Apakah Anda tahu? Forecasting yang tidak akurat dan strategi ad spend yang kurang terencana dapat membuat brand eCommerce kehilangan hingga 20% potensi pendapatan selama event mega sale.
Mega sale days semakin besar setiap tahunnya. Dengan persaingan yang ketat di website D2C, marketplace, dan social commerce, cara untuk menonjol adalah dengan strategi pengeluaran yang cerdas. Tapi mengelola ad spend secara efektif di tengah lonjakan permintaan? Itu masih jadi tantangan.
Setiap tahun, Anda mendapatkan anggaran marketing dan target yang harus dicapai. Beberapa terasa realistis, sementara yang lain cukup ambisius. Namun, satu tujuan tetap sama: meningkatkan ROI dan ROAS.
Agar bisa langsung tancap gas dan terus berkembang setiap kuartal, pacing ad spend harus tepat. Jika terlalu cepat, anggaran habis sebelum puncak mega sale. Jika terlalu lambat, Anda melewatkan momen konversi penting.
Di sinilah forecasting berperan. Dalam panduan ini, kami akan membahas bagaimana predictive forecasting dapat membantu Anda mengoptimalkan ad spend untuk sukses di mega sale.
Mari kita bahas!
Tantangan eCommerce Multi-Channel
Sebelum membahas bagaimana predictive forecasting membantu mengatur ad spend, mari kita pahami dulu tantangan yang dihadapi bisnis eCommerce saat beriklan di berbagai platform.
1. Perbedaan Perilaku Konsumen di Setiap Platform
Setiap platform memiliki pengalaman pengguna, audiens, dan pola belanja yang berbeda. Di website D2C Anda, pelanggan datang dengan niat—mereka sudah mengenal brand Anda dan secara aktif mencari produk Anda.
Tapi situasinya berubah begitu Anda masuk ke marketplace.
Marketplace seperti Amazon, Flipkart, dan Shopee memiliki basis pengguna masing-masing dengan kebiasaan belanja yang berbeda.
Misalnya, seorang pembeli yang mencari buku mungkin langsung menuju Amazon daripada Flipkart, meskipun kedua platform menjual judul yang sama. Hal ini berlaku di berbagai industri—beberapa platform menarik pembeli yang sensitif terhadap harga, sementara yang lain lebih diminati oleh pelanggan premium.
Perbedaan perilaku ini membuat pacing ad spend menjadi lebih kompleks. Di website sendiri, Anda bisa lebih mudah memprediksi permintaan. Namun, saat memperluas ke marketplace, Anda perlu menyesuaikan anggaran iklan berdasarkan faktor eksternal seperti tingkat persaingan dalam kategori dan perubahan preferensi platform—dan tanpa data, hal ini sulit dilakukan.
2. Persaingan Real-Time di Marketplace
Marketplace berjalan dengan persaingan yang ketat dan real-time. Jika Anda ingin mendapatkan sponsored listing untuk pencarian dengan niat beli tinggi, kemungkinan besar pesaing Anda juga mengincarnya.
Ini berarti Anda terus-menerus bersaing dalam bidding dengan brand lain yang menargetkan audiens yang sama. Hasilnya? Biaya iklan bisa naik turun secara tidak terduga. Bid yang efektif hari ini mungkin tidak lagi relevan besok karena pesaing meningkatkan anggarannya.
Tanpa pacing yang strategis, Anda bisa menghabiskan anggaran terlalu cepat atau kehilangan slot iklan utama saat permintaan sedang tinggi.
Inilah mengapa iklan di marketplace perlu keseimbangan—Anda harus menawar cukup tinggi untuk mendapatkan placement strategis, tapi tidak terlalu agresif hingga anggaran habis terlalu cepat.
3. Tren Musiman dan Regional
Permintaan konsumen tidak tetap. Polanya berubah sesuai musim, peristiwa tertentu, hingga lokasi. Ambil contoh Hari Valentine. Di awal Januari, hanya sedikit brand yang melakukan bidding untuk kata kunci seperti "Hadiah Hari Valentine." Tapi menjelang pertengahan Januari (seperti yang terlihat pada tren global lima tahun terakhir), permintaan dan persaingan meningkat tajam.
Jika Anda tidak memprediksi ad spend dengan benar, ada dua risiko utama:
Belanja terlalu awal – Jika Anda menghabiskan anggaran sebelum lonjakan permintaan, Anda bisa saja menyasar pembeli yang belum siap membeli.
Belanja berlebihan saat puncak permintaan – Jika pacing tidak tepat, Anda bisa terjebak dalam perang bidding di menit-menit terakhir, yang menaikkan biaya tanpa hasil maksimal.
Tanpa strategi yang jelas dalam mengatur anggaran vs. ROAS, banyak brand akhirnya menebak-nebak—terlalu agresif di awal atau justru melewatkan momen penjualan terbaik.
Bagaimana Forecasting yang Akurat Mengatasi Tantangan Ini bagi Bisnis eCommerce
Pacing ad spend bukan sekadar menetapkan anggaran dan berharap hasilnya bagus. Tanpa forecasting, Anda sebenarnya hanya menebak dalam menentukan bidding.
Predictive forecasting membantu bisnis mengendalikan strategi iklan mereka, memastikan setiap dolar dialokasikan di tempat yang paling efektif. Begini caranya:
1. Mengoptimalkan Ad Spend di Berbagai Platform
Tidak semua platform menghasilkan ROI yang sama. Beberapa lebih efektif dalam menarik pelanggan bernilai tinggi, sementara yang lain lebih cocok untuk penjualan dalam jumlah besar. Forecasting membantu memprediksi platform, kategori, dan wilayah mana yang memberikan hasil terbaik.
Sebagai contoh, jika data menunjukkan bahwa iklan Instagram lebih efektif untuk pembelian impulsif, sementara Google Shopping lebih baik untuk produk bernilai tinggi, Anda bisa menyesuaikan anggaran sesuai pola tersebut. Alih-alih menyebar anggaran secara merata, forecasting membantu Anda fokus pada channel yang memberikan keuntungan maksimal.
Hal yang sama berlaku untuk wilayah. Jika tren sebelumnya menunjukkan bahwa pembeli di Asia Tenggara lebih aktif selama mega sale, sementara lalu lintas dari AS menurun, Anda bisa mengalihkan anggaran ke pasar yang lebih potensial.
2. Penyesuaian Secara Real-Time
Mega sale days sulit diprediksi. Sebuah produk bisa viral dalam semalam, dan permintaan bisa berubah dalam hitungan jam. Tanpa penyesuaian secara real-time, Anda berisiko kehilangan peluang penjualan atau justru menghabiskan anggaran untuk iklan yang tidak efektif.
Predictive forecasting memungkinkan Anda menyesuaikan pengeluaran iklan secara dinamis berdasarkan data terkini. Jika suatu produk tiba-tiba naik daun, Anda bisa mengalokasikan lebih banyak anggaran ke sana. Sebaliknya, jika ada ad set yang tidak menghasilkan konversi, Anda bisa menguranginya sebelum menghabiskan terlalu banyak dana.
Misalnya, jika permintaan iklan secara keseluruhan menurun, biaya iklan bisa ikut turun. Ini bisa menjadi peluang untuk mendapatkan placement strategis dengan biaya lebih rendah. Forecasting membantu Anda mengidentifikasi tren ini lebih awal, memastikan anggaran iklan digunakan secara optimal.
3. Menyesuaikan Anggaran Iklan dengan Permintaan
Kesalahan umum saat mega sale adalah tidak menyelaraskan pengeluaran iklan dengan permintaan yang sebenarnya. Beberapa brand menghabiskan terlalu banyak untuk iklan tanpa mempertimbangkan apakah stok mereka cukup untuk memenuhi pesanan. Sementara itu, ada yang gagal meningkatkan anggaran saat permintaan memuncak, sehingga kehilangan peluang penjualan.
Dengan forecasting yang akurat, Anda bisa menyesuaikan anggaran iklan dengan pola permintaan yang sebenarnya. Jika permintaan untuk suatu produk diperkirakan melonjak di paruh kedua kampanye, Anda bisa mengatur pacing anggaran agar lebih optimal.
Alih-alih menghabiskan anggaran di awal, Anda bisa menahannya dan menggunakannya ketika traffic pembeli sedang tinggi—misalnya pada pukul 16.00.
Selain itu, ketersediaan stok juga berperan penting. Jika forecasting menunjukkan bahwa SKU tertentu akan cepat habis, Anda bisa menyesuaikan bidding agar tidak terlalu banyak mengiklankan produk yang tidak bisa segera di-restock. Dengan cara ini, anggaran iklan tetap efektif tanpa menyebabkan kendala dalam pemenuhan pesanan.
Forecasting Berbasis AI: Game-Changer untuk eCommerce Saat Mega Sale
Bagaimana cara memastikan bahwa performa iklan sebelumnya benar-benar memaksimalkan profit? Apakah Anda menghabiskan terlalu sedikit dan melewatkan peluang? Atau justru terlalu boros hingga menggerus margin keuntungan?
Forecasting berbasis AI membantu menjawab pertanyaan ini sebelum semuanya terlambat.
Idealnya, Anda perlu mengevaluasi margin target saat ini dibandingkan dengan total margin yang tersedia. Berapa banyak yang sudah diinvestasikan untuk iklan? Apakah jumlahnya sudah optimal, atau perlu disesuaikan? Jika dilakukan secara manual, analisis ini memakan waktu lama—dan saat jawabannya ditemukan, sale sudah berakhir.
Inilah mengapa forecasting berbasis AI sangat penting. Ia memungkinkan Anda mengambil keputusan secara real-time, bukan menyesal setelah sale selesai.
Berikut cara AI-powered forecasting mengubah strategi iklan selama mega sale:
1. Menganalisis Data dalam Jumlah Besar untuk Insight yang Lebih Akurat
Forecasting berbasis AI tidak hanya melihat penjualan sebelumnya, tetapi juga menganalisis pola dari berbagai faktor—mulai dari pendapatan historis, tren musiman, harga kompetitor, hingga perilaku pelanggan.
AI bisa mengidentifikasi produk mana yang berpotensi menjadi best-seller dan merekomendasikan anggaran iklan optimal untuk setiap platform.
Alih-alih mengandalkan intuisi, bisnis bisa menggunakan insight berbasis AI untuk mengalokasikan anggaran dengan lebih strategis, memastikan ROI maksimal.
2. Adaptasi Secara Real-Time
Seperti yang sudah disebutkan, perilaku konsumen bisa berubah dalam hitungan menit selama mega sale. AI forecasting secara terus-menerus memantau tren real-time, seperti lonjakan permintaan pada produk tertentu atau perubahan strategi bidding dari kompetitor. Berdasarkan perubahan ini, AI membantu menyesuaikan alokasi anggaran iklan secara otomatis.
Jika sebuah produk mulai trending, AI akan meningkatkan anggaran iklan untuk produk tersebut. Sebaliknya, jika sebuah kampanye iklan tidak menghasilkan performa yang baik, AI akan mengalihkan anggaran ke campaign yang memiliki tingkat konversi lebih tinggi, sehingga mencegah pemborosan biaya iklan.
3. Memprediksi Sensitivitas Harga dan Diskon
Menentukan kombinasi optimal antara anggaran iklan dan diskon sangat penting untuk memaksimalkan konversi sekaligus menjaga profitabilitas. Dengan memanfaatkan insight berbasis data, brand dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dalam hal penetapan harga, strategi iklan, dan positioning produk.
Sebagai contoh, mari kita lihat performa sebuah brand selama campaign BFCM:
Saat Anda melihat performa data iklan, akan terlihat perbedaan profitabilitas yang signifikan dari semua ad grup:
Produk 2 memiliki margin tinggi sebesar 30% dan menghasilkan profit sebesar $22.500
Produk 4 justru mengalami kerugian dengan margin negatif, kehilangan $5.000
Saat mega sale berlangsung, tidak banyak waktu untuk mengoptimalkan setiap campaign satu per satu. Namun, Graas Forecast menganalisis 18-24 bulan data iklan (termasuk penjualan, harga, diskon, dan inventaris) untuk membantu mengidentifikasi alokasi anggaran optimal berdasarkan berbagai variabel seperti COGs, margin, performa sebelumnya, dan tingkat permintaan.
Dengan cara ini, predictive forecasting memastikan profitabilitas maksimum dalam setiap keputusan marketing:
4. Integrasi Cross-Platform untuk Strategi yang Terpadu
Menjalankan iklan di berbagai platform (D2C, marketplace, dan social commerce) sering kali menciptakan data yang terfragmentasi.
AI mengintegrasikan semua insight dari berbagai platform ke dalam satu tampilan, sehingga brand dapat melihat dengan jelas di mana anggaran iklan bekerja paling efektif.
Hal ini mencegah bisnis menghabiskan terlalu banyak di satu channel sementara melewatkan peluang di channel lain.
Dengan sentralisasi berbasis AI, brand dapat mengeksekusi strategi yang lebih sinkron, mengoptimalkan pacing iklan di semua platform untuk memastikan mega sale berjalan lebih efisien dan menguntungkan.
Studi Kasus: Bagaimana Sebuah Brand Sportswear Global Menggunakan AI Forecasting untuk Mengoptimalkan Ad Pacing
Sebuah brand sportswear global terkemuka memanfaatkan AI-driven forecasting untuk menyempurnakan strategi pengeluaran iklannya selama mega sale event—dan hasilnya luar biasa.
Dengan menganalisis data penjualan historis, tren pasar, dan perilaku pelanggan, brand ini mencapai akurasi prediksi penjualan lebih dari 85%. Hal ini memungkinkan mereka mengalokasikan anggaran dengan lebih efisien di berbagai platform, memastikan setiap dolar iklan digunakan di tempat dan waktu yang tepat.
Berkat forecasting yang akurat, brand ini berhasil mengoptimalkan ad pacing dan perencanaan inventaris, sehingga mencapai 98,5% dari target penjualan kuartalan. Alih-alih menghabiskan anggaran di channel yang kurang efektif, mereka mengalokasikan sumber daya ke platform dengan ROI tinggi, meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
Dampaknya? Penjualan meningkat 14,67% hanya dengan tambahan 10% anggaran iklan. Dengan insight berbasis AI, brand ini dapat mengambil keputusan anggaran yang lebih cerdas, menyeimbangkan antara pengeluaran dan pertumbuhan pendapatan.
Kesimpulan
AI-driven forecasting membantu bisnis mengelola kompleksitas pengeluaran iklan sekaligus memaksimalkan pertumbuhan.
Dengan memanfaatkan insight berbasis data, brand dapat mengoptimalkan anggaran, meningkatkan ROI, dan tetap selangkah lebih maju dalam menghadapi perubahan pasar.
Ingin mencapai akurasi forecast hingga 85% lebih baik? Temukan bagaimana Graas dapat menyederhanakan operasional bisnis Anda. Pelajari lebih lanjut tentang Solusi Data Graas!
Commenti