Biaya rata-rata per klik (CPC) untuk iklan Google Search meningkat 17% setiap tahun. Meskipun biaya iklan terus naik, iklan berbayar tetap menjadi salah satu channel terbaik bagi brand eCommerce untuk meningkatkan penjualan.
Namun, ada tantangan besar: tidak semua brand mendapatkan hasil sesuai harapan. Bisa jadi Anda sudah menghabiskan lebih banyak anggaran, tetapi hasilnya justru kurang maksimal.
Apa rahasia di balik brand yang berhasil meraih ROAS tinggi? Mereka tidak hanya mengandalkan dashboard tradisional yang statis dan kurang memberikan wawasan yang bisa ditindaklanjuti.
Mereka memanfaatkan predictive analytics untuk mengoptimalkan strategi iklan mereka. Alih-alih hanya menebak-nebak, mereka menggunakan data untuk memprediksi perilaku pelanggan dan mengalokasikan anggaran secara lebih efektif.
Dalam blog ini, kita akan membahas bagaimana predictive analytics dapat membantu meningkatkan ROAS untuk Google dan Facebook Ads, serta bagaimana Anda bisa mulai menerapkannya hari ini. Mari kita bahas lebih dalam!
Tantangan dalam Meningkatkan ROAS dan Cara Predictive Analytics Sebagai Solusi
Untuk meningkatkan ROAS, setiap keputusan harus didasarkan pada data serta prediksi masa depan berdasarkan perilaku historis.
Berikut cara predictive analytics membantu mengatasi tantangan dalam iklan berbayar:
1. Mengukur Dampak Channel Non-Digital
Banyak brand berinvestasi di saluran offline seperti TV, direct mail, dan promosi di toko fisik. Namun, melacak dampaknya terhadap penjualan digital sering kali menjadi tantangan.
Faktanya, cross-channel attribution adalah salah satu hambatan terbesar dalam mengoptimalkan ROAS.
Tanpa gambaran yang jelas tentang bagaimana setiap saluran memengaruhi konversi, brand sering kali salah dalam mengalokasikan anggaran iklan.
Dengan predictive models, Anda dapat menganalisis perilaku pembelian sebelumnya, kunjungan website, dan data CRM untuk memahami bagaimana saluran offline berkontribusi terhadap penjualan online.
2. Pembuatan Konten dan Kualitas
Howard Gossage (seorang ahli periklanan Amerika) pernah mengatakan, “Faktanya, tidak ada yang membaca iklan. Orang membaca apa yang menarik bagi mereka—dan terkadang itu adalah iklan.”
Tanpa insight tentang apa yang benar-benar menarik bagi audiens, brand berisiko menghabiskan anggaran untuk iklan yang tidak efektif.
Platform analitik eCommerce berbasis AI seperti Graas menganalisis performa iklan sebelumnya, interaksi audiens, dan tren industri untuk mengidentifikasi pola konten yang paling berhasil.
AI juga dapat memprediksi tingkat engagement, membantu brand menghindari pendekatan coba-coba dan langsung menciptakan konten yang mendorong konversi.
3. Ad Fatigue
Menjalankan iklan yang sama terlalu lama dapat menyebabkan ad fatigue—di mana CPC naik dan ROAS menurun. Sayangnya, banyak brand tidak menyadari kapan audiens sudah terlalu sering melihat iklan mereka.
Predictive analytics mendeteksi tanda-tanda awal ad fatigue dengan memantau tren engagement dan penurunan CTR.
AI juga memberikan wawasan mengenai kapan waktu optimal untuk mengganti iklan serta merekomendasikan elemen kreatif baru agar tetap fresh dan menarik. Hasilnya? Respons audiens tetap tinggi.
4. Scaling Personalization
Banyak brand kesulitan menghadirkan pesan yang dipersonalisasi untuk berbagai segmen audiens tanpa harus melakukan semuanya secara manual.
Di sinilah machine learning berperan—menganalisis data pelanggan untuk memprediksi niat beli dan secara otomatis mengelompokkan audiens.
AI-powered dynamic ad creatives menyesuaikan pesan iklan secara real-time berdasarkan perilaku pengguna, lokasi, dan riwayat pencarian mereka. Hasilnya? Konversi tinggi tanpa usaha manual tambahan.
5. Adaptasi Terhadap Tren
John Chambers, mantan CEO Cisco, pernah mengatakan bahwa 40% bisnis akan mati dalam 10 tahun jika mereka tidak mampu beradaptasi dengan teknologi baru.
Brand yang gagal menyesuaikan diri dengan perubahan perilaku konsumen dan tren eCommerce cenderung mengalami penurunan ROAS.
Predictive analytics yang diterapkan pada data real-time dapat memindai pasar, aktivitas kompetitor, dan tren media sosial untuk memprediksi perubahan permintaan.
Dengan mengenali tren lebih awal, brand dapat menyesuaikan strategi iklan secara proaktif—memungkinkan mereka meluncurkan kampanye yang sesuai dengan minat konsumen sebelum kompetitor menyadarinya.
Optimasi Campaign di Meta dan Google Ads dengan Predictive Analytics
Berikut cara menggunakan predictive analytics untuk mengoptimalkan campaign di Meta dan Google Ads agar mendapatkan ROAS yang lebih tinggi:
1. Bid Lebih Cerdas dengan Predictive Bidding
Menyesuaikan bid secara manual sudah tidak lagi efektif dalam dunia periklanan eCommerce. Platform predictive analytics membantu menyederhanakan proses bidding dengan mengidentifikasi klik yang memiliki peluang konversi tertinggi.
Model AI ini memastikan anggaran dialokasikan ke keyword dan ad set yang memberikan hasil terbaik, sehingga tidak ada pemborosan maupun underbidding.
Dengan mengintegrasikan Graas’ advanced analytics, Anda dapat menyesuaikan bid secara dinamis berdasarkan sinyal data real-time, seperti jenis perangkat, waktu, dan niat pengguna.
Hasilnya? Ad spend selalu dioptimalkan tanpa perlu intervensi manual, memungkinkan Anda tetap kompetitif sekaligus mempertahankan profitabilitas.
2. Menargetkan Audiens dengan Intensi Pembelian Tinggi
Banyak brand menghabiskan ad spend untuk audiens yang terlalu luas, termasuk pengguna yang kemungkinan besar tidak akan berkonversi.
Dengan predictive analytics, bisnis dapat mengidentifikasi pengguna dengan niat beli tinggi melalui analisis sinyal perilaku, seperti kunjungan situs, tampilan halaman produk, add-to-cart, dan tingkat engagement.
Alih-alih menampilkan iklan ke audiens umum, brand kini bisa lebih fokus pada pengguna yang sudah berada dalam tahap pertimbangan untuk membeli.
Melalui predictive analytics dari Graas, bisnis dapat menilai prospek (lead scoring) dan mengalokasikan lebih banyak anggaran untuk segmen pelanggan bernilai tinggi—memastikan iklan menjangkau pengguna yang paling potensial untuk menghasilkan konversi.
3. Optimasi Ad Placement Secara Otomatis
Tidak semua ad placement memberikan hasil yang sama. Ada pengguna yang lebih aktif berinteraksi dengan YouTube Ads, sementara yang lain lebih responsif terhadap Instagram Reels, Google Search, atau Facebook Stories.
Daripada melakukan uji coba manual, predictive analytics dapat mengidentifikasi platform terbaik untuk setiap segmen audiens secara otomatis.
Dengan teknologi ini, brand bisa menganalisis performa lintas channel, mengetahui di mana ROAS paling tinggi, dan menentukan format iklan mana yang paling efektif untuk menghasilkan konversi.
4. Mencegah Churn dengan Dynamic Retargeting
Banyak calon pembeli meninggalkan perjalanan pembelian di berbagai tahap, sehingga strategi retargeting yang sama untuk semua orang sering kali kurang efektif.
Predictive analytics membantu brand mengenali tanda-tanda pengguna yang akan drop off, lalu mengirimkan pesan yang tepat pada waktu yang tepat untuk menarik mereka kembali.
AI-powered retargeting menyesuaikan strategi berdasarkan perilaku pelanggan. Jika pengguna meninggalkan cart, mereka bisa lebih tertarik dengan diskon eksklusif dalam waktu terbatas. Jika mereka mengunjungi beberapa halaman produk tetapi tidak membeli, rekomendasi produk yang dipersonalisasi bisa menjadi pemicu konversi.
Graas menyelesaikan tantangan ini dengan mengelompokkan pelanggan secara cerdas dan menentukan platform terbaik untuk retargeting. Hasilnya? Iklan Anda menjangkau pengguna di channel dengan peluang konversi tertinggi.
5. Optimasi Pembagian Anggaran Antar Campaign
Tidak semua campaign, keyword, dan creative memiliki performa yang sama. Namun, mengatur anggaran secara manual berdasarkan performa sebelumnya tidak scalable.
Predictive analytics mengotomatisasi alokasi anggaran dengan menganalisis tren ROAS historis dan permintaan pasar, lalu memprediksi campaign mana yang akan menghasilkan ROI terbaik.
Graas membawa ini lebih jauh dengan merekomendasikan distribusi anggaran optimal antara Meta dan Google Ads.
Alih-alih membagi anggaran berdasarkan insting, brand kini bisa mengalokasikan dana iklan berdasarkan insight performa real-time untuk mendapatkan hasil maksimal.
Meningkatkan Strategi Berdasarkan Platform
Untuk memaksimalkan ROAS, brand perlu menganalisis performa iklan di berbagai platform—baik di marketplace seperti Amazon dan Flipkart maupun di website D2C (direct-to-consumer).
Predictive analytics membantu mengidentifikasi di mana anggaran iklan menghasilkan return tertinggi, sehingga alokasi dana bisa lebih efektif.
Berikut cara mengoptimalkan channel menggunakan predictive analytics:
Bandingkan Conversion Rate di Setiap Channel
Gunakan predictive models untuk menganalisis data historis dan menentukan platform mana yang memiliki conversion rate terbaik untuk produk tertentu.
Tingkatkan pacing ad spend di channel yang berkinerja tinggi dan kurangi anggaran pada channel yang kurang efektif.
Optimalkan Product Listings & Ad Copy Sesuai Platform
Setiap platform memiliki pola keterlibatan yang berbeda. AI platform seperti Graas dapat menganalisis keyword, visual, dan pesan iklan yang paling efektif di masing-masing channel.
Sesuaikan ad creative berdasarkan pola yang bekerja paling baik di marketplace dibandingkan dengan D2C website.
Prediksi Permintaan untuk Menyesuaikan Inventori & Ad Spend
Prediktif forecasting dalam eCommerce membantu mengidentifikasi produk mana yang akan berkinerja terbaik di setiap platform berdasarkan tren musiman dan perilaku konsumen.
Cegah over-advertising pada produk dengan stok rendah dan hindari kehabisan stok pada produk yang berpotensi tinggi.
Sesuaikan Harga & Promosi Secara Dinamis
AI dapat melacak harga kompetitor di berbagai marketplace dan memberikan rekomendasi penyesuaian harga real-time agar tetap kompetitif.
Jalankan promosi spesifik per platform berdasarkan prediksi lonjakan permintaan, bukan hanya berdasarkan asumsi.
Identifikasi Customer Lifetime Value (LTV) Berdasarkan Platform
Predictive analytics dapat menentukan di mana pelanggan dengan LTV tertinggi berbelanja—apakah di Amazon, Shopee, Flipkart, atau D2C site.
Alokasikan lebih banyak anggaran ke platform yang mendorong repeat purchase dan tingkat retensi pelanggan lebih tinggi.
Dengan memanfaatkan predictive analytics, brand dapat memprioritaskan channel dengan performa terbaik, mengoptimalkan campaign untuk setiap platform, dan memastikan ad spend menghasilkan profitabilitas maksimal.
Kesimpulan
Predictive analytics adalah kunci untuk memaksimalkan ROAS di Google dan Meta Ads. Dengan teknologi ini, brand bisa menawar lebih cerdas, mengoptimalkan placement, mencegah churn, dan banyak lagi.
Apa yang biasanya butuh minggu untuk dikerjakan secara manual, kini bisa dilakukan secara real-time—membuat insight yang dihasilkan jauh lebih bernilai.
Graas, platform AI-driven eCommerce analytics, menganalisis data real-time, memprediksi tren, dan mengotomatiskan optimasi untuk memastikan anggaran iklan Anda menghasilkan return terbaik.
Tak ada lagi anggaran terbuang sia-sia—hanya keputusan berbasis data yang lebih cerdas untuk meningkatkan profitabilitas.
🚀 Ingin meningkatkan ROAS? Temukan bagaimana AI advanced analytics dari Graas dapat mengoptimalkan campaign dan profit Anda. Daftar sekarang!
Comments