Di era yang didorong oleh data ini, analitik prediktif telah menjadi pengubah permainan bagi pemasar yang ingin tetap kompetitif. Dengan menggunakan algoritma canggih dan pembelajaran mesin untuk memproses data historis, analitik prediktif dalam pemasaran dapat menciptakan prakiraan perilaku pelanggan. Hasil ini kemudian digunakan untuk meningkatkan hasil kampanye. Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang analitik prediktif dan bagaimana Anda dapat menerapkannya dalam strategi pemasaran, Anda berada di tempat yang tepat.

Dalam artikel ini, kami akan membahas secara komprehensif berbagai teknik yang dapat Anda terapkan, memungkinkan Anda mendapatkan manfaat maksimal dan menghindari potensi kendala.

Apa Itu Analitik Prediktif dalam Pemasaran?

Dengan analitik tradisional, sebuah model melihat data historis dan mengasumsikan tren yang sama akan berlanjut di masa depan. Sebaliknya, analitik prediktif menggunakan data yang ada dan teknologi pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan tentang kemungkinan terjadinya suatu peristiwa di masa depan. Dalam pemasaran, analitik prediktif membantu menentukan siapa yang paling mungkin dikonversi atau mengambil tindakan relevan lainnya. Mengantisipasi tindakan dan reaksi masa depan adalah inti dari analitik prediktif.

Apa Manfaat Analitik Prediktif dalam Pemasaran?

Jawaban singkatnya: ada banyak manfaat! Analitik prediktif melampaui metode analisis pemasaran lainnya dalam hal kedalaman, memberikan wawasan dan strategi yang dapat ditindaklanjuti. Berbeda dengan analitik deskriptif, yang berfokus pada apa yang telah terjadi, analitik prediktif dalam pemasaran berfokus pada apa yang akan terjadi selanjutnya. Pendekatan berorientasi masa depan ini memberdayakan pemasar untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan, mengoptimalkan kampanye, dan mengambil keputusan berbasis data dengan percaya diri. Baca terus untuk mengetahui secara spesifik bagaimana analitik prediktif dapat membantu Anda dalam berbagai aspek berikut.

Segmentasi Pemirsa Yang Lebih Baik

Tidak dapat disangkal bahwa segmentasi pelanggan itu penting. Namun, dengan memanfaatkan analitik prediktif dalam upaya segmentasi Anda, Anda membawa strategi ini ke tingkat yang lebih tinggi. Dengan menganalisis pola perilaku, demografi, dan preferensi, Anda dapat menciptakan kelompok yang sangat tertarget, melampaui kategori dasar. Ini berarti kampanye yang lebih personal yang dapat menghasilkan tingkat keterlibatan lebih tinggi, yang pada akhirnya mengarah pada tingkat konversi yang lebih baik. Jika Anda belum menggunakan analitik prediktif untuk segmentasi, Anda kehilangan wawasan berharga.

Tingkat Retensi Pelanggan yang Lebih Tinggi

Analitik prediktif dalam pemasaran membantu Anda mengidentifikasi pelanggan yang hampir meninggalkan funnel. Dengan menganalisis faktor seperti riwayat pembelian, keterlibatan, dan umpan balik, Anda dapat mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk mencegahnya. Dengan analitik prediktif, Anda tidak hanya bereaksi terhadap masalah saat muncul, tetapi juga mencegahnya sama sekali. Ini tidak hanya mengurangi churn tetapi juga membangun hubungan jangka panjang yang lebih kuat dengan pelanggan. Hasilnya adalah peningkatan nilai pelanggan seumur hidup serta kumpulan prospek yang lebih hangat dan lebih mudah dikonversi.

Mengatasi Titik Lemah Sebelum Terlambat

Bayangkan sebuah rantai. Tidak peduli seberapa kuat rantai tersebut, tetap saja bisa putus jika ada satu mata rantai yang lemah. Itulah yang ingin Anda cegah dengan analitik prediktif dalam pemasaran. Jenis pemasaran ini dapat membantu Anda mendeteksi risiko lebih awal, baik itu salah alokasi anggaran atau penargetan segmen yang salah. Dengan analitik prediktif dalam perangkat pemasaran Anda, Anda akan selalu selangkah lebih maju dari masalah dan tidak membuang-buang waktu untuk memperbaikinya.

Bagaimana Cara Kerja Analitik Prediktif dalam Pemasaran Digital?

Menguasai analitik prediktif seperti menjadi seorang peramal, merasakan apa yang mungkin terjadi di masa depan. Namun, tidak seperti meramal, analitik prediktif dalam pemasaran memerlukan banyak kerja keras. Jika Anda siap menghadapi tantangan dan hasil luar biasa yang bisa didapatkan, berikut adalah langkah-langkah yang perlu Anda lakukan.

Mempersiapkan Data

Kualitas hasil yang Anda peroleh dengan analitik prediktif dalam pemasaran sangat bergantung pada data Anda. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisis, Anda perlu melakukan hal-hal berikut:

  • Mengumpulkan data: Jika Anda pernah menjalankan kampanye sebelumnya, data tersebut dapat menjadi bagian dari dataset Anda; namun, jenis data yang Anda butuhkan juga akan bergantung pada tujuan Anda.
  • Membersihkan data: Dalam analitik prediktif, Anda ingin dataset yang sepenuhnya konsisten dan bebas dari kesalahan yang dapat memengaruhi hasil analisis.

Langkah ini sangat penting! Kami bahkan akan mengatakan bahwa ini adalah elemen paling krusial dalam analitik prediktif dalam pemasaran karena berkaitan dengan semua hal yang akan Anda lakukan ke depannya.

Membangun Model

Sekarang kita masuk ke bagian yang menyenangkan! Di sini, Anda memilih algoritma yang akan digunakan untuk data Anda. Berikut beberapa teknik utama analitik prediktif dalam pemasaran:

  • Analisis regresi;
  • Decision trees dan random forests;
  • Neural networks dan model pembelajaran mesin;
  • Teknik clustering dan segmentasi;
  • Analisis deret waktu.

Analitik prediktif modern tidak memerlukan tenaga manusia yang ekstensif. Karena sebagian besar pekerjaan dilakukan melalui perangkat lunak, Anda dapat memilih model yang lebih kompleks untuk mendapatkan analisis yang lebih mendalam.

Validasi

Pemasaran prediktif mengarah pada kampanye yang lebih efektif, tetapi seberapa yakin Anda bahwa strategi Anda benar-benar akan berhasil? Cara terbaik adalah dengan mengujinya terlebih dahulu menggunakan dataset yang berbeda. Dengan begitu, Anda dapat melihat di mana ada masalah dan di mana strategi perlu diperbaiki. Jangan lewatkan langkah ini karena bisa berakibat pada pemborosan anggaran pemasaran serta kebingungan pemirsa akibat pesan yang tidak akurat.

Implementasi

Jika Anda puas dengan hasil model yang dihasilkan, saatnya meluncurkannya! Dalam tahap ini, Anda mengintegrasikan model ke dalam platform dan proses pemasaran yang ada. Prediksi dari model akan menjadi panduan langkah selanjutnya. Namun, Anda tidak harus melakukannya secara manual. Dengan segmentasi dinamis, misalnya, Anda dapat membuat dan memperbarui segmen berdasarkan data real-time.

Pemantauan dan Evaluasi

Meskipun Anda puas dengan hasil model analitik prediktif Anda, model ini tidak bekerja dalam mode "atur dan lupakan." Anda harus terus memeriksa apakah model masih relevan berdasarkan data baru dan perubahan kondisi pasar. Analitik prediktif dalam pemasaran melibatkan pemantauan dan pembaruan rutin untuk memastikan model tetap efektif dan memberikan wawasan yang berharga secara berkelanjutan.

Teknik Utama dalam Analitik Prediktif untuk Pemasaran

Teknik analitik prediktif yang paling cocok untuk pemasaran Anda akan bergantung pada:

  • Tujuan kampanye atau strategi pemasaran;
  • Data yang tersedia;
  • Alat otomatisasi pemasaran prediktif yang Anda miliki.

Berikut beberapa teknik yang umum digunakan:

Analisis Regresi

Analisis regresi adalah teknik statistik yang membandingkan dua variabel untuk melihat keterkaitannya. Dalam pemasaran prediktif, ini membantu dalam membuat prakiraan terhadap KPI penting seperti nilai pelanggan seumur hidup dan pengalokasian anggaran pemasaran yang lebih efektif.

Decision Trees dan Random Forests

Decision Trees adalah model seperti pohon yang digunakan dalam analitik prediktif. Data dibagi menjadi cabang berdasarkan aturan keputusan. Model ini sangat intuitif dan berguna untuk pemetaan visual, menjadikannya salah satu model prediktif pemasaran terbaik untuk kolaborasi. Sementara itu, teknik random forests menggunakan prinsip yang sama seperti pohon keputusan, kecuali bahwa pohon itu sendiri berfungsi sebagai aturan keputusan, bukan cabangnya. Dalam pemasaran prediktif, hutan acak adalah pilihan yang lebih baik jika ada banyak titik keputusan dan data yang terbagi.

Neural Networks dan Model Pembelajaran Mesin

Di sini, neural networks dan pembelajaran mesin digunakan untuk meniru kemampuan manusia dalam mengenali pola. Yang membuatnya sangat baik untuk analitik prediktif adalah kecepatannya yang bahkan tidak bisa disaingi oleh satu tim sekalipun. Inilah yang menjadikannya alat yang sempurna untuk memperbarui segmentasi dan kustomisasi kampanye lainnya berdasarkan data pemasaran real-time. Analitik prediktif juga mengurangi titik buta dan bias, membantu Anda mengidentifikasi tren dan pola yang mungkin tidak dapat Anda temukan sendiri.

Analisis Runtun Waktu

Analisis runtun waktu sangat berguna jika Anda telah mengumpulkan data selama bertahun-tahun. Ini sangat baik untuk pemasaran prediktif, di mana Anda melihat tren dan pola untuk meramalkan hasil di masa depan. Misalnya, model runtun waktu dapat memprediksi permintaan untuk produk atau layanan tertentu. Ini dapat membenarkan peningkatan anggaran iklan Anda sehingga Anda dapat menjangkau lebih banyak pemirsa target. Namun, dengan teknik pemasaran analitik prediktif ini, Anda mungkin tidak dapat menangkap variabel eksternal. Di sini, Anda berasumsi bahwa semuanya tetap sama. Jadi, setiap peristiwa besar atau kejutan dapat memengaruhi efektivitas analisis runtun waktu.

Teknik Klasterisasi dan Segmentasi

Klasterisasi adalah teknik pemasaran analitik prediktif tanpa pengawasan. Ini melibatkan pengelompokan titik data yang serupa berdasarkan karakteristik yang sama. Karakteristik yang sama ini sepenuhnya tergantung pada Anda! Segmentasi pemirsa adalah cara paling umum untuk memanfaatkan analitik prediktif dalam kampanye pemasaran. Dengan melihat lebih dekat berbagai jenis orang yang membentuk pemirsa Anda, Anda dapat memberikan pesan yang lebih baik dan lebih akurat. Ini kemungkinan besar berarti tingkat konversi yang lebih baik bagi Anda. Ada tiga subtipe utama dari teknik pemasaran analitik prediktif ini yang dapat Anda gunakan: K-means, hierarkis, dan DBSCAN.

Klasterisasi K-Means

Klasterisasi K-means adalah subtipe yang paling sederhana dan paling efisien, itulah sebabnya metode ini paling populer. Dalam metode ini, Anda menetapkan jumlah klaster "K", dan setiap titik data akan ditugaskan ke klaster dengan rata-rata terdekat. Di sini, Anda menyempurnakan rata-rata klaster setiap kali Anda mengelompokkan statistik. Teknik pemasaran analitik prediktif ini mungkin mudah digunakan, tetapi memiliki satu kelemahan. Ini memaksa Anda untuk tetap menggunakan jumlah klaster tertentu tanpa mempertimbangkan seberapa tersebar data atau apakah ada banyak outlier.

Klasterisasi Hierarkis

Untuk teknik pemasaran analitik prediktif ini, Anda tidak perlu menetapkan jumlah klaster tertentu. Sebagai gantinya, Anda menyusun data dengan menggunakan nilai naik atau turun. Kemudian, Anda dapat memutuskan berapa banyak klaster yang ingin Anda buat. Hasilnya biasanya disajikan dalam dendrogram. Anda dapat melihatnya pada tingkat makro, mengidentifikasi klaster yang lebih besar. Kemudian, Anda dapat memperbesar untuk mengidentifikasi sub-klaster yang lebih spesifik. Misalnya, ada dua klaster utama: pembeli kelas atas dan pembeli hemat. Namun, jika Anda memperbesar klaster kelas atas, teknik analitik prediktif ini akan menghasilkan lebih banyak sub-klaster untuk mencerminkan karakteristik spesifik, seperti preferensi produk atau lokasi.

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

Ingat bahwa kita membahas bagaimana K-means tidak mempertimbangkan outlier? Masalah itu diselesaikan dengan teknik pemasaran analitik prediktif ini. Ini bekerja untuk kumpulan data yang lebih kompleks sekaligus mengidentifikasi 'noise' atau anomali data. Metode ini membantu Anda mendeteksi perilaku pengguna yang tidak biasa yang mungkin mengindikasikan penipuan. Jika Anda menginginkan teknik pemasaran analitik prediktif yang sangat tangguh dan berfokus pada pola tersembunyi, maka DBSCAN pasti layak untuk dieksplorasi.

Contoh Analitik Prediktif dan Pemasaran: Bagaimana Menerapkannya dalam Kampanye Anda?

Saat ini, potensi aplikasi analitik prediktif hampir tidak terbatas. Karena data adalah bahan dasar dan terpenting dalam pemasaran prediktif, Anda dapat memperoleh manfaat selama Anda memasukkan informasi yang tepat. Anda akan dapat mencapai lebih banyak hal, mulai dari meningkatkan keterlibatan pelanggan hingga mengoptimalkan pengeluaran pemasaran Anda. Namun, bagaimana tepatnya Anda dapat mengintegrasikan analitik prediktif ke dalam kampanye pemasaran Anda? Mari kita selami beberapa contoh praktis dan strategi yang dapat diterapkan untuk menunjukkan bagaimana alat yang kuat ini dapat mengubah upaya pemasaran Anda.

Meningkatkan Keterlibatan

Keterlibatan adalah bagian penting dari setiap kampanye karena ini menunjukkan bahwa konten iklan yang Anda buat benar-benar dikonsumsi. Dengan pemasaran analitik prediktif yang memanfaatkan wawasan berbasis data, berikut adalah cara Anda dapat meningkatkan keterlibatan:

  • Meningkatkan segmentasi pemirsa untuk menyampaikan konten yang lebih personal;
  • Menentukan waktu terbaik untuk menampilkan konten pemasaran dan/atau iklan kepada pemirsa;
  • Mengidentifikasi prospek yang hampir keluar dari funnel sehingga Anda dapat lebih fokus pada mereka.

Seperti yang Anda lihat, analitik prediktif berkontribusi pada tingkat keterlibatan dengan berbagai cara!

Penilaian dan Prioritasasi Prospek

Tidak semua prospek memiliki nilai yang sama. Dan jika Anda ingin fokus pada yang paling penting, Anda memerlukan analitik prediktif. Dengan memberi nilai prospek berdasarkan kemungkinannya untuk berkonversi, tim penjualan Anda dapat memprioritaskan prospek dengan potensi tinggi. Ini akan menghasilkan tingkat konversi yang lebih tinggi karena Anda mengalokasikan lebih banyak sumber daya kepadanya.

Mengoptimalkan Pengeluaran Pemasaran

Ada banyak platform yang dapat Anda gunakan dan banyak cara untuk membeli iklan atau ruang promosi berdasarkan konten yang ingin Anda hasilkan. Namun, bagaimana cara terbaik untuk melakukannya? Analitik prediktif dalam pemasaran dapat memberi Anda wawasan berharga tentang platform mana yang harus diprioritaskan atau jenis konten apa yang akan menarik bagi segmen pemirsa tertentu. Dengan cara ini, Anda memastikan bahwa setiap dolar yang Anda keluarkan untuk kampanye pemasaran memberikan dampak maksimal.

Mengukur Keberhasilan Model Prediktif dalam Pemasaran

Bagaimana Anda tahu apakah analitik prediktif berhasil dalam kasus Anda? Kami menyarankan untuk melihat metrik berikut:

  • Mean absolute error: Ini menunjukkan seberapa dekat harapan Anda terhadap pemasaran analitik prediktif dengan kenyataan. Ini berguna untuk menyesuaikan model lebih lanjut.
  • Tingkat keterlibatan dan konversi: Setelah menerapkan perubahan melalui analitik prediktif, apakah Anda melihat hasil positif dalam upaya pemasaran Anda? Seharusnya ada peningkatan dalam keterlibatan dan tingkat konversi!
  • Return on investment: Alasan utama kita melakukan semua ini adalah untuk meningkatkan hasil dari kampanye kita. Oleh karena itu, Anda harus melihat bagaimana analitik prediktif membantu Anda dalam hal ini.

Setiap KPI dapat digunakan untuk mengukur keberhasilan, terutama saat Anda membandingkan baseline dengan intervensi.

Tantangan dalam Menggunakan Pemodelan Prediktif

Hasil yang luar biasa hanya mungkin jika Anda dapat mengatasi tantangan ini.

  • Kebutuhan akan keahlian: Untuk memulai, Anda perlu memahami berbagai model pemasaran analitik prediktif untuk mengidentifikasi mana yang terbaik untuk digunakan.
  • Pembaruan yang konstan: Bahkan setelah Anda membuat model, Anda perlu terus memperbaruinya agar tetap memberikan hasil yang diinginkan.
  • Investasi sumber daya yang tinggi: Dari pengumpulan dan pemurnian data hingga pengembangan model analitik prediktif, Anda akan memerlukan banyak sumber daya untuk mendapatkan manfaatnya.

Semoga pertimbangan ini tidak menghalangi Anda! Berinvestasi dalam upaya pemasaran yang tahan lama selalu layak dilakukan.

Praktik-Praktik Terbaik untuk Analitik Prediktif dalam Pemasaran Digital

Semua keuntungan yang kita bahas di sini mengasumsikan bahwa Anda melakukan banyak hal dengan benar. Namun, apa sebenarnya yang dimaksud dengan "benar" dalam konteks ini? Analitik prediktif sangat bergantung pada data sebagai satu-satunya sumber wawasan yang akurat. Jadi, praktik terbaik akan terkait dengan ini. Untuk mendapatkan nilai maksimal dari analitik prediktif, ingat praktik terbaik berikut. Ini akan membantu Anda mengatasi tantangan yang mungkin muncul.

Pastikan Data Terkait dengan Tujuan Anda

Apa maksudnya? Meskipun menarik untuk mempelajari pelanggan yang lebih mungkin membeli jaket musim dingin, informasi itu tidak akan berguna untuk kampanye musim panas Anda. Analitik prediktif dapat menimbulkan banyak kegembiraan terkait dengan apa yang bisa Anda lakukan dan temukan dengan data. Namun, dengan kumpulan data besar yang dapat Anda kumpulkan dengan mudah saat ini, semuanya bisa menjadi berlebihan. Jadi, untuk mendapatkan wawasan pemasaran yang lebih relevan dari analitik prediktif, hapus data yang sama sekali tidak terkait dengan hasil yang Anda inginkan.

Bangun Keahlian Anda

Data hanya sebaik bagaimana data itu dapat diterapkan. Meskipun Anda tidak perlu mempelajari teknik pemasaran analitik prediktif dari nol, Anda diharapkan untuk mengenalnya. Anda juga harus memiliki pemahaman mendalam tentang:

  • Kapan waktu terbaik untuk menggunakannya;
  • Keuntungannya;
  • Potensi kelemahan dari setiap metode utama.

Dengan demikian, Anda akan dapat memilih alat analitik prediktif yang tepat untuk digunakan dalam pemodelan.

Mulai dari Skala Kecil

Anda tidak perlu mengubah alur kerja Anda dalam semalam. Sebaliknya, disarankan untuk memulai dengan proyek pemasaran yang lebih kecil dan meningkatkannya secara bertahap. Dengan cara ini, Anda dapat membangun kepercayaan diri dalam cara Anda mendekati masalah dan melatih kemampuan mesin. Keberhasilan Anda dalam analitik prediktif dapat diterjemahkan ke dalam keberhasilan yang lebih besar di masa depan. Misalnya, jika Anda memiliki proyek baru dengan tujuan serupa, Anda dapat menggunakan model yang sudah ada sebagai titik awal dan hanya menyesuaikannya agar lebih sesuai.

Tren yang Muncul dalam Analitik Prediktif untuk Kampanye Pemasaran

Analitik prediktif terus berkembang. Jika Anda ingin tetap berada di depan, Anda perlu memperhatikan tren terbaru. Analitik prediktif mungkin sudah dianggap sebagai salah satu inovasi terbesar dalam bidang pemasaran hingga saat ini, tetapi belum mencapai potensinya sepenuhnya. Perkembangan baru ini membentuk masa depan kampanye pemasaran, menawarkan cara baru untuk melibatkan pelanggan, mengoptimalkan strategi, dan mendorong hasil. Berikut adalah tren utama yang harus Anda perhatikan.

Wawasan Prediktif Lintas-Saluran

Seorang pemasar yang baik tahu bahwa Anda harus mengikuti calon pelanggan di berbagai saluran agar merek tetap ada dalam benak mereka. Oleh karena itu, dapat dimengerti bahwa pemasaran prediktif juga berkembang ke arah ini. Dengan menganalisis data lintas-saluran, pemasar dapat menciptakan pengalaman yang kohesif dan dipersonalisasi yang mendorong keterlibatan dan loyalitas. Dengan cara ini, Anda dapat mencapai hasil yang lebih baik dari analitik prediktif, tidak peduli di mana pemirsa target Anda berada.

Wawasan Prediktif Real-Time

Zaman mengandalkan data historis saja sudah berlalu. Analitik prediktif real-time memungkinkan para profesional pemasaran untuk bertindak berdasarkan wawasan saat itu juga. Misalnya, Anda dapat menyesuaikan penawaran iklan, mempersonalisasi konten situs web, atau mengirim penawaran yang ditargetkan berdasarkan perilaku pelanggan saat ini. Tren ini berkaitan dengan kelincahan dan tingkat responsif, memungkinkan Anda memanfaatkan momentum. Dengan analitik prediktif yang baik, Anda akan selalu selangkah lebih maju!

Model Prediktif yang Didukung AI

Kecerdasan buatan kini digunakan di hampir setiap industri, termasuk dunia pemasaran digital. Model berbasis AI dapat memproses sejumlah besar data secara real-time, mengungkap wawasan yang lebih dalam, dan membuat prediksi yang lebih akurat. Dengan teknologi ini, Anda akan dapat:

  • Membuat rekomendasi yang sangat dipersonalisasi;
  • Menyesuaikan kampanye secara real-time;
  • Mendapatkan analitik prediktif dengan sangat cepat.

Kami memperkirakan akan melihat lebih banyak penggunaan AI di bidang ini di masa depan. Seiring AI semakin terintegrasi ke dalam lebih banyak proses, Anda akan memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada tugas-tugas tingkat tinggi di mana upaya Anda akan memberikan dampak yang lebih signifikan.

Masa Depan Strategi Pemasaran Anda dengan Analitik Prediktif

Selalu ada ruang untuk berbagai jenis analitik dalam kampanye pemasaran dan dalam membentuk strategi yang sukses. Namun, Anda akan kehilangan banyak peluang jika tidak menerapkan analitik prediktif. Saatnya untuk lebih proaktif dalam menetapkan arah rencana pemasaran Anda secara keseluruhan daripada hanya bereaksi terhadap setiap perubahan kecil. Dengan demikian, Anda dapat memanfaatkan perkembangan yang ada daripada terus-menerus mengejar ketinggalan.

Jika Anda ingin mengintegrasikan solusi analitik pemasaran prediktif ke dalam iklan native, pertimbangkan MGID sebagai mitra Anda! Daftar sekarang untuk mengakses alat terbaik, tim kreatif kami, dan manajer pribadi yang akan membantu Anda membuat kampanye yang efektif. Dengan analitik prediktif dan keahlian kami, kita akan mencapai kesuksesan besar bersama!

Pengiklan
Jangkauan Pemirsa
MGID
Platform Periklanan Native