereka memiliki pemahaman AI yang sangat percaya diri. Bayangkan memiliki mobil sport di jalan masuk Anda tetapi tidak memahami cara mengoperasikan kendaraan. Itulah tahap yang dihadapi banyak pemasar saat ini dengan kecerdasan buatan.

Jika pemasar ingin menggunakan pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan alat lain secara efektif, penting bagi mereka untuk mengetahui tren apa yang akan terjadi. Berikut adalah tiga tren yang mendorong perubahan dalam pemasaran B2B.

80% pemasar yakin AI akan merevolusi industri pemasaran dalam 5 tahun ke depan.

Klik Untuk Menge-Tweet

3 Tren kecerdasan prediktif

Penelitian telah menunjukkan bahwa kecerdasan prediktif menghasilkan keterlibatan karyawan dan nilai seumur hidup pelanggan yang lebih tinggi. Sebuah studi tahun 2016 dari Aberdeen Group menunjukkan bahwa analitik prediktif dapat meningkatkan margin keuntungan rata-rata per pelanggan hampir 5%, dan nilai seumur hidup pelanggan sebesar 10% dibandingkan non-pengguna:

Dengan lebih banyak bisnis yang berinvestasi dalam kecerdasan prediktif, penting untuk mengetahui apa yang diharapkan selama beberapa tahun ke depan.

Munculnya chatbot

Chatbot semakin banyak menggunakan pembelajaran mesin untuk menjadi lebih pintar dan memberikan jawaban yang lebih baik kepada pelanggan dari waktu ke waktu. Pelanggan bisa mendapatkan jawaban atas pertanyaan mereka tentang produk atau layanan tanpa harus menjelajahi halaman FAQ atau melakukan panggilan telepon yang memakan waktu.

Chatbots telah menjadi alat penting bagi bisnis yang ingin mengotomatiskan lebih banyak proses dan memberikan pengalaman pengguna sebaik mungkin. Dalam 6 bulan pertama tahun 2016 saja, $58 juta telah diinvestasikan dalam chatbots. Plus, Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2020, pelanggan bahkan hampir tidak akan berinteraksi dengan perusahaan pada tingkat manusia-ke-manusia:

Teknologi pasti akan matang dan pertanyaan yang diajukan oleh pelanggan kemungkinan besar akan ditambahkan ke profil konsumen mereka untuk membentuk gambaran yang lebih baik tentang posisi mereka dalam perjalanan pelanggan dan layanan apa yang mungkin mereka beli.

Aplikasi cerdas

Pembelajaran mesin tidak hanya akan menjadi alat yang mampu dibeli oleh raksasa teknologi seperti Facebook. Aplikasi cerdas akan menjadi arus utama lebih cepat dari yang Anda kira. Segera, sebagian besar perusahaan akan menggunakan aplikasi yang menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan mengubah program mereka berdasarkan informasi baru. Dan jika Anda tidak percaya itu, percayalah ini: Pada 2016, TechCrunch mengetahui bahwa 90% startup yang mereka temui berencana menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mereka.

Juga akan ada pasar yang berkembang untuk algoritme yang mendukung aplikasi cerdas. Algoritma adalah salah satu pasar tersebut. Mashape adalah pasar lain untuk API yang digunakan pengembang untuk membuat aplikasi cerdas. Pemasar akan semakin mengandalkan algoritme untuk menjalankan aplikasi cerdas yang memberikan solusi yang dipersonalisasi kepada pelanggan mereka.

Pasar penting karena mengurangi gesekan dalam proses jual beli. Dengan proses pembelian yang lebih sederhana, itu berarti adopsi aplikasi cerdas dan API yang mendukungnya lebih cepat.

Data besar melihat peningkatan investasi

Survei dari DNV GL – Business Assurance menemukan bahwa 76% dari semua organisasi ingin meningkatkan atau mempertahankan investasi mereka dalam big data antara sekarang dan 2019. Survei tersebut juga menemukan bahwa mayoritas perusahaan secara global melihat big data sebagai peluang. Perusahaan yang berinvestasi lebih banyak dalam data besar melihat peningkatan dalam efisiensi dan pengambilan keputusan, dan bisnis juga menggunakan data besar sebagai cara untuk menangkap dan menyimpan informasi penting tentang pelanggan mereka:

Dengan fokus baru pada pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, data yang mendukung proses ini harus berasal dari suatu tempat. Data besar memberi alat ini informasi yang mereka butuhkan untuk memberikan gambaran yang lebih lengkap bagi pemasar. Tanpa data dalam jumlah besar, kecerdasan prediktif dapat mengarah pada kesimpulan yang salah dan mengarahkan pemasar ke arah yang salah. Itu sebabnya data besar harus diolah bersama alat prediktif.

Contoh intelijen pelanggan prediktif

Bisnis cenderung menggunakan analitik prediktif yang lebih besar. Tapi itu bukan hanya teknik untuk masa depan. Saat ini, perusahaan menggunakan alat prediksi untuk meningkatkan keuntungan mereka dan menjadi lebih efisien.

InsideView

InsideView adalah perusahaan pemasaran dan penjualan yang membutuhkan cara yang lebih efektif untuk menentukan prospek mana yang layak dikejar. Pada saat itu, InsideView hanya memiliki dua perwakilan penjualan dan menentukan prospek masuk mana yang menjadi prioritas tertinggi adalah proses 18 hari yang panjang, jumlah yang ingin dikurangi secara dramatis oleh perusahaan.

Mereka kemudian beralih ke solusi analitik prediktif SalesPredict untuk wawasan cerdas tentang penilaian prospek. Solusi tersebut menggunakan ribuan sinyal untuk menghasilkan wawasan tentang niat membeli prospek. Analitik prediktif memungkinkan InsideView membuat skor untuk setiap prospek yang dimasukkan ke dalam otomasi pemasaran perusahaan yang sudah ada.

Hasil? Proses kualifikasi prospek InsideView sekarang dikurangi menjadi 2 hari. Selain itu, tingkat konversi mereka meningkat sebesar 25% dan perusahaan mengalami pertumbuhan 100% dalam jalur penjualan yang memenuhi syarat.

Seluler AS

US Cellular ingin mempelajari pengoptimalan situs web mana yang dapat mereka terapkan untuk mendorong pendapatan dan seberapa efektif setiap tindakan tersebut. Mereka menyewa Cardinal Path untuk menyelesaikan analisis maksud pembelian (suatu bentuk analitik prediktif) untuk menemukan tindakan situs web mana yang paling memprediksi pembelian di masa mendatang.

Ada kepercayaan bahwa prospek yang menggunakan fitur add to cart atau store locator di situs web perusahaan memiliki prospek dengan nilai lebih tinggi. Cardinal Path menemukan bahwa prospek yang menggunakan fitur "Obrolan Sekarang" atau "Penawaran" US Cellular lebih cenderung melakukan pembelian di masa mendatang daripada prospek yang menggunakan pencari lokasi toko. US Cellular menggunakan wawasan ini untuk berfokus pada prospek yang lebih berkualitas yang menghasilkan peningkatan nilai seumur hidup pelanggan sebesar 61%.

Teknologi mana yang akan Anda manfaatkan?

Teknologi intelijen bisnis prediktif seperti pembelajaran mesin dan AI bukan lagi konsep asing yang bisa Anda abaikan. Mereka ada di sini untuk bertahan dan mengubah pemasaran digital seperti yang kita kenal. Keduanya memungkinkan pemasar menciptakan solusi yang dipersonalisasi untuk pelanggan dan mengikuti tren terkait dapat membantu bisnis Anda menjadi lebih efisien di masa mendatang.

Mulailah mempersonalisasi pengalaman halaman arahan pasca-klik pelanggan Anda, daftar untuk demo Instapage Enterprise hari ini.