Pemasaran Berbasis Data pada tahun 2022: Masa Depan Strategi Pemasaran yang Sukses

Pada tahun 2022, pemasar yang gesit memikirkan kembali strategi mereka untuk menggandakan pemasaran presisi setelah Covid-19. Meskipun melelahkan untuk membicarakan tentang pandemi, penelitian yang dilakukan oleh perusahaan konsultan ternama McKinsey menemukan bahwa antara Maret dan Agustus 2020, “satu dari lima konsumen beralih merek, dan tujuh dari sepuluh mencoba saluran belanja digital baru.”

Hanya dalam beberapa bulan, sektor ritel mengalami pertumbuhan yang mencengangkan, diprediksi akan terjadi dalam kurun waktu sepuluh tahun. Pergeseran seismik dalam perilaku audiens target ini mengharuskan penerapan pemasaran berbasis data jika organisasi ingin meraih peluang pertumbuhan untuk ROI dan ketahanan yang lebih besar. Perusahaan yang meningkatkan upaya pemasaran akan lebih efektif dalam menghasilkan pendapatan dan membangun kelincahan yang diperlukan untuk membuktikan bisnis mereka di masa depan.

Lihat bagaimana pemasaran berbasis data dapat membantu Anda tetap terdepan dalam persaingan

Bicaralah dengan pakar SEO

Jadi, apa sebenarnya pemasaran berbasis data itu? Pengembang perangkat lunak pemasaran Amerika yang terkenal, HubSpot, memberikan definisi ini: “Pemasaran berbasis data menggunakan data untuk menginformasikan semua keputusan pemasaran, mulai dari aset materi iklan hingga kampanye. Ini menempatkan data pelanggan di depan dan di tengah untuk memastikan semua upaya pemasaran relevan dengan minat dan perilaku pelanggan.”

Saat ini perbandingan antara pemasaran tradisional dan digital lebih umum. Sementara pemasaran tradisional seperti media cetak majalah atau radio spot masih memiliki kegunaannya, namun kurang tepat sasaran dan hemat biaya dibandingkan kampanye pemasaran digital. Namun, terlepas dari pivot ke ritel online, kedua metode periklanan dapat bekerja sama. Pikirkan papan reklame acara Netflix besar-besaran di pusat kota dan pos Instagram yang mempromosikan acara yang sama, misalnya.

Pemasaran berbasis data difasilitasi secara online dan menggunakan iklan berbayar atau organik di media sosial atau mesin pencari, serta pemasaran email, pemasaran influencer, pemasaran video, dan banyak lagi. Mari kita periksa bagaimana mengoptimalkan komunikasi merek berdasarkan perilaku pelanggan membantu mengembangkan pemasaran yang dipersonalisasi dengan laba atas investasi tertinggi.

Manfaat Pemasaran Berbasis Data

Pemasaran berbasis data tidak hanya memberdayakan organisasi untuk berbicara secara cerdas dan proaktif kepada klien, tetapi juga merupakan prasyarat untuk kesuksesan bisnis di semua industri. Sebagai jalan masa depan, ia menawarkan manfaat yang tak terhitung banyaknya.

Hemat Uang untuk Pemasaran Anda

Strategi pemasaran digital berbasis data bertujuan untuk kualitas daripada jumlah prospek yang tinggi. Karena bisnis menggunakan saluran pemasaran yang tepat untuk secara langsung menargetkan pelanggan ideal, mereka mencapai tingkat konversi yang lebih tinggi. Pemasar, yang mengenal pelanggan mereka dengan baik, dapat menginvestasikan setengah jumlah uang sebagai kampanye tradisional dan tetap mencapai hasil yang lebih baik.

Pemasaran berbasis data menyelesaikan perjuangan pemasar untuk menentukan di mana anggaran yang terbuang sia-sia dan oleh karena itu mempromosikan atribusi yang lebih baik untuk pengoptimalan pembelanjaan. Dengan kualitas yang lebih tinggi, data granular, pemasar dapat menggabungkan data agregat dan wawasan yang ditawarkan oleh model atribusi ke dalam satu pengukuran holistik, yang disebut sebagai pengukuran pemasaran terpadu atau UMM.

Dengan menggunakan model atribusi, pemasar mengevaluasi perjalanan pelanggan, memeriksa beberapa titik kontak di sepanjang saluran pemasaran untuk memberikan pandangan komprehensif tentang jalur setiap segmen target untuk membeli. Setelah tim pemasaran menentukan apa yang menggerakkan pelanggan baru, mereka dapat mengalokasikan pengeluaran pemasaran yang sesuai.

Presisi Bedah

Pelanggan potensial menghadapi pilihan yang dibombardir, dan jika pesan pemasaran tidak relevan bagi mereka, mereka akan pergi ke tempat lain. Memanfaatkan data yang kompleks dan analisisnya dapat meningkatkan pengalaman yang dimiliki pelanggan dengan suatu merek karena organisasi memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang apa yang diinginkan pelanggan dan, oleh karena itu, menawarkan personalisasi perjalanan pelanggan yang lebih besar. Pada dasarnya, mereka dapat mengganti kampanye umum dengan yang relevan.

Strategi pemasaran berbasis data memungkinkan segmentasi audiens target yang tepat, pengalaman personalisasi lebih lanjut, dan mendorong keterlibatan pelanggan baru. Pengetahuan khusus tentang bagaimana kelompok khalayak sasaran yang beraneka ragam bertindak memungkinkan peningkatan minat dan penggunaan komunikasi multisaluran yang sesuai untuk demografi yang berbeda.

Pengumpulan data yang benar dan terperinci juga dapat memfasilitasi pemahaman yang lebih baik tentang kepuasan pelanggan setelah penjualan. Sebagian besar perusahaan menyebarkan survei untuk membantu peningkatan produk dan layanan. Analisis pengalaman pelanggan dapat mengungkapkan banyak hal tentang pelanggan sasaran dan cara melayani mereka dengan lebih baik. Faktanya, menurut Harvard Business Review, 80% perusahaan menggunakan skor kepuasan pelanggan untuk menganalisis pengalaman pelanggan dan meningkatkannya.

Rencana ke Depan

Data konsumen yang lebih dapat ditindaklanjuti menghasilkan wawasan yang tajam dan terfokus. Ketika pemasar berbasis data memahami pelanggan di tingkat individu, mereka dapat memprediksi bagaimana mereka akan berinteraksi dengan kampanye yang berbeda dan membuat keputusan strategis berdasarkan penyediaan pesan yang dipersonalisasi yang menawarkan pengalaman terbaik.

Pada dasarnya, alat pemasaran online membantu menciptakan personalisasi yang lancar dan tidak merepotkan. Sebagai contoh sederhana, jika Anda tahu audiens target Anda adalah ibu muda, kemungkinan besar Anda tidak akan membuat pesan pemasaran yang menarik bagi wanita tanpa anak. Keputusan kampanye pemasaran juga dapat dilacak dengan cepat, memungkinkan organisasi untuk membuang apa yang tidak berhasil dan mengoptimalkan apa yang berhasil.

Kumpulan data konsumen yang berwawasan luas secara signifikan mengurangi risiko kegagalan, karena anggaran yang dihabiskan untuk pengembangan produk dan kampanye pemasaran akan secara otomatis memenuhi kebutuhan dan harapan konsumen. Selain itu, data penjualan dapat mengungkapkan peluang yang belum dimanfaatkan untuk penjualan silang di seluruh saluran penjualan, yang mungkin sebelumnya diabaikan.

Temukan Pola

Sejak awal, periklanan telah memanfaatkan pola perilaku konsumen, kecuali sekarang ini bisa lebih sulit untuk dilihat. Untuk menunjukkan dengan tepat indikator perilaku yang menonjol pada waktunya untuk bertindak, diperlukan data yang terus diperbarui dari berbagai sumber pada tingkat yang terperinci. Dalam beberapa kasus, ini bisa sedalam lingkungan individu kota, atau kebiasaan membeli dari pinggiran eselon atas yang gentrified vs yang berdekatan.

Misalnya, dengan data pelanggan yang tepat, pengecer dapat menilai produk apa yang mungkin dibeli oleh segmen yang berbeda untuk Thanksgiving dan menyesuaikan pesan pemasaran untuk meningkatkan penjualan. Data yang kuat juga memberi perusahaan wawasan pesaing yang lebih baik. Dengan membandingkan data pihak ketiga, seperti penjualan dan promosi, dengan metrik mereka, mereka mengevaluasi dan meningkatkan penawaran mereka.

Dengan data pelanggan yang tepat, pengecer dapat menilai produk apa yang kemungkinan akan dibeli oleh segmen yang berbeda. Data yang kuat juga memberi perusahaan wawasan pesaing yang lebih baik.

Sebuah algoritme mungkin belajar, misalnya, bahwa konsumen yang terlibat dalam showrooming cenderung membeli produk yang mereka lihat, pada tahap selanjutnya, dengan harga yang lebih murah secara online. Indikator tersebut dapat membantu bisnis memicu penawaran khusus untuk "showroomer" terselubung menjadi pembeli saat mereka berada di toko, memungkinkan pemasar untuk membelanjakan pada segmen yang lebih menguntungkan.

Penjelasan singkat tentang showrooming: Pada dasarnya, ini mengacu pada praktik mengunjungi toko ritel untuk meneliti barang dagangan sebelum membelinya secara online dengan harga lebih rendah. Perilaku konsumen ini khas untuk barang-barang dengan harga lebih tinggi.

Bangun Koneksi

Tujuan pemasaran organisasi akan menentukan bagaimana organisasi menggunakan data untuk membangun hubungan antara penjualan, perilaku pelanggan, dan penggunaan saluran yang efektif. Saat menilai tujuan pemasaran, biasanya ada tumpang tindih antara KPI yang dipilih dan data yang dibutuhkan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Menggunakan tumpukan data modern (perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan) dapat membantu memperoleh wawasan utama di seluruh titik kontak daripada berurusan dengan integrasi data manual, yang memiliki margin kesalahan lebih tinggi.

Pemasaran berbasis data adalah alat yang sangat berharga untuk pengembangan strategi pemasaran. Misalnya, data pelanggan yang dikumpulkan dapat menunjukkan bahwa sebagian besar target pasar membeli smartphone. Informasi ini dapat menginformasikan strategi seluler seperti iklan berbayar di aplikasi seluler populer. Membangun jenis koneksi ini menjadi penting bagi organisasi untuk tetap berhubungan dan relevan dengan pelanggan baru dan setia.

Untuk alasan ini, menggunakan platform manajemen hubungan pelanggan yang sesuai yang memusatkan data sangat penting untuk mencegah informasi dan solo tim kerja. Dari ahli strategi hingga pembuat konten dan tenaga penjualan, tim pemasaran yang baik bekerja sebagai ekosistem; semua orang perlu berkolaborasi untuk mendatangkan prospek dan meningkatkan pendapatan. Membangun koneksi perilaku konsumen melalui data dan kerja tim sangat penting untuk kesuksesan.

Bagaimana Strategi Pemasaran Berbasis Data Mempengaruhi Bisnis?

Mudah untuk menyatakan bahwa penandaan berbasis data meningkatkan pendapatan. Tentu saja, ketika diterapkan secara efektif, itu meningkatkan prospek dan konversi. Ini hanya karena organisasi yang mengetahui data konsumen yang tepat akan memasarkan produk dan layanan secara akurat dan dengan demikian menghasilkan hasil yang bermanfaat. Tetapi pendekatan berbasis data bukan hanya solusi plug-and-play. Ini menawarkan metodologi jangka panjang untuk mendapatkan hasil yang layak, asalkan organisasi berputar sesuai dengan itu.

Jadi, selain meningkatkan laba, bagaimana hal itu benar-benar berdampak pada bisnis? Sebagai permulaan, itu berarti mendemokratisasikan data pelanggan dengan karyawan yang relevan (sesuai dengan kepatuhan terhadap peraturan). Ini klise, tetapi pengetahuan adalah kekuatan; memberi tim akses ke informasi yang sama meningkatkan sinergi dan memastikan semua orang selaras dengan aktivitas dan tujuan pemasaran saat ini.

Kedua, organisasi mungkin perlu meningkatkan atau berinvestasi dalam alat pemasaran seperti Google analytics, perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan, kalender pengembangan konten, dan sebagainya, untuk membantu mendapatkan data yang relevan dan mengotomatisasi proses. Berinvestasi dalam AI menghilangkan gesekan dan inkonsistensi di seluruh saluran.

Data tidak berbohong. Pada tingkat yang mendalam, ada kesenjangan harapan yang meningkat karena bisnis berjuang untuk mengikuti konsumen yang lebih terinformasi, terhubung, dan berpengetahuan. Pergeseran kekuasaan antara bisnis dan konsumen telah mengganggu perjalanan pelanggan tradisional. Sebuah laporan baru-baru ini oleh Deloitte menyoroti bagaimana, "konsumen mencari inspirasi dengan menjelajahi profil media sosial konsumen lain, daripada mengharapkan merek untuk menginspirasi mereka melalui iklan tradisional."

Keterlibatan konsumen harus melampaui pemasaran. Perusahaan harus benar-benar mendengarkan, menginspirasi, dan berkreasi bersama dengan konsumen. Data pelanggan di seluruh industri secara konsisten menunjukkan tema seputar keberlanjutan dan meredakan skeptisisme konsumen. Lebih dari sebelumnya, ada permintaan bagi bisnis untuk memiliki tujuan dan menyadari peran dan tanggung jawab mereka dalam masyarakat.

Bagaimana Anda Mendapatkan Data Pelanggan?

Perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM), analitik seluler dan web, cookie dari kunjungan situs web, media sosial, dan survei umpan balik pelanggan semuanya menyediakan data audiens target yang berharga. Meskipun ada standar industri untuk metrik yang diikuti sebagian besar pemasar, menentukan data pihak pertama dan ketiga yang diperlukan bergantung pada tujuan pemasaran perusahaan.

Selain itu, selain membedakan data mana yang berguna, tantangan terbesar adalah menjaga kebersihan data. Ini adalah praktik berkelanjutan untuk menghilangkan data yang usang, salah, terduplikasi, atau salah tempat untuk memastikan keputusan yang dibuat didasarkan pada metrik yang akurat. Berinvestasi dalam tim pemasaran kelas dunia dan tumpukan MarTech dapat melindungi dari kesalahan pengelolaan data dan keputusan buruk berikutnya.

Jenis Data Apa yang Anda Butuhkan?

Pemasar tertarik pada tiga jenis data besar: pelanggan, keuangan, dan operasional. Beberapa KPI pemasaran berbasis data akan termasuk dalam kategori ini, sementara yang lain tumpang tindih. Data yang berasal dari pelanggan yang berguna untuk tujuan pemasaran terbagi dalam empat kategori: data identitas, data kualitatif, data deskriptif, dan data kuantitatif.

Volume data yang tersedia untuk pengumpulan dan analisis sangat mencengangkan. Ada banyak metrik yang tersedia yang mengungkapkan lebih banyak tentang perilaku pelanggan online, kinerja kampanye pemasaran, dan efektivitas saluran media sosial, misalnya.

Secara alami, mudah untuk membaca terlalu banyak tentang metrik kesombongan atau tersesat dalam jumlah tanpa memahami cara menggunakan wawasan berharga ini untuk meningkatkan bisnis. Periklanan berbasis data harus selalu selaras dengan tujuan pemasaran organisasi secara keseluruhan. Secara umum, data pemasaran dikumpulkan secara internal atau melalui pihak ketiga.

Optimalkan situs web Anda, tingkatkan bisnis Anda. Sederhana seperti itu

Mari kami tunjukkan caranya

Data Internal

Ini adalah data yang dikumpulkan bisnis di basis pelanggan mereka, seperti; interaksi media sosial, pendaftaran daftar email, transaksi pembelian, berapa kali pelanggan mengunjungi situs web sebelum membeli, interaksi pemasaran konten, dan riwayat pembelian online mereka. Jenis data ini membantu perusahaan meningkatkan situs web, kampanye pemasaran, dan pemasaran konten mereka.

Data Pihak Ketiga

Data internal tidak mengungkapkan banyak tentang seperti apa konsumen di luar interaksi langsung mereka dengan perusahaan. Data pihak ketiga mengungkapkan minat audiens saat mereka tidak berkomunikasi dengan bisnis. Misalnya, apakah mereka suka bepergian? Apakah mereka pemilik rumah? Apakah mereka punya keluarga? Sapuan kuas yang luas ini dapat menginformasikan kampanye pemasaran dan pengembangan produk di masa mendatang, asalkan informasi yang dikumpulkan mematuhi undang-undang privasi.

Alat Apa yang Dapat Digunakan untuk Mengumpulkan Data?

Industri pemasaran digital memanfaatkan perangkat lunak dan alat teknologi, yang disebut sebagai tumpukan MarTech, untuk merencanakan, melaksanakan, dan mengukur kampanye. Tumpukan ini dikonfigurasi secara unik untuk memenuhi kebutuhan perusahaan. Sebagian besar suite menyertakan alat perangkat lunak untuk disiplin pemasaran berikut:

• Optimisasi mesin pencari (SEO): Untuk membantu mengidentifikasi kata kunci saat mengembangkan situs web dan salinan kampanye.
• Pemasaran konten: Platform manajemen konten untuk membantu merencanakan dan membuat konten.
• Pemasaran media sosial: Alat penerbitan untuk menjadwalkan, membuat, dan melacak posting.
• Pemasaran mesin telusur: Sesuatu seperti Google Ads dan Analytics untuk mengelola dan memantau iklan.
• Manajemen hubungan pelanggan: Perangkat lunak untuk melacak perjalanan pelanggan dan mengelola hubungan sepanjang siklus pembelian.

Perangkat lunak yang merupakan bagian dari tumpukan harus selalu berkontribusi terhadap kesuksesan pemasaran secara keseluruhan. Tumpukan MarTech yang bekerja dengan kapasitas penuh mendukung tujuan organisasi dan memungkinkannya untuk fokus pada elemen pemasaran yang lebih kreatif dan inovatif.

Contoh Strategi Pemasaran Berbasis Data

Menurut Google, “pemasar terkemuka 56% lebih mungkin untuk setuju bahwa keputusan yang didukung oleh data lebih unggul daripada yang didasarkan pada insting dan pengalaman.” Strategi pemasaran berbasis data yang kuat dan infrastruktur berpemilik dapat memberikan kesuksesan yang tak terkendali. Berikut caranya:

#1. Penargetan Iklan yang Diinformasikan

Katakanlah Anda adalah layanan perawatan hewan peliharaan yang ingin beriklan khusus untuk keluarga sibuk dalam radius 5 mil dari bisnis Anda. Ini sepenuhnya mungkin dengan iklan berbasis data. Penargetan iklan yang diinformasikan mencatat dan menyimpan informasi dalam bentuk cookie ketika prospek mengunjungi situs web perusahaan.

Data yang dikumpulkan termasuk lokasi pengguna, lama waktu yang dihabiskan di situs web, halaman yang dilihat, dan pencarian online. Dengan menggunakan informasi ini, pemasar dapat menentukan tingkat minat prospek terhadap layanan atau produk tertentu dan menayangkan iklan dengan sifat berikut yang menarik minat konsumen:

• Pembelian iklan terprogram
• Iklan TV, atau Iklan YouTube dan Instagram
• Penargetan ulang
• Pencarian berbayar
• Email Pemasaran

Terlepas dari jenis iklannya, tujuannya adalah untuk mengirim pesan yang tepat, kepada konsumen yang tepat, pada waktu yang tepat, dan ini hanya mungkin dilakukan dengan wawasan data konsumen yang canggih yang tersedia melalui pemasaran berbasis data.

#2. Pengalaman Pelanggan yang Dipersonalisasi

Satu-satunya cara untuk mendapatkan perhatian konsumen di pasar online yang terlalu jenuh di mana mereka diliputi oleh 'tirani pilihan' adalah dengan menarik minat mereka secara langsung. Menggunakan data demografis untuk memahami lokasi geografis target pasar, interaksi masa lalu, interaksi online, dan kebiasaan belanja membantu pengembangan kampanye penandaan yang dipersonalisasi yang beresonansi dengan pelanggan. Karena itu, 75% konsumen lebih memilih pengecer untuk menggunakan data pribadi untuk meningkatkan pengalaman berbelanja mereka. Pengalaman yang dipersonalisasi membuat pelanggan merasa dihargai, yang pada akhirnya meningkatkan konversi dan penjualan.

Pendekatan berbasis data membantu segmen audiens untuk membuat pesan yang dipersonalisasi untuk kelompok pelanggan tertentu.

#3. Tingkatkan Tim Penjualan Anda

Menggunakan data dalam penjualan meningkatkan produktivitas karena tim hanya mengejar prospek yang menjanjikan. Pendekatan penjualan berbasis data melibatkan pengumpulan dan penggunaan metrik khusus untuk menginformasikan semua keputusan penjualan. Ini mencakup semuanya, mulai dari pencarian prospek hingga pengurangan churn dan penetapan harga. Alat analitik dapat mengungkapkan dari mana prospek berasal, mengapa perwakilan penjualan menjangkau mereka, dan bagaimana mereka melakukan kontak.

Data tentang seberapa baik kinerja satu produk atau layanan di atas yang lain, interaksi pelanggan mana yang mengarah pada pembelian, dan siapa yang melakukan pembelian versus audiens yang dituju bisnis menawarkan wawasan yang menghasilkan keputusan yang tepat tentang penentuan posisi, harga, dan persona target.

Tim penjualan juga dapat melacak siklus penjualan untuk prospek tertentu dan pesaing mana yang kehilangan prospek hangat. Mengumpulkan informasi demografis dan psikografis dari setiap prospek lebih lanjut membantu pengembangan profil pelanggan, atau persona pembeli.

#4. Buat Profil Pelanggan Ideal

Persona berbasis data menggunakan data yang tersedia yang dikumpulkan untuk lebih memahami audiens target, tanpa asumsi bias dan aspirasi yang mengaburkan keputusan pemasaran. Analisis web real-time, layanan umpan balik pelanggan digital, dan wawasan media sosial membantu bisnis mengembangkan dan memperbarui profil pelanggan dengan kecepatan yang dipercepat. Kombinasi data pihak pertama dan ketiga menciptakan tampilan 360 derajat dari pelanggan suatu merek.

Mengetahui perangkat mana yang digunakan pada setiap tahap perjalanan pelanggan, saluran tempat konsumen memposting konten, apa yang mereka bicarakan, bagaimana mereka meneliti produk, dan sikap umum mereka menawarkan pemahaman mendalam tentang motivasi dan perilaku pembelian. Pemodelan persona tingkat lanjut melalui kecerdasan buatan menggantikan tebakan dengan target pemasaran yang benar-benar akurat.

Buku putih oleh Deloitte lebih jauh menyoroti efisiensi luar biasa dari pemasaran yang didukung data. Perilaku online individu dapat digunakan untuk lebih mengkategorikan konsumen. Misalnya, pelanggan yang mengunjungi halaman “diskon 70%” di situs web dapat dikelompokkan sebagai “pemburu barang murah” dan diberikan produk yang sesuai dengan harga mereka.

#5. Optimalkan Konten Anda

Segmentasi audiens juga dapat digunakan untuk mempersonalisasi pengalaman situs web untuk pelanggan tertentu. Misalnya, katakanlah toko peralatan olahraga memiliki beberapa jenis pelanggan: remaja, profesional muda, atlet serius, dan pria dan wanita lanjut usia, yang memainkan berbagai olahraga. Dalam hal ini, pemasar tidak akan menampilkan sepatu pelatihan anak-anak kepada orang tua karena produk tersebut tidak relevan bagi mereka.

Oleh karena itu, data pasar target dapat membantu bisnis menyesuaikan situs web mereka secara real-time berdasarkan siapa yang mengunjungi. Misalnya, perusahaan mungkin dapat mengidentifikasi bahwa pelanggan adalah pelari jejak melalui perjanjian dengan penyedia data pihak ketiga. Ketika orang tersebut tiba di situs, pemasar dapat menampilkan produk populer yang terkait dengan lari trail.

Atau, jika pengguna mengeklik peralatan yoga, situs web dapat memberikan penawaran sensitif waktu untuk produk yoga saat mereka mengunjungi toko online berikutnya. Apa yang membuat pemasaran berbasis data begitu kuat adalah kemampuan perusahaan untuk menargetkan ulang penawaran produk yoga di tempat lain di seluruh web, yaitu di media sosial, di email, dan di halaman hasil mesin pencari (SERP).

Setiap kali pengguna mengunjungi situs web atau halaman arahan, mereka meninggalkan lebih banyak informasi tentang preferensi dan niat mereka, yang dapat disimpan di platform manajemen hubungan pelanggan. Ini mendukung upaya untuk memetakan perjalanan pelanggan untuk meningkatkan manajemen pengalaman dan peluang untuk sukses. Merek dengan prediksi kebutuhan pelanggan, tantangan pasar, dan peluang baru yang lebih cepat dan akurat memperoleh keunggulan kompetitif.

Ingin berbicara dengan ahlinya?

Hubungi kami di (312) 265-0580

Kesimpulan

Pemasaran digital adalah praktik yang gesit, selalu berubah dan dioptimalkan dengan peluncuran teknologi baru dan perubahan perilaku konsumen. Ini adalah proses yang berkelanjutan dan tidak pernah statis, yang penting untuk diperhatikan jika bisnis ingin memanfaatkan kekuatan penuh dari pengambilan keputusan berbasis data.

Penelitian yang dilakukan oleh Mckinsey menemukan bahwa organisasi berbasis data memiliki kemungkinan 23 kali lebih besar untuk mendapatkan pelanggan, enam kali lebih mungkin untuk mempertahankan mereka, dan 19 kali lebih mungkin untuk mendapatkan keuntungan. Organisasi yang memprioritaskan pemasaran presisi dapat memanfaatkan peluang untuk pertumbuhan granular dan mencapai ketahanan dan ROI yang jauh lebih besar.

Di Comrade Digital Marketing Agency, kami menawarkan layanan pengembangan strategi pemasaran digital berkualitas tinggi yang didasarkan pada pendekatan berbasis data yang membantu perusahaan meningkatkan tingkat konversi mereka sebesar 42%. Jika Anda ingin meningkatkan upaya pemasaran dan pendapatan, tim ahli kami dapat membantu bisnis Anda menghasilkan peningkatan aliran prospek dan penjualan yang berkualitas. Untuk memulai, mengapa tidak memberi tahu kami lebih banyak tentang proyek Anda di sini?