Ekosistem eCommerce selalu berubah.
Persaingan semakin ketat setiap hari, perubahan keinginan konsumen terjadi dengan cepat, dan hal yang ada di pasar juga berubah dengan kecepatan yang sama.
Maka dari itu, sangat penting bagi brand untuk memiliki sumber daya yang tepat agar dapat membuat keputusan yang cepat dan cerdas.
Di sinilah analitik prediktif marketing menjadi sangat berguna.
Apa itu Analitik Prediktif dalam Marketing?
Analitik prediktif dalam pemasaran menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk memprediksi kecenderungan atau perilaku pelanggan di masa depan.
Ini menggunakan data historis dan menganalisis pola-pola untuk pengambilan keputusan dan perencanaan yang lebih baik. Hal ini membantu profesional pemasaran memprediksi kebutuhan, meningkatkan efisiensi kampanye, dan menginvestasikan sumber daya secara bijak.
Dengan demikian, bisnis dapat memproyeksikan hasil seperti churn, nilai umur pelanggan, dan permintaan produk menggunakan model machine learning.
Pikirkan hal ini.
Inventaris adalah salah satu aspek bisnis yang penting untuk operasi yang sukses dan dapat ditingkatkan melalui analitik prediktif. AI menggunakan informasi penjualan sebelumnya, pola musiman, dan standar industri untuk memproyeksikan jumlah unit suatu produk.
Ini dapat membantu Anda menyimpan barang paling populer pada musim tertentu sebelum permintaan melonjak, sehingga mengurangi potensi kerugian pendapatan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Pentingnya Analitik Prediktif bagi Manager Marketing
Bayangkan Anda memiliki toko kecantikan. Analitik prediktif dapat mengubah operasional ritel online Anda dengan menganalisis data masa lalu untuk memproyeksikan tren di masa depan:
Memperkirakan permintaan suatu produk dalam setahun, misalnya, masker wajah di musim panas dan pelembap di musim hujan.
Mengestimasi kebutuhan stok untuk barang-barang yang sedang tren seperti serum perawatan kulit atau palette makeup.
Mengidentifikasi calon pembeli berdasarkan pola pencarian, preferensi, dan riwayat pembelian mereka.
Ini hanyalah sedikit dari potensi yang ada.
Masih banyak lagi data yang dapat diungkap melalui pemasaran berbasis AI untuk meningkatkan ROI Anda. Mari kita lihat beberapa contohnya secara lebih detail.
1. Mengidentifikasi Segmen Bernilai Tinggi
Analitik prediktif memungkinkan manager marketing mengetahui segmen pelanggan mana yang akan memberikan hasil investasi paling tinggi.
Setelah memahami pola pembelian, minat konsumen, dan karakteristik pelanggan, model AI dapat memprediksi segmen pelanggan yang akan memberikan nilai umur terbaik. Dengan demikian, manager dapat menggunakan sumber daya untuk menargetkan retensi dan penjualan tambahan pada segmen yang paling menguntungkan.
Misalnya, bagi ritel online, analitik prediktif dapat membantu mengetahui pelanggan mana yang akan membeli barang dengan harga penuh saat peluncuran koleksi baru. Tim marketing kemudian dapat membuat pratinjau eksklusif dan promosi akses awal untuk kelompok ini.
Strategi yang terfokus ini tidak hanya meningkatkan pendapatan, tetapi juga membantu membangun loyalitas di antara segmen pelanggan yang paling berharga, yang pada akhirnya menghasilkan keuntungan yang lebih besar dalam jangka panjang.
2. Pesan Marketing yang Dipersonalisasi
Dengan analitik prediktif, manajer pemasaran dapat menyesuaikan pesan ke pelanggan secara individu dalam skala besar.
Alat AI dapat memperkirakan konten, penawaran, dan produk apa yang akan lebih menarik bagi pengguna tertentu berdasarkan preferensi mereka, apa yang mereka telusuri, atau apa yang pernah mereka beli. Hasil dari personalisasi ini adalah audiens yang lebih responsif, tingkat konversi yang lebih baik, dan peningkatan kepuasan pelanggan.
Misalnya, sebuah merek kecantikan eCommerce bisa menggunakan analitik prediktif untuk mengirim email dengan rangkaian produk perawatan kulit organik baru kepada pelanggan yang sering membeli kosmetik alami.
Sistem ini juga dapat menentukan kapan waktu yang tepat untuk mengirim email tersebut berdasarkan tingkat interaksi historis dari setiap pelanggan. Tingkat personalisasi ini secara signifikan meningkatkan tingkat klik dan konversi, karena pelanggan menerima penawaran yang relevan pada waktu yang tepat.
3. Prediksi Churn
Model prediktif dapat mengidentifikasi pelanggan yang berisiko churn sebelum mereka benar-benar meninggalkan layanan. Dengan AI, manager marketing dapat mengamati indikator seperti penurunan keterlibatan pelanggan, frekuensi pembelian yang menurun, atau bahkan feedback negatif, lalu menerapkan strategi retensi. Metode ini menurunkan tingkat kehilangan pelanggan dan meningkatkan retensi pendapatan.
Misalnya, layanan kotak langganan online bisa menggunakan prediksi churn untuk mengidentifikasi pelanggan yang memiliki kemungkinan terbesar untuk membatalkan langganan mereka.
Sistem ini dapat menyoroti pelanggan yang sering menunda atau melewatkan pengiriman, atau yang tidak membuka email promosi. Tim marketing kemudian dapat mengirimkan penawaran yang dipersonalisasi kepada pelanggan yang berisiko, seperti diskon untuk kotak berikutnya atau opsi untuk menyesuaikan pilihan produk mereka.
Dengan cara ini, perusahaan dapat mengendalikan potensi churn, yang pada akhirnya meningkatkan tingkat retensi, menjaga basis pelanggan yang baik, dan memperkuatnya.
Meningkatkan ROI dengan Analitik Prediktif
Analitik prediktif bisa menjadi pengubah permainan bagi bisnis eCommerce karena membantu meningkatkan return on investment (ROI). Dengan bantuan solusi model AI dan ML, perusahaan dapat mengalokasikan sumber daya ke peluang yang paling menguntungkan.
1. Optimalkan alokasi budget dengan insight prediktif
Analitik prediktif telah membantu eCommerce menyintesis data besar menjadi strategi yang dapat dieksekusi, sehingga sumber daya dapat dialokasikan dengan lebih baik.
Misalnya, katakanlah Anda menjalankan beberapa kampanye promosi melalui Meta dan Google Ads untuk produk yang sama. Alih-alih membagi anggaran secara acak antara dua channel, analisis prediktif dapat digunakan untuk menentukan berapa ROI yang mungkin dihasilkan dari setiap campaign.
Model prediktif untuk iklan, keterlibatan pelanggan, dan konversi, dalam hal ini, menggunakan data historis untuk membantu menentukan platform iklan mana yang kemungkinan besar akan menghasilkan lebih banyak pendapatan.
2. Kurangi risiko dengan pengambilan keputusan berbasis data
Model prediktif adalah tool yang kuat bagi pemasar, memungkinkan pengambilan keputusan yang didorong oleh data untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan peluang.
Model ini memproyeksikan perubahan permintaan di berbagai wilayah dan segmen pelanggan, memungkinkan Anda mengoptimalkan strategi harga dan manajemen inventaris.
Jika permintaan untuk suatu produk menurun, Anda dapat menyesuaikan harga atau tingkat stok untuk mempertahankan penjualan dan menghindari kerugian dari kelebihan stok.
Selain itu, analitik prediktif membantu mengidentifikasi tren yang sedang berkembang dan peluang yang belum dimanfaatkan, seperti peningkatan permintaan untuk produk tertentu di daerah tertentu. Insight ini memungkinkan Anda dengan cepat menyesuaikan campaign marketing, pengembangan produk, dan operasi fulfillment untuk memanfaatkan tren tersebut.
3. Meningkatkan efisiensi operasional melalui proyeksi prediktif
Dengan menganalisis data historis, model AI dapat memproyeksikan permintaan di masa depan, perilaku konsumen, dan perfroma campaign. Misalnya, jika model memprediksi lonjakan musiman dalam permintaan untuk produk tertentu, Anda dapat menyesuaikan strategi marketing secara proaktif. Ini mungkin melibatkan:
Mengatur waktu campaign promosi agar sesuai dengan puncak minat yang diprediksi
Mengalokasikan lebih banyak anggaran ke channel dengan performa tinggi selama periode mega campaign
Membuat konten yang ditargetkan yang sesuai dengan motivasi pembeli musiman
Memersonalisasi kampanye email berdasarkan preferensi pelanggan yang diprediksi
4. Optimalkan performa campaign dengan mendetail
Analitik prediktif memungkinkan Anda mengidentifikasi kata kunci yang berkinerja tinggi, menyesuaikan tawaran secara dinamis, dan memprediksi materi iklan mana yang akan paling menarik bagi segmen audiens tertentu.
Anda dapat memproyeksikan kinerja kampanye di berbagai saluran, sehingga memungkinkan alokasi anggaran yang lebih cerdas. Pengujian A/B menjadi lebih efisien karena Anda bisa memprediksi variasi iklan yang akan menang sebelum sepenuhnya diterapkan.
Mengantisipasi tren musiman membantu Anda menyesuaikan pesan agar sesuai dengan niat konsumen pada waktu yang tepat. Selain itu, Anda dapat mempersonalisasi konten iklan berdasarkan prediksi preferensi dan perilaku pelanggan.
Manfaatkan Analitik Prediktif dengan Graas untuk Memaksimalkan ROI
Keberhasilan dalam eCommerce sangat bergantung pada pemahaman yang lebih dalam tentang pelanggan Anda. Saat ini, merek-merek menggunakan analitik prediktif untuk menemukan wawasan pelanggan dan mengambil keputusan berdasarkan wawasan tersebut demi pertumbuhan yang berkelanjutan.
Graas mengolah data eCommerce menjadi strategi yang dapat diambil, sehingga membantu bisnis memaksimalkan hasil dari investasi mereka. Berikut caranya:
1. Menyatukan Data untuk Prediksi yang Lebih Baik
Graas mengumpulkan data dari berbagai marketplace, situs web bisnis, serta platform iklan, sehingga mencakup semua metrik operasional perusahaan.
Saat ini, pembeli berinteraksi dengan merek di berbagai saluran sebelum melakukan pembelian. Organisasi harus mampu melacak dan menyelidiki jalur-jalur ini untuk mengetahui titik kontak mana yang paling efektif dan pada tahap mana dari proses tersebut. Graas membantu menyederhanakan proses yang seharusnya terfragmentasi dan rumit ini.
2. Proyeksi
Algoritma machine learning Graas mengidentifikasi dan memahami tren kompleks dalam data. Ini membantu memprediksi dengan akurat kapan tren tertentu atau tindakan pelanggan akan terjadi.
Kewaspadaan ini memberi Anda cukup waktu untuk merencanakan strategi dan memanfaatkan kesempatan yang akan datang.
3. User-Friendly Interface
Membuat keputusan berbasis data dengan mudah menggunakan solusi analitik yang melalui dashboard Graas yang sederhana dan mudah digunakan.
Manfaat Utama Menggunakan Graas untuk Bisnis eCommerce Anda
Maksimalkan ROAS di Berbagai Channel: Prediksi performa campaign di berbagai platform, memungkinkan Anda mengalokasikan anggaran ke tempat yang memberikan dampak tertinggi. Graas membantu Anda mengidentifikasi channel yang paling efektif untuk audiens target Anda, mengoptimalkan pengeluaran pemasaran untuk hasil maksimal.
Alokasi Budget Berdasarkan Data: Gunakan analisis data yang lengkap untuk memprediksi permintaan, memungkinkan keputusan budget yang lebih cerdas. Sesuaikan pengeluaran marketing Anda dengan periode permintaan tinggi yang diprediksi dan peluang yang muncul.
Optimalisasi Campaign: Manfaatkan wawasan yang didorong AI untuk menyempurnakan campaign Anda. Identifikasi keyword yang berperforma tinggi, konten ad yang berhasil, dan optimalkan strategi bidding untuk hasil yang lebih baik.
Perencanaan Campaign Berdasarkan Permintaan: Antisipasi tren permintaan produk untuk menyelaraskan upaya marketing Anda. Rencanakan campaign yang ditargetkan dan sesuaikan pesan untuk fluktuasi musiman.
Personalized Customer Targeting: Pahami preferensi pelanggan yang terus berkembang untuk membuat campaign yang sangat terfokus. Sesuaikan pesan dan penawaran Anda untuk meningkatkan keterlibatan dan conversion rate.
Optimalisasi Strategi Promosi: Analisis kinerja promosi di masa lalu untuk merancang kampanye masa depan yang lebih efektif. Prediksi dampak dari berbagai strategi diskon terhadap penjualan dan perilaku pelanggan.
Inisiatif Marketing Berdasarkan Tren: Selalu di depan persaingan dengan mengidentifikasi tren pasar yang muncul lebih awal. Kembangkan campaign pemasaran yang memanfaatkan tren ini sebelum menjadi umum.
Ambil Keputusan Prediktif dengan Graas untuk Meningkatkan Metrik eCommerce Anda
Solusi analitik bisnis eCommerce Graas memungkinkan Anda untuk melampaui angka penjualan dasar dan mengikuti pendekatan berbasis data yang mengarah pada ROI maksimal.
Jelajahi potensi penuh dari analisis prediktif — daftar gratis hari ini!
Comments