Memahami Predictive Marketing Analytics dan Cara Menerapkannya Dalam Bisnis Anda

Tidak ada yang namanya ide buruk. Namun dalam bisnis, beberapa ide jelas lebih baik daripada yang lain. Ketika ide Anda didasarkan pada data dan penelitian yang solid, yang membantu mengantisipasi kebutuhan pelanggan Anda, mereka sangat berharga. Analitik pemasaran prediktif memungkinkan pemilik bisnis dan pemasar untuk fokus pada ide terbaik mereka dan berkonsentrasi pada pertumbuhan.

Apa itu Analisis Pemasaran Prediktif?

Analitik pemasaran prediktif adalah cabang analitik pemasaran yang melibatkan penggunaan data, algoritme statistik, dan teknik pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil dan tren masa depan dalam kampanye pemasaran dan perilaku pelanggan. Tujuannya adalah untuk memanfaatkan wawasan berbasis data untuk membuat keputusan yang lebih baik dan mengoptimalkan strategi pemasaran untuk meningkatkan kinerja dan ROI (Pengembalian Investasi).

Jika analisis pemasaran prediktif terdengar rumit, jangan khawatir. Anda mungkin sudah melakukannya cukup lama.

Jika Anda pernah melihat kembali data musiman (misalnya, terkait dengan liburan ) untuk merencanakan strategi kampanye musim berikutnya, Anda telah terlibat dalam analitik pemasaran prediktif. Namun, seperti semua strategi pemasaran lainnya, semakin canggih pendekatan Anda terhadap analitik pemasaran prediktif, semakin besar peluang Anda untuk mengoptimalkan dampaknya.

4 Tahap Analisis Pemasaran Prediktif

Analitik pemasaran prediktif berupaya menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut:

1. Apa yang Terjadi (Analitik Deskriptif): Analisis Deskriptif mengacu pada analisis data historis untuk memahami dan meringkas peristiwa, tren, dan pola masa lalu. Ini adalah tahap dasar dari proses analitik dan memberikan wawasan berharga tentang apa yang telah terjadi di masa lalu.

2. Mengapa “X” Terjadi (Analitik Diagnostik): Analisis Diagnostik adalah tahap analisis data yang berfokus pada pemahaman alasan di balik peristiwa dan hasil di masa lalu. Analitik Diagnostik membantu pemasar, dan analis mengungkap korelasi dan hubungan kausal antara berbagai variabel untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang kinerja pemasaran dan perilaku pelanggan.

3. Kapan “X” Akan Terjadi (Analitik Prediktif): Analisis Prediktif adalah cabang analitik lanjutan yang digunakan untuk meramalkan hasil atau tren di masa mendatang berdasarkan data historis dan algoritme statistik. Ini melibatkan penggunaan berbagai teknik statistik dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola, hubungan, dan korelasi dalam data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau perilaku di masa depan.

4. Bagaimana “X” Bisa Terjadi (Analitik Preskriptif): Analisis Preskriptif adalah tahap analisis data yang paling maju. Ini melampaui Analisis Deskriptif dan Analisis Prediktif untuk memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti dan strategi pengambilan keputusan yang dioptimalkan berdasarkan hasil yang diprediksi.

Jenis Data yang Diinterogasi dalam Analisis Pemasaran Prediktif

Ada alasan bagus mengapa data pemasaran sering disebut sebagai "data besar". Ketersediaan informasi untuk membuat keputusan pemasaran sangat besar. Daftar setiap sumber data dan penggunaan dalam posting blog singkat ini tidak mungkin dilakukan. Namun, berikut ini akan memberi Anda gambaran umum:

• Data Pihak Pertama: Ini adalah data yang dikumpulkan langsung dari interaksi yang dilakukan pelanggan Anda di berbagai saluran pemasaran yang Anda miliki. Data pihak pertama harus tersedia untuk Anda di seluruh tumpukan MarTech yang ada, termasuk pemasaran email, otomasi pemasaran, CRM, dan platform analitik.
• Data Real-Time: Ini digunakan ketika akses langsung ke informasi terbaru sangat penting untuk membuat keputusan tepat waktu atau mengambil tindakan cepat. Misalnya, data real-time menunjukkan bahwa kampanye tidak memberikan volume keterlibatan yang diharapkan sesuai tujuan tim pemasaran. Dalam hal ini, kampanye tersebut dapat dijeda dan diambil langkah-langkah untuk mengoptimalkannya sebelum terlalu banyak uang yang terbuang percuma.
• Data Historis: Ini mewakili catatan peristiwa, transaksi, pengukuran, atau pengamatan yang terjadi di masa lalu dan telah disimpan untuk analisis. Data historis sangat penting saat menetapkan tujuan pemasaran.
• Data Kontekstual: Ini mengacu pada informasi yang memberikan latar belakang atau keadaan yang diperlukan seputar peristiwa tertentu. Data ini mungkin terkait dengan waktu dan lokasi acara pemasaran tertentu atau faktor berpengaruh lainnya seperti cuaca, ekonomi, atau lanskap persaingan.

Analisis Prediktif dan Model Pengukuran

Sama seperti ada banyak sumber data, ada juga banyak model pengukuran analitik prediktif yang tersedia untuk pemasar. Penyebaran setiap model secara luas akan mencerminkan kecanggihan organisasi pemasaran yang menerapkan analitik prediktif sebagai strategi.

Model pengukuran analitik umum meliputi:

• Analisis Kluster: Teknik yang digunakan untuk mengelompokkan titik data yang mirip berdasarkan kesamaannya dalam hal fitur atau atribut. Dengan membuat kumpulan titik data dengan karakteristik serupa, model prediktif dapat disesuaikan dengan segmen atau subkelompok tertentu, yang dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan wawasan yang lebih baik.
• Analisis Kecenderungan: Jenis pemodelan prediktif ini bertujuan untuk menentukan kemungkinan atau probabilitas peristiwa atau perilaku tertentu yang terjadi pada individu atau entitas. Ini sering digunakan dalam pemasaran untuk memprediksi kemungkinan tindakan tertentu, seperti melakukan pembelian, mengklik iklan, berlangganan layanan, atau churn.
• Penyaringan Rekomendasi: Sistem Rekomendasi AKA. Model ini bertujuan untuk memprediksi item atau konten yang mungkin diminati pengguna, dengan tujuan meningkatkan pengalaman pengguna, meningkatkan interaksi, dan mendorong penjualan atau konversi.
• Analisis Prakiraan: Model pengukuran ini adalah jenis pemodelan prediktif yang digunakan untuk memprediksi nilai atau tren masa depan berdasarkan data historis. Peramalan umumnya diterapkan dalam analisis deret waktu, di mana data dikumpulkan dalam interval waktu yang teratur, seperti harian, bulanan, atau tahunan.
• Analisis Deret Waktu: Dalam analisis deret waktu, titik data dicatat secara kronologis, dan setiap pengamatan dikaitkan dengan stempel waktu atau periode tertentu. Analitik prediktif deret waktu sangat berharga untuk memahami pola, tren, dan variasi musiman dalam data dan memprediksi nilai masa depan berdasarkan tren historis.

Industri Menggunakan Analitik Prediktif untuk Pemasaran

Sebenarnya tidak ada batasan untuk jenis organisasi yang dapat memperoleh manfaat dari wawasan yang diberikan oleh analitik pemasaran prediktif.

Apakah Anda bekerja di bidang keuangan, perawatan kesehatan, pendidikan tinggi, perhotelan, atau ritel, akan selalu ada data yang dapat Anda gunakan untuk memprediksi keterlibatan di masa mendatang dan menetapkan tujuan pemasaran.

Terlepas dari vertikal bisnis Anda bekerja, jika Anda tidak menggali lebih dalam data yang tersedia, Anda meninggalkan uang tunai di atas meja . Lebih buruk lagi, Anda akan membuang-buang uang.

Manfaat Predictive Analytics dalam Pemasaran

Pengetahuan adalah kekuatan. Analitik prediktif menghilangkan banyak tebakan dari strategi pemasaran Anda. Pendekatan ini akan membantu Anda merencanakan dan melaksanakan kampanye pemasaran yang lebih efisien dan mengurangi pemborosan.

Anda dapat menggunakan analitik pemasaran prediktif untuk:

• Buat perpesanan yang terhubung dengan audiens Anda
• Kurangi waktu yang dihabiskan untuk menargetkan orang yang salah
• Tingkatkan praktik prioritas prospek dengan penskoran prospek
• Meningkatkan akuisisi pelanggan
• Tingkatkan tingkat retensi pelanggan dan prediksi tingkat churn
• Perlindungan terhadap hilangnya cookie
• Optimalkan kesuksesan kampanye
• Meningkatkan efisiensi tim
• Mempengaruhi pengembangan produk di masa depan

Proses Penerapan Predictive Marketing Analytics

Sementara analitik pemasaran prediktif adalah strategi pemasaran yang sangat canggih, itu tersedia untuk bisnis dan organisasi pemasaran dari segala bentuk dan ukuran.

Seperti semua strategi pemasaran yang hebat, penerapan analitik pemasaran prediktif dimulai dengan tujuan sederhana.

Selama tahap definisi proyek, Anda ingin membuat daftar prioritas dan kemudian mencari tahu apa yang diinginkan dan apa yang mungkin sebelum mendapatkan dukungan internal. Jangan khawatir jika Anda tidak dapat mencentang semuanya dari daftar Anda secara berurutan; pemasaran yang sukses seringkali merupakan proses membuat keuntungan marjinal itu.

Langkah selanjutnya dalam perjalanan Anda meliputi:

• Pengumpulan data
• Pengolahan data
• Pemodelan
• Penafsiran
• Optimasi

Ini kemudian hanya masalah bilas dan ulangi, berhati-hati untuk belajar dari iterasi sebelumnya dan membangun kembali dengan lebih baik. Sepanjang proses, Anda akan belajar di mana ada celah dalam tumpukan MarTech Anda dan pengetahuan tim pemasaran yang perlu ditangani saat Anda bergerak maju.

Belajarlah lagi

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana pakar analitik pemasaran di emfluence dapat membantu Anda menjadi lebih kreatif dan produktif dengan analitik pemasaran prediktif, hubungi kami hari ini di [email protected] .