Apa Peran Predictive Analytics Dalam Membentuk Perilaku Konsumen?

Tren pasar yang berkembang, teknologi, dan must-have yang menantang telah memengaruhi perilaku konsumen. Dan berkat M-commerce, mereka dimanjakan dengan pilihan yang menjelaskan mengapa perilaku pembelian mereka terus berubah-ubah.

Saat ini, taruhannya bahkan lebih tinggi dan bisnis tidak dapat mengambil risiko dengan cara konvensional melakukan riset pasar untuk ide produk baru.

Bahkan jika konsumen menyukai produk dan menambahkannya ke keranjang, mereka terganggu dan terpikat oleh penawaran menguntungkan yang menawarkan alternatif nilai yang lebih baik dengan harga yang sama atau lebih rendah. Kehilangan pelanggan potensial memang menyedihkan, tetapi tidak membuat putus asa. Di sinilah analisis data berperan.

Analisis data dipercaya oleh para pemasar yang paham digital dan bisnis di seluruh dunia untuk mempelajari dan memahami pelanggan dan perilaku mereka. Overexposure digital menuntut analisis mendalam tentang preferensi, perilaku, dan pola pembelian pengguna. Ini membutuhkan strategi pemasaran yang melacak jejak digital calon pembeli menggunakan alat cerdas yang didorong oleh ilmu data. Data historis memungkinkan Anda mengintip ke masa lalu, meskipun Anda tidak dapat membatalkannya. Namun Anda dapat, memanfaatkan prediksi untuk beradaptasi dengan perubahan dinamis. Praktisi analitis dimanjakan dengan pilihan dalam hal teknik analisis, yang meliputi:

1. Analitik Deskriptif – Teknik dasar yang melibatkan penyiapan data untuk analisis selanjutnya.
2. Analisis Prediktif – Model Tingkat Lanjut untuk memprediksi dan memperkirakan perilaku konsumen.
3. Analitik Preskriptif – Algoritme pembelajaran mesin untuk interpretasi dan rekomendasi.

Dalam artikel ini kami akan fokus pada Analisis prediktif, kategori analisis data yang memungkinkan Anda mengidentifikasi kelemahan dalam strategi Anda, dan membiarkan ahli strategi menerapkan tindakan korektif yang sesuai. Jadi, Anda dapat mencoba mengubah dan menggabungkan uji coba, kesalahan, atau coba lagi dan menang!

Apa Artinya Analisis Prediktif?

Analitik prediktif adalah ilmu menggunakan data, algoritme statistik, dan teknik AI untuk menyimpulkan kesimpulan bermakna yang dapat digunakan untuk memprediksi masa depan.

Sebelum memahami bagaimana analitik prediktif membantu mempelajari analisis konsumen, mari kita pahami dulu pentingnya.

Analisis konsumen memungkinkan para profesional riset pasar menentukan keinginan dan kebutuhan pembeli potensial mereka. Langkah-langkah ini sangat penting untuk analisis perilaku konsumen:

• Discover Insight : Segmentasi database pelanggan untuk mengidentifikasi segmen konsumen.
• Menarik dan Mempertahankan Pelanggan Potensial : Menargetkan segmen pelanggan dengan penawaran terkait dengan menganalisis profil mereka dan pembelian sebelumnya.
• Leverage Customer Retention : Bisnis mengevaluasi nilai pelanggan dan menggunakan pendekatan proaktif untuk mempertahankan pelanggan.

Berikut adalah beberapa cara bagaimana analitik prediktif membantu mempelajari perilaku konsumen:

1) Segmentasi pasar:

Langkah pertama dalam analisis konsumen adalah menciptakan segmentasi pasar yang melibatkan pemecahan pasar menjadi berbagai subkelompok yang memiliki demografi, perilaku, dan sikap yang serupa. Dengan menggunakan data ini, Anda dapat menargetkan setiap segmen satu per satu dan memenuhi permintaan mereka dengan tepat. Segmentasi melibatkan 3 fase:

• Analisis afinitas adalah proses pengelompokan basis data pelanggan yang berputar di sekitar atribut umum untuk memungkinkan penargetan yang tepat.
• Model respons mengintip riwayat stimulus pelanggan Anda dan apakah itu dikonversi atau tidak untuk memprediksi kemungkinan strategi yang dirancang.
• Analisis churn juga dikenal sebagai tingkat gesekan akan menghitung persentase pelanggan yang hilang dan akibatnya, biaya peluang atau potensi kerugian pendapatan yang terjadi.

Data memainkan peran penting dalam mengembangkan dan memutuskan positioning yang paling efektif untuk setiap segmen pemasaran. Analitik prediktif akan membantu Anda mengidentifikasi segmen yang menguntungkan dan menargetkannya sesuai dengan riwayat pembelian. Data ini digunakan oleh manajer pemasaran untuk alokasi sumber daya yang optimal untuk menjangkau segmen yang paling menguntungkan.

2) Peramalan dan harga permintaan:

Penetapan harga permintaan adalah proses penetapan harga produk dan jasa berdasarkan perbedaan elastisitas permintaan antar segmen konsumen. Analisis prediktif terutama digunakan untuk membuat model perkiraan permintaan yang memprediksi penjualan dan pendapatan bisnis Anda untuk menentukan harga yang tepat pada waktu yang tepat. Anda juga dapat merancang eksperimen untuk mengungkap faktor-faktor yang mempengaruhi pengaruh harga terhadap permintaan untuk mengembangkan strategi penetapan harga yang menguntungkan.

Analitik prediktif akan membantu Anda menggabungkan informasi perusahaan dengan acara promosi, indikator ekonomi, perubahan cuaca, dll., yang secara langsung memengaruhi preferensi pelanggan dan keputusan pembelian. Selanjutnya, ini mengidentifikasi peluang baru dan memulai wawasan yang lebih terperinci tentang permintaan di masa depan.

Baru-baru ini, konsep penginderaan permintaan yang menerapkan AI dan pembelajaran mesin untuk menangkap fluktuasi perilaku pembelian secara real-time. Beberapa ahli menganggapnya sebagai metode untuk menyesuaikan prediksi dan bukan metode peramalan yang berdiri sendiri.

3) Kampanye pemasaran:

Kita semua ingat mempelajari teorema matematika yang memiliki hipotesis dan resultan yang menyatakan a maka terbukti benar atau salah. Analisis prediktif bekerja seperti teorema di mana ilmu data dapat digunakan untuk mengidentifikasi segmen pelanggan dan audiens mana yang akan efektif untuk menjangkau dan mengembangkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Pelaporan yang akurat dapat dengan tepat memberi tahu Anda apakah kampanye berhasil dan membuat perubahan yang mungkin gagal. Ini meletakkan kerja keras untuk praktik terbaik dari strategi yang harus diikuti, tidak hanya dalam pemasaran dan penjualan, tetapi juga membuat keputusan bisnis.

4) Memprediksi perilaku pelanggan:

Anda dapat menerapkan analitik prediktif untuk meneliti kesamaan dan pola antara variabel data dan juga, memprediksi perilaku pelanggan lama dan baru. Data secara akurat memprediksi langkah berikutnya pelanggan Anda dan juga melacak drop-off di mana ada kemungkinan kehilangan pelanggan potensial ke pesaing. Memetakan pola-pola ini akan memberi Anda wawasan tentang hasil kampanye. Ini akan membantu mengidentifikasi prospek potensial dan hanya memprioritaskan prospek yang paling mungkin berkonversi.

Dengan mengantisipasi perilaku pelanggan, Anda dapat merancang strategi pemasaran yang efektif. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika analitik prediktif akan membantu dalam memahami pelanggan Anda sehingga Anda dapat menjangkau mereka melalui saluran pemasaran yang tepat.

5) Sesuaikan konten:

Tren yang meningkat dari pendekatan yang berpusat pada pelanggan telah mendorong bisnis di seluruh dunia untuk menyadari pentingnya personalisasi. Namun, membuat pesan yang dipersonalisasi menjadi tantangan karena kurangnya data yang akurat dan memadai serta wawasan yang mendetail. Agar dapat membuat konten yang dipersonalisasi untuk pelanggan, Anda harus memanfaatkan pembelajaran mesin, ilmu data, dan analitik data untuk mengotomatiskan segmentasi.

Kemampuan untuk memprediksi perilaku pelanggan menggunakan analitik data dan membangun model memungkinkan Anda mempersonalisasi konten untuk menargetkan prospek spesifik tersebut. Menargetkan audiens yang tepat pada waktu yang tepat akan menghasilkan cara yang pasti untuk ROI. Data historis akan berguna dalam membuat pesan yang disesuaikan untuk melakukan cross-sell, upsell, atau merekomendasikan produk kepada pelanggan Anda. Selain itu, demografi akan memberikan wawasan tentang pilihan penduduk lokal untuk membantu Anda memahami penawaran apa yang akan memikat mereka ke toko Anda. Riwayat pembelian juga dapat dilihat untuk mengubah promosi berdasarkan preferensi individu.

6) Kekuatan geofencing:

Geofencing telah membawa pemasaran seluler ke tingkat berikutnya dengan memberdayakan bisnis untuk beriklan ke calon pelanggan dalam radius lokasi tertentu. Dari daftar belanja interaktif hingga penawaran terbatas pada merek favorit Anda, keamanan rumah hingga saran restoran di daerah Anda, geofencing telah menjembatani kesenjangan antara pemasar dan konsumen.

Geofencing menggunakan teknologi berdasarkan data prediktif seperti Sistem Pemosisian Global atau GPS dan pengidentifikasi Frekuensi Radio seperti teknologi Bluetooth dan Beacon untuk membangun batas virtual di sekitar lokasi bisnis. GPS membantu dalam melakukan triangulasi lokasi pelanggan secara akurat sementara teknologi Beacon mengirimkan peringatan saat pelanggan masuk atau keluar dari suatu lokasi. Teknologi Bluetooth dapat mengetahui saat Anda berada di dekat suar seperti konter kasir di toko. Upaya online Anda tidak akan membuahkan hasil jika Anda tidak memanfaatkan peluang untuk mensurvei pelanggan Anda. Bawa promosi geofencing ke dalam dan pintu ke berbagai metrik seperti seberapa sering mereka mengunjungi toko Anda, berapa lama mereka tinggal, pembelian mereka, dll. terbuka.

7) Pengambilan keputusan dan pelaporan:

Percuma menggunakan analisis data jika Anda tidak dapat mencerminkannya pada ROI. Metode segmentasi yang telah kami bahas dalam artikel ini sebelumnya seperti analisis afinitas, pemodelan respons, dan analisis churn dapat diadopsi untuk membuat laporan akurat tentang transaksi online maupun offline pelanggan untuk menentukan konten apa yang harus Anda sampaikan. Analisis data memungkinkan bisnis membuat keputusan pemasaran yang berorientasi pada pelanggan.

Visualisasi data, proses menggunakan statistik dan data untuk membangun pola konsumen dan menarik kesimpulan tentang teorema atau membuktikan hipotesis yang mendorong pengambilan keputusan dalam organisasi dapat diterapkan.

Analisis prediktif memungkinkan manajer untuk memahami dinamika bisnis mereka, meramalkan perubahan pasar, dan mengatasi risiko. Bisnis sekarang merangkul analitik dan penalaran statistik untuk membuat keputusan penting tentang mempertahankan inventaris, merekrut bakat, mengelola solusi penetapan harga, dll. Ini meningkatkan efisiensi, memaksimalkan keuntungan, dan memanfaatkan manajemen risiko.

8) Tingkatkan rekomendasi yang dipersonalisasi:

Bersaing di dunia yang berpusat pada pelanggan saat ini, hanya memahami " siapa " pelanggan Anda tidak cukup. Sebaliknya, berfokus pada " apa yang mereka lakukan " dan menggunakan wawasan yang terungkap melalui perilaku mereka akan memberikan gambaran yang jelas tentang keinginan dan kebutuhan pelanggan Anda serta cara terbaik dan waktu yang tepat untuk menyampaikannya kepada mereka. Itulah tepatnya yang diadopsi oleh perusahaan seperti Amazon dan Netflix. Mau tak mau kami memperhatikan bahwa merek-merek yang berpusat pada pelanggan ini telah dengan bijaksana menggunakan rekomendasi pribadi.

Namun, bisnis juga harus tahu di mana harus menarik garis. Kekhawatiran atas informasi sensitif yang bocor atau disimpan tanpa persetujuan akan mengakibatkan pelanggan secara sukarela memilih keluar dari layanan Anda. Kabar baiknya adalah, algoritme analitik juga dapat memberi tahu Anda jika tindakan Anda invasif, atau berguna. Pencarian untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi terkadang dapat mendorong pemasar terlalu jauh dan menakuti pelanggan yang merasa dikuntit secara digital. Seperti misalnya, iklan sponsor yang muncul secara mencurigakan di Facebook dan Instagram yang menyarankan potongan harga tiket penerbangan hanya beberapa menit setelah Anda mencarinya secara online tanpa berpikir panjang. Di sinilah analitik prediktif dapat digunakan untuk memberikan nilai dengan dorongan lembut daripada dorongan yang jelas.

Analitik prediktif merancang algoritme rekomendasi lanjutan mereka untuk menyajikan konten dan saran yang dipersonalisasi kepada pelanggan mereka berdasarkan perilaku masa lalu seseorang. Statistik mengungkapkan bahwa 75% penayangan Netflix didorong oleh mesin rekomendasi dan mereka menghemat $1 Miliar per tahun melalui pengurangan churn. Amazon, di sisi lain, menghasilkan 35% penjualan melalui rekomendasi saja. Raksasa digital ini telah menggunakan analisis data perilaku untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan memberikan nilai bisnis yang nyata. Yang menjelaskan mengapa profil Netflix Anda menyarankan film berdasarkan daftar yang baru saja Anda tonton dan Amazon mengirimkan pemberitahuan produk dan penawaran terbaik berdasarkan riwayat pencarian Anda, termasuk rekomendasi yang akan melengkapi produk yang Anda cari.

9) Tingkatkan kepuasan pelanggan:

Bisnis di tahun 2020 menganjurkan melayani pelanggan Anda alih-alih menjual dan mengeluarkan uang dari kantong mereka. Penelitian telah menunjukkan bahwa menarik pelanggan baru adalah 5 kali lebih mahal daripada mempertahankan yang lama. Kepuasan pelanggan memainkan peran penting dalam loyalitas dan retensi pelanggan. Jadi, untuk prospek bisnis yang lebih baik, Anda membutuhkan pelanggan yang bahagia. Analisis prediktif memainkan peran penting dalam retensi pelanggan bersama dengan alat seperti analisis gabungan akan memungkinkan Anda untuk menentukan produk atau layanan mana yang dapat meningkatkan kepuasan pelanggan secara signifikan.

Program loyalitas dan kartu keanggotaan tidak hanya mendorong pelanggan lama untuk menjadi pengunjung tetap, tetapi juga menarik pelanggan baru untuk menjadi pelanggan tetap. Program loyalitas dapat digunakan dalam berbagai bentuk seperti mereferensikan teman, imbalan karena beralih, memasangkan merek, bergabung dengan komunitas, berbelanja di manfaat mitra, dll. Memulai bisnis bukan hanya tentang membuat pelanggan Anda senang selama penjualan pertama. Ini untuk memikat mereka agar mereka terus datang kembali untuk membeli lebih banyak yang mendorong pendapatan dan mengeluarkan rujukan dari mulut ke mulut yang tak ternilai kepada teman dan rekan kerja.

Ke Anda:

Analitik prediktif tidak dapat diluncurkan dalam sekejap. Ini menantang untuk beradaptasi, namun tugas yang kuat yang dapat dikelola oleh bisnis mana pun selama mereka dapat tetap berkomitmen pada pendekatan yang tepat dan bersedia berinvestasi dalam sumber daya yang diperlukan untuk menjalankan proyek. Adalah bijaksana untuk memulai dengan proyek percontohan skala kecil di area bisnis penting untuk memanfaatkan biaya awal sambil mengurangi waktu sebelum Anda mulai menuai hasilnya. Setelah model diterapkan, biasanya memerlukan sedikit pemeliharaan karena terus menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti selama bertahun-tahun yang akan datang. Mendorong transformasi analitik akan memberdayakan bisnis dengan keunggulan kompetitif dan tetap menjadi yang terdepan dalam disrupsi digital. Singkatnya, analitik prediktif adalah teknik kuat yang jika disematkan dengan strategi pemasaran yang tepat dapat memprediksi perilaku konsumen dengan benar dan memaksimalkan ROI.