Cara Menggunakan Analisis Prediktif dalam Strategi Pemasaran Anda

Menurut Webopedia, "Analitik prediktif adalah praktik mengekstraksi informasi dari kumpulan data yang ada untuk menentukan pola dan memprediksi hasil dan tren." Kedengarannya rumit — karena memang begitu. Kapan saja Anda menggunakan masa lalu untuk melihat apa yang akan terjadi di masa depan; Anda mengambil risiko.

Namun, tanpa beberapa bentuk analitik prediktif, jauh lebih sulit untuk mencapai tujuan Anda, apa pun itu. Misalnya, dalam bisbol, metode statistik yang dikenal sebagai Sabermetrics sering digunakan sebagai alat analisis prediktif.

Dengan menganalisis statistik atau metrik non-tradisional lanjutan, manajer bisbol membuat keputusan susunan pemain (misalnya, pelempar bantuan apa yang akan digunakan dalam situasi apa) dan kantor depan membuat keputusan personel (pemain muda mana yang harus disusun), semuanya berdasarkan model analitik mereka memprediksi kemungkinan besar terjadi.

Dalam contoh lain, Netflix menggunakan analitik prediktif untuk membantu menentukan program yang diusulkan mana yang akan mereka hasilkan untuk daftar "Pemrograman Asli Netflix" mereka. Keputusan untuk memproduksi serial populer "House of Cards," misalnya, diputuskan setelah menganalisis bintang, sutradara, dan versi Inggris dari pertunjukan tersebut.

Mengapa analitik prediktif?

Ketika departemen pemasaran menggunakan analitik prediktif, mereka lebih baik dalam mengidentifikasi pelanggan potensial. Setelah pelanggan diidentifikasi dan berhasil ditutup, banyak produk lain dapat dipasarkan kepada mereka berdasarkan pola pembelian mereka.

Sekali lagi, bersama dengan data besar, analitik prediktif dapat menunjukkan produk mana yang akan dijual silang kepada konsumen mana. Misalnya, jika seorang pria membeli setelan Armani seharga $4.000, dia akan menjadi target yang lebih baik untuk BMW daripada Honda Civic. Bahkan cross-selling dan upselling intra-produk adalah cabang dari upaya analitik prediktif yang sukses. Dollar Shave Club yang sangat sukses menggabungkan nama yang menarik dengan upaya untuk menjual, memposisikan produk premium di sebelah produk "dolar" di situs webnya.

Ini adalah contoh langsung dari analitik prediktif, atau kecerdasan prediktif, yang berperan dalam kehidupan sehari-hari. Namun, dengan munculnya data besar, analitik prediktif telah berubah menjadi jauh lebih canggih. Algoritme komputer tingkat lanjut (seperangkat instruksi komputer untuk menyelesaikan tugas tertentu) telah membuat ilmu prediksi melalui data lebih akurat dan lebih luas jangkauannya daripada sebelumnya, dan tren ini tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Pemasar yang berada di belakang kurva akan mengalami kesulitan untuk mengejar ketertinggalan.

Analisis prediktif di bidang pemasaran

Bagaimana semua ini berhubungan dengan pemasaran, dan bagaimana seharusnya pemasar memanfaatkan analitik prediktif? Pertama dan terpenting, setiap proses atau alat yang membantu pemasar membedakan kebiasaan membeli konsumen dapat menjadi keuntungan bagi bisnis mereka karena jika Anda dapat "mendekode" kebiasaan membeli di masa lalu, Anda dapat memproyeksikan kebiasaan membeli di masa depan , dan membuat keputusan berdasarkan kebiasaan tersebut. proyeksi. Analisis prediktif membantu memastikan bahwa prediksi ini akurat.

Ketika seorang penonton membeli tiket, misalnya, transaksi tersebut ditangkap oleh sistem komputer penjual tiket dan dimasukkan ke dalam database-nya. Algoritme analitik prediktif kemudian dapat menginstruksikan komputer untuk mengirim email ke pelanggan setiap kali permainan baru akan dibuka. Mengambil langkah lebih jauh, algoritme dapat menentukan genre tertentu (musik, misteri, komedi misalnya) yang dapat digunakan untuk menargetkan pembeli tiket.

Untuk departemen pemasaran, informasi pembelian dapat ditambang dan menjadi dasar untuk promosi tiket, kampanye iklan, hadiah hari permainan, dll.

Mari kita lihat beberapa hal yang dapat dilakukan pemasar ketika semua data yang tersedia ditambang, dan analitik prediktif diterapkan:

1. Menganalisis dan memperkirakan perilaku pelanggan musiman . Hal ini terutama berlaku untuk penjualan online, karena situs e-niaga yang paling sukses adalah situs yang menonjolkan produk yang diinginkan konsumen pada waktu tertentu.
2. Kedua, targetkan produk yang paling menguntungkan kepada pelanggan yang kemungkinan besar akan membelinya . Tidak ada gunanya membuat email atau iklan pop-up untuk Mercedes-Benz kepada anak berusia 13 tahun. Sebaliknya, menargetkan pelanggan kaya untuk produk kelas atas adalah inti dari pemasaran yang efektif.
3. Selanjutnya, lakukan skenario “bagaimana jika” untuk kebiasaan membeli pelanggan (misalnya, jika persediaan produk A habis, siapa yang kemungkinan besar akan membeli produk B?). Di permukaan, ini mungkin tampak seperti masalah rantai pasokan, tetapi kenyataannya adalah, lebih banyak penjualan akan dilakukan jika pemasaran dapat menentukan daftar prioritas item yang harus dimiliki berdasarkan apa yang ditunjukkan oleh algoritme prediktif.
4. Kemudian kembangkan strategi pemasaran dan periklanan yang lebih efektif . Tidak hanya dengan menargetkan audiens yang tepat, tetapi dengan menargetkan mereka dengan pesan, gambar, dan tema yang akan menarik mereka ke produk atau layanan Anda.
5. Kelima, pelajari dan terapkan strategi terbaik untuk memenangkan bisnis yang berulang . Kecerdasan prediktif dapat menginformasikan pemasaran konsumen mana yang paling mungkin menjadi pelanggan tetap. Anggaran semakin ketat. Pemasaran perlu mengalokasikan sumber daya mereka untuk fokus pada target yang memberikan ROI tertinggi, dan tidak ada yang memberikan ROI seperti pelanggan tetap. Dalam kata-kata guru bisnis Edwards Deming "Hasil dari hubungan jangka panjang adalah kualitas yang lebih baik dan lebih baik dan biaya yang lebih rendah dan lebih rendah."
6. Terakhir, prioritaskan pelanggan . Sebagai tambahan di atas, pemasar perlu memprioritaskan pelanggan berdasarkan sejumlah faktor, tidak terkecuali kemungkinan mereka akan menjadi pelanggan tetap. Faktor-faktor lain termasuk tetapi tidak terbatas pada, pelanggan mana yang membeli produk dengan margin tertinggi, pelanggan mana yang paling sedikit menarik biaya, dan pelanggan mana yang paling mungkin untuk melakukan pengembalian.

Alat untuk mengaktifkan analitik prediktif

Untungnya untuk bisnis, tidak perlu mempekerjakan kader pemrogram komputer untuk merancang algoritma analitik prediktif. Ada banyak alat untuk menyelesaikan tugas analitik yang diperlukan untuk menyelesaikan pekerjaan.

Beberapa pemain utama dalam analitik prediktif adalah IBM, SAP, dan Oracle, tetapi bagi perusahaan yang tidak siap untuk solusi "kelas perusahaan" yang mahal dan kompleks, ada alternatif seperti Marketo, Tableau, GoodData, dan banyak lainnya. Perbedaan utama antara alat kelas perusahaan dan vendor yang lebih kecil berkembang biak bukanlah dalam kecanggihan atau fungsionalitas, tetapi bahwa perusahaan SAP dan Oracle-sentris cenderung menyukai keseragaman vendor, sementara pengguna basis data IBM merasa bahwa ada keuntungan menggunakan alat analitik IBM .

Pengoptimalan konversi – halaman arahan pasca-klik

Setiap kampanye pemasaran online atau kehadiran e-niaga apa pun terutama dinilai berdasarkan satu kriteria: jumlah konversi. Kampanye hebat, promosi hebat, bahkan produk hebat hanya hebat jika menghasilkan penjualan.

Dalam pemasaran digital, konversi adalah segalanya. Untuk alasan itu, setiap kampanye iklan online membutuhkan halaman arahan pasca-klik, dan halaman arahan pasca-klik harus dirancang secara profesional untuk menghasilkan arahan, menarik bagi mata, dan ramah pengguna.

Semua pengguna online pernah mengalami frustrasi halaman arahan pasca-klik yang tidak memberikan informasi yang mereka butuhkan, tidak fokus pada satu tindakan, tidak menarik, dan tidak dirancang dengan baik. Untuk pemasar online, yang jalur hidupnya adalah konversi, kurangnya halaman arahan pasca-klik atau halaman arahan pasca-klik yang buruk, adalah racun.

Contoh halaman arahan pasca-klik yang baik dapat ditemukan di sini. Halaman MarketingProfs bersih, menarik, mudah dibaca dan dinavigasi dengan formulir satu bidang yang sederhana.

Untungnya, Instapage adalah platform halaman arahan pasca-klik yang paling ramah desainer yang memungkinkan pemasar membuat halaman arahan pasca-klik konversi tinggi yang indah dalam skala cepat. Dengan fungsionalitas tingkat lanjut seperti pengukuran tepi dan kunci sumbu, editor CSS, ditambah dengan lebih dari 200 template, Anda tidak akan menemukan solusi halaman arahan pasca-klik yang lebih fleksibel, ramah pengguna, dan dapat disesuaikan di mana pun.

Analisis prediktif: Tetap di sini dan tumbuh lebih penting

Analisis prediktif adalah bagian tak terpisahkan dari iklan online saat ini. Dari analitik sederhana, seperti cross-selling berdasarkan pembelian online, hingga aplikasi yang sangat canggih, seperti mencoba mengantisipasi kebiasaan pembelian berbagai segmen konsumen, analitik prediktif menjadi landasan di mana pemasaran dan periklanan online dibangun. Ketika kekuatan pemrosesan komputer meningkat dan penyimpanan data menjadi lebih murah dan lebih murah, tidak ada akhir yang terlihat untuk apa yang dapat dicapai oleh analitik prediktif.

Di masa lalu, pemasaran hanyalah masalah memastikan bahwa department store memiliki cukup barang Natal selama musim Natal dan bahwa surat kabar lokal memiliki kupon dan iklan promosi yang tepat. Saat ini, saluran bata dan mortir ditantang oleh belanja online, dan belanja online melalui PC disaingi oleh smartphone.

Belanja online diproyeksikan melebihi 2 triliun dolar pada tahun 2017, dan pedagang yang tidak mengeksploitasi saluran ini pasti akan menghilang. Pengecer saat ini harus mencurahkan sumber daya yang memadai untuk periklanan dan penjualan online, dan untuk itu, pedagang memerlukan hal-hal berikut:

1. Tim pemasaran dengan pemahaman menyeluruh tentang proses pembelian online. Untuk perusahaan kecil, ini mungkin memerlukan penggunaan konsultan luar.
2. Fokus pada analitik prediktif yang dapat mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang kebiasaan konsumen dan alokasi sumber daya yang efisien serta penargetan iklan yang berdampak.
3. Kreativitas untuk memanfaatkan kebiasaan tersebut dengan bertindak berdasarkan kesimpulan yang diberikan oleh teknologi prediktif.
4. Alat perangkat lunak untuk menambang data dari semua sumber yang tersedia dan menganalisisnya, dan sumber daya TI untuk mengelola alat tersebut dan memberi saran tentang pemilihan alat jika diperlukan.
5. Pemahaman menyeluruh tentang peran penting halaman arahan pasca-klik bermain dalam pengoptimalan konversi dan pengetahuan untuk memilih halaman arahan pasca-klik terbaik, penyedia.

Masa depan analitik prediktif

Pemasaran telah menjadi perusahaan digital, dan analitik prediktif adalah salah satu alat utamanya. Menganalisis kebiasaan konsumen pernah memakan waktu berminggu-minggu untuk menganalisis spreadsheet, tetapi hari ini dilakukan secara real time. Implikasinya jelas: di mana kita berada dan ke mana kita akan pergi, terjalin tidak seperti sebelumnya.

Seiring kemajuan teknologi, kemampuan untuk memprediksi kebiasaan konsumen dan, dalam hal ini, kebiasaan setiap orang, akan menimbulkan beberapa tantangan etika dan hukum. Bahkan sekarang, pemasar harus berhati-hati untuk memastikan bahwa upaya pemasaran mereka tidak melewati batas antara pemasaran dan pelanggaran privasi. Sekali lagi, analitik prediktif akan berperan, tetapi lebih mungkin sebagai solusi untuk masalah daripada masalah itu sendiri.

Daftar untuk demo Instapage Enterprise hari ini.