4 kategori AI yang memengaruhi pemasaran: Analitik prediktif

Dalam seri empat bagian ini, kami menjelajahi empat kategori kecerdasan buatan (AI), bagaimana mereka dapat memengaruhi pemasar dan pelanggan mereka secara bermakna, dan apa yang berpotensi dihindari. Bagian satu (AI Generatif) ada di sini.

Dalam artikel kedua ini, kita akan melihat analitik prediktif — alat yang menggunakan data seperti perilaku pengguna (berbasis agregat dan per pelanggan) dan faktor lain untuk memberikan prediksi perilaku masa depan dan tren lainnya kepada pemasar.

Apa itu analitik prediktif?

Analitik prediktif dibangun di atas kekayaan data yang dimiliki perusahaan tentang perilaku dan tindakan pelanggan mereka serta tren dan informasi lain yang mungkin tersedia bagi mereka. Oleh karena itu, AI-lah yang membuat prediksi tentang hasil di masa mendatang menggunakan data historis yang digabungkan dengan pemodelan statistik, pembelajaran mesin, dan bentuk alat analitik lainnya.

Sementara alat AI generatif seperti ChatGPT mendapatkan sebagian besar pers akhir-akhir ini, sebanyak 95% perusahaan saat ini memasukkan beberapa jenis analitik prediktif ke dalam pemasaran mereka.

Apakah Anda mendapatkan hasil maksimal dari tumpukan Anda? Ikuti Survei Penggantian MarTech 2023 singkat kami

Pelanggan telah mengalami efek dari jenis pemodelan ini selama bertahun-tahun masuk dan keluar dari pemasaran. Siapa pun yang mengajukan kartu kredit atau pinjaman, misalnya, riwayat kreditnya telah dianalisis dan dinilai risikonya dan berapa banyak kredit yang dianggap layak oleh perusahaan.

Analitik prediktif untuk pemasaran bekerja hampir sama dan memiliki berbagai aplikasi, termasuk:

• Segmentasi pelanggan melalui pembelajaran mesin menggunakan hubungan yang kompleks atau tersembunyi.
• Memprioritaskan prospek untuk menentukan pelanggan potensial yang paling menjanjikan.
• Menghitung churn atau pelanggan berisiko.
• Menentukan kecenderungan pelanggan saat ini atau pelanggan potensial untuk.
• Menghitung belanja iklan yang optimal untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.

Demikian pula, analitik prediktif dapat menentukan pelanggan mana yang kemungkinan besar akan berhenti atau mencari di tempat lain. Informasi ini dapat digunakan untuk memikat individu tersebut agar tetap tinggal jika mereka sudah menjadi pelanggan. Jika mereka belum menjadi pelanggan, informasi yang sama dapat menentukan apakah mereka layak atau tidak untuk mengonversi uang iklan yang besar.

Gali lebih dalam: Kecerdasan Buatan: Panduan pemula

Analitik prediktif adalah alat ampuh yang digunakan pemasar cerdas untuk membantu membuat keputusan yang lebih baik, menargetkan pelanggan potensial terbaik, dan menjadi lebih efisien dalam cara mereka menggunakan dolar pemasaran dan periklanan.

Mengapa perlu diperhatikan sekarang  

Ada beberapa alasan untuk memberikan perhatian khusus pada analitik prediktif saat mempertimbangkan penerapan AI lebih lanjut dalam pendekatan pemasaran Anda. Mari jelajahi beberapa di antaranya.

Menemukan peluang baru

Analitik prediktif pandai mengidentifikasi tren pelanggan berdasarkan sejumlah besar data atau kumpulan data yang sangat kompleks. Itu dapat menggunakannya untuk mengekstrapolasi dan memprediksi apa yang mungkin dilakukan pelanggan. Ini dapat mencakup:

• Menemukan segmen pemirsa baru dan berharga.
• Menentukan kapan pelanggan kemungkinan besar akan membeli.
• Mengungkap peluang lain yang dapat diterjemahkan menjadi pengembalian yang nyata.

Menjadi lebih efisien dengan sumber daya Anda

Selain itu, analitik prediktif dapat membantu pemasar memprioritaskan di mana mereka harus memfokuskan upaya mereka — dan dolar. Salah satu contoh: Mengoptimalkan pembelanjaan iklan dengan melihat waktu, penempatan, segmentasi audiens, dan lainnya.

Mencegah hasil yang tidak diinginkan  

Selain menemukan peluang baru dan menjadi lebih efisien dengan upaya pemasaran Anda, analitik prediktif dapat membantu Anda menghindari momen atau interaksi negatif utama. Dengan menggunakan metode AI ini, Anda dapat mengambil langkah untuk mengurangi churn atau menyelamatkan hubungan pelanggan yang berisiko dan mengambil tindakan untuk mencegah hasil ini.

Bermitra analitik prediktif dengan AI generatif

Meskipun berbagai jenis kecerdasan buatan tersedia untuk pemasar, tidak ada yang mengatakan bahwa Anda tidak dapat menggabungkan beberapa pendekatan menjadi satu strategi. Misalnya, bermitra analitik prediktif dengan AI generatif dapat mengidentifikasi peluang pemasaran tepat waktu dan membuat konten untuk memenuhi momen tersebut.

Jika segmen audiens baru yang diidentifikasi oleh alat prediktif Anda memerlukan pendekatan kampanye baru, Anda dapat menggunakan alat AI generatif untuk mempersonalisasi konten untuk segmen tersebut. Ini menghemat waktu dan uang serta memanfaatkan peluang dengan cepat dan mudah.

Manfaat dari belajar terus menerus

Dan, tentu saja, prediksi akan meningkat saat mereka mengambil dari lebih banyak sumber data dan belajar dari waktu ke waktu. Lagi pula, itulah inti dari pembelajaran mesin — yang terus belajar dan menjadi lebih baik dari waktu ke waktu!

Apa yang harus diwaspadai

Sementara analitik prediktif adalah bidang AI yang menarik, manusia masih dibutuhkan dalam peran strategis. Orang harus menjadi kurator dan penafsir prediksi AI. Kecerdasan buatan hanya dapat memberikan informasi. Ini mengharuskan orang untuk memutuskan kapan, di mana, bagaimana dan apakah akan menggunakannya. Maka berhati-hatilah agar Anda dapat membuktikan mengapa keputusan dibuat.

Juga, perhatikan bagaimana bias dapat menyusup ke dalam sistem Anda. Bias dapat dimulai secara halus dan menjadi lebih bermasalah dari waktu ke waktu, jadi penting untuk dapat melihat bagaimana prediksi dibuat.

Kesimpulan

Seperti yang Anda lihat, analitik prediktif adalah area AI yang telah ada cukup lama untuk matang di beberapa area. Meskipun seharusnya tidak menjadi pengganti pengawasan strategis oleh manusia, ada cukup banyak aplikasi yang sudah digunakan sehingga kita dapat menyebut jenis ini aman untuk digunakan dalam arti yang relatif luas.

Ini juga merupakan area yang rentan terhadap bias, jadi pastikan Anda menemukan cara untuk mengaktifkan transparansi dalam cara model AI membuat prediksi dan keputusan.

Dalam artikel berikutnya dalam seri ini, kita akan melihat area lain di mana kecerdasan buatan memengaruhi pekerjaan pemasar dan pelanggan yang mereka jangkau: perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi dan tindakan terbaik berikutnya.