Tag Archives: predictive analysis

Teknologi Pemasaran Prediktif: Panduan Bagi Pemula

Feature, , , , ,

Ingin mendapatkan ROI maksimal dengan segala usaha pemasaran anda? Inilah saat yang tepat untuk berteman baik dengan teknologi pemasaran prediktif (predictive marketing). Belum lama ini, perusahaan besar rela menginvestasikan banyak usaha dan uang untuk mengumpulkan data demi menguraikan perilaku para pelanggan mereka. Akan tetapi, lanskap digital kini telah berubah drastis, dengan pemasaran online yang menjadi super kompetitif dan pelanggan online yang tersebar di berbagai tempat.

Berikut sebuah kabar baik! Munculnya teknologi baru telah membuka jalan bagi platform-platform pemasaran untuk mengubah algoritme data raksasa menjadi teknologi prediktif yang optimal. Tenang saja dan tidak perlu membawa buku panduan data sains anda. Dalam artikel ini, Anda akan belajar bagaimana mengoptimalkan pemasaran online dengan teknologi prediktif, menargetkan pengunjung bahkan sebelum mereka memasuki situs.

Apa yang dimaksud dengan Teknologi Pemasaran Prediktif?

Teknologi pemasaran prediktif akan menganalisis data pengunjung situs Anda untuk mengidentifikasi pola. Dengan informasi ini, para pemasar dapat menyampaikan pengalaman yang sesuai target pada para pengunjung dengan perilaku serupa dan membantu memindahkannya ke saluran pemasaran.

Penelitian terbaru kami mengenai data e-commerce yang dikumpulkan di Indonesia menunjukkan bahwa rasio perempuan pengguna seluler ada lebih dari 50% dibandingkan dengan laki-laki yang hanya sekitar 40%, sedangkan untuk rasio penggunaan desktop pada laki-laki lebih tinggi sebanyak 60% dan perempuan ada di bawah 50%. Dengan data ini, para pemasar bisa menggunakan teknologi prediktif untuk secara khusus menargetkan pengunjung berdasarkan jenis kelamin mereka.

Misalnya, dengan mengetahui bahwa perempuan lebih banyak beralih ke seluler, perusahaan yang menargetkan pengguna perempuan dapat menyesuaikan pengalaman seluler dengan menu khusus dan rekomendasi produk-produk real-time untuk menciptakan gambaran besar bagi pengunjung perempuan (di mana 50% nya cenderung akan membeli). Jadi, alih-alih menghabiskan tenaga dan uang untuk menjangkau pelanggan perempuan di desktop, brand bisa berkomunikasi dan membangun koneksi langsung melalui perangkat seluler.

Bagaimana cara kerjanya?

Cara kerjanya sendiri sangat sederhana. Semisal situs Anda mendapat ribuan pengunjung dan teknologi memprediksi bahwa seratus dari jumlah pengunjung memiliki kecenderungan pembelian yang tinggi. Satu hal yang perlu Anda lakukan adalah, mengintegrasikan platform pemasaran menjadi platform iklan yang dipilih (Google Adwords, Iklan Facebook, Yandex Direct) untuk meningkatkan segmen pengguna dengan potensi pembelian yang tinggi ke platform iklan Anda.

Anda kemudian dapat menjangkau pengunjung di seluruh situs dan aplikasi, serta berkomunikasi langsung dengan mereka melalui iklan yang ditargetkan. Karena platform tersebut telah memperkirakan para pengunjung yang memiliki potensi pembelian tinggi, Anda akan melihat lebih banyak konversi dibandingkan dengan penggunaan pendekatan ‘spray-and-pray‘ (kapanpun, di manapun). Dan lagi, Return on Ad Spend (ROAS) Anda akan meningkat secara drastis.

Dengan menggunakan teknologi prediktif, para pemasar dapat lebih memahami kecenderungan pengguna mereka dan mengarahkan mereka ke pesan, produk, atau diskon yang sesuai, sehingga mereka lebih banyak terlibat. Hal ini memungkinkan pemasar untuk mengoptimalkan pengeluaran iklan dalam menyederhanakan saluran konversi mereka.

Singkatnya, teknologi ini akan menganalisis data dari semua pengunjung (prospek dan pelanggan), menarik kesimpulan mengenai pola kecenderungan mereka, dan mengidentifikasi kebiasaan kelompok tertentu untuk memprediksi perilaku pengunjung.

Kendati itu belum semua. Dengan menggunakan teknologi pemasaran prediktif, Anda dapat menilai pengunjung terkait dengan kecenderungan pembelian dan mengirimkan pemberitahuan yang ditargetkan dan dipersonalisasi pada mereka.

Wawasan lain yang diraih dari penelitian di ruang e-commerce Indonesia ini juga menunjukkan bahwa traffic pada situs seluler di negara ini mencapai 71%. Hal ini menunjukkan besarnya potensi bagi para pemasar untuk menargetkan pengguna seluler dengan diskon tinggi dan lifetime value, beberapa fitur merupakan informasi dari teknologi prediktif. Dengan demikian, pemasar dapat lebih memahami data historis dan real-time serta memprediksi perilaku di masa depan. Dan hasilnya tidak sebanding: dengan komunikasi yang telah dipersonalisasi dan disesuaikan, pelanggan akan lebih terlibat dan berkonversi lebih baik.

Menutup Kesenjangan Antara Pemasaran dan Periklanan

Jika Anda menjalankan situs e-commerce, tentu saja Anda memiliki strategi pemasaran. Anda bisa saja menggunakan AdWords, Facebook Ads, Display Ads, dan banyak lagi, untuk menarik perhatian pengunjung situs. Anda tidak tahu banyak tentang mereka, namun berharap mereka akan mengklik iklan Anda serta mengunjungi situsnya berkat segmentasi dan penargetan yang telah diterapkan melalui platform iklan Anda. Agar strategi ini berhasil, Anda mungkin sudah menyisihkan anggaran yang besar untuk iklan online, namun, seringnya iya, Anda tetap tidak dapat menyesuaikan pengeluaran untuk pembelanjaan iklan. Balasannya ternyata tidak sesuai dengan semua usaha, waktu dan uang yang telah dihabiskan untuk strategi tersebut.

Mari melihat kembali pada data Indonesia yang telah disebutkan sebelumnya untuk memahami skenario ini dan bagaimana teknologi prediktif dapat mengubah jalannya permainan dengan penggunaan alat personalisasi. Angka tersebut menunjukkan bahwa aktivitas sementara desktop mencapai 40% di siang hari, antara pukul 09:00 pagi hingga 16:00 sore, sesi seluler mencapai 90% pada dini hari, dengan puncaknya pada 04:00 pagi. Ini berarti pada siang hari, pengunjung menghabiskan lebih banyak waktu untuk menjelajah di desktop daripada seluler, namun pada pagi,malam dan dini hari, pengunjung selular meningkat secara drastis.

Dengan wawasan demografi ini, pemasar dapat mengoptimalkan penjelajahan pelanggan sesuai dengan saluran digital mereka serta menargetkan pengguna yang tepat pada waktu yang tepat. Inilah saatnya teknologi membantu menutup kesenjangan antara pemasaran dan periklanan. Dengan menggunakan platform seperti Insider, Anda dapat memprediksi pengunjung yang memiliki kecenderungan tinggi dalam melakukan pembelian dan menjangkau orang-orang di berbagai platform iklan secara anonim.

Kapan dan Bagaimana Untuk Memulai?

Layaknya hubungan lain, menuai keuntungan penuh dari investasi dalam teknologi pemasaran prediktif memerlukan usaha jangka panjang. Hal ini disebabkan oleh akurasi dan efisiensi setiap data engine bergantung pada berapa banyak data yang terdapat di sistem. Semakin banyak data, semakin akurat pola dan wawasan yang akan didapat. Jadi, waktu terbaik untuk memulai adalah sekarang.

Untuk memulai, yang perlu Anda lakukan adalah mengintegrasikan platform teknologi pemasaran prediktif ke situs, memungkinkannya untuk mulai mengumpulkan data dan menciptakan segmen cerdas yang dapat Anda gunakan untuk menargetkan pengunjung dengan kemungkinan konversi lebih tinggi. Anda pasti akan melihat angka pemasaran yang meningkat. Alat yang tersedia cukup sederhana, ramah pengguna, dan tidak memerlukan pengetahuan khusus tentang coding atau data sains. Cukup memilih yang paling sesuai dengan target bisnis Anda, pilih dari rak lalu dapatkan, siap mengirim pesan yang relevan dan membangun komunikasi pribadi dengan segmen pengguna yang benar-benar penting.

–
Keterangan: Artikel Tamu ini ditulis oleh Edwin Halim. Edwin Halim bekerja sebagai Strategic Account Manager di Insider. Ia dapat dihubungi via email: edwin@useinsider.com.

Analisis Prediktif untuk Jadwal Perawatan

Feature, ,

Prediksi merupakan bagian dari strategi untuk menerka apa yang terjadi selanjutnya, meraba apa yang dibutuhkan pengguna berdasarkan data. Prediksi didukung dengan data-data sebelumnya dikumpulkan dan diolah sedemikian rupa untuk menghasilkan pola yang bisa dijadikan sebagai bahan analisis prediktif. Dalam penggunaannya dalam sektor bisnis, analisis prediktif banyak digunakan dalam berbagai urusan salah satunya adalah prediksi perawatan, baik sistem maupun infrastruktur.

Prediktif perawatan ini sendiri merupakan sebuah teknik untuk melakukan prediksi terhadap rencana perawatan sesuatu. Bisa sebuah sistem bisa juga sebuah infrastruktur dalam hal ini lebih condong ke perangkat keras.

Hampir serupa dengan analisis prediktif pada umumnya, analisis prediktif untuk perawatan ini memanfaatkan data-data dari perangkat atau mesin untuk menyusun jadwal perawatan yang pas sehingga mengurangi kecenderungan kesalahan atau kerusakan terjadi sebelum masa perawatan. Di dalam proses analisisnya juga bisa dilengkapi dengan diagnosis kesalahan, rekomendasi, dan klasifikasi kesalahan yang pernah muncul.

Ada banyak keuntungan yang bisa didapat dari analisis prediktif untuk perawatan ini, beberapa di antaranya adalah menekan biaya perawatan karena waktunya sudah disesuaikan dan diprediksi, termasuk juga mengurangi waktu yang terbuang karena perawatan yang mendadak. Selain itu analisis prediktif juga mampu mengetahui akar permasalahan yang muncul sehingga bisa dengan cepat menentukan apa yang harus dilakukan dengan sebuah alat, apakah diperbaiki atau diganti dengan yang baru.

Analisis sendiri mengharuskan adanya data-data yang akurat. Dalam kasus analisis perawatan ini data-data yang dikelola meliputi data riwayat penggunaan, riwayat perawatan, riwayat error atau kesalahan, dan data-data pelengkap lain seputar alat atau sistem tersebut.

Yang paling penting dari semua keuntungan yang disebutkan di atas adalah penghematan. Penerapan analisis prediktif tidak bisa dibilang murah, baik orang yang bertanggung jawab atau alat yang digunakan harus berkualitas. Setidaknya investasi yang dikeluarkan sebanding apa yang dihasilkan, dalam hal ini efisiensi waktu dan biaya yang dipangkas. Diharapkan bisa tetap menjaga bisnis bekerja optimal karena proses perawatan semua sudah terjadwal dan diprediksi.

—

Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Analisis Prediktif Bisa Bantu Bisnis Optimalkan Banyak Hal

Feature, ,

Pernah ada sebuah ungkapan bahwa orang yang tidak mempelajari sejarah akan mengulanginya, hal ini tentu menjadi salah satu ungkapan paling relevan dengan apa yang disebut dengan analisis prediktif. Sebuah analisis yang didasarkan dari data-data yang terkumpul untuk kemudian dianalisis dan menjadi salah satu bahan pendukung keputusan yang diambil untuk masa depan.

Tren analisis prediktif tentu satu paket dengan big data. Bagi dunia bisnis big data dan analisis prediktif bisa sangat berarti. Selain menghindari lubang kegagalan yang sama juga sebagai salah satu cara untuk mengetahui inovasi apa yang cocok untuk masa depan.

Big data dan analisis prediktif tidak hanya berperan pada mengetahui keinginan pengguna, lebih dari itu big data juga berperan memperbaiki bisnis mulai dari mengoptimalkan sesuatu yang tidak efisien. Seperti yang banyak diketahui big data dan analisis prediktif menjadi satu kesatuan yang menampung dan mempelajari data-data untuk dijadikan sebuah laporan yang bisa digunakan untuk menunjang keputusan atau inovasi selanjutnya. Untuk bisnis ini juga bisa berarti big data dan analisis prediktif mengurangi hal-hal yang tidak begitu diperlukan.

Big data dan analisis prediktif bisa menunjukkan hal-hal apa yang krusial dan sebaiknya dilakukan oleh bisnis sehingga bisnis tidak perlu meraba-raba apa yang akan dilakukan selanjutnya, seperti merencanakan sebuah fitur atau produk baru. Semua yang diinginkan, semua peluang, sudah tertuang dalam hasil dari analisis prediktif.

Hal lain yang bisa dilakukan analisis prediktif adalah memberikan gambaran mengenai kampanye yang efektif. Yang satu ini berkaitan langsung dengan konversi. Hasil konversi dan hasil apa pun di kampanye sebelumnya bisa dimanfaatkan sebagai perimbangan, koreksi dan evaluasi untuk kampanye berikutnya. Di sini big data dan analisis prediktif membantu bisnis memberikan wawasan mengenai hasil dari kampanye sebelumnya dan mungkin juga apa yang harus dilakukan dan dihindari dalam kampanye selanjutnya.

Misalnya channel pemasaran paling potensial, buzzer paling efektif, waktu paling tepat, dan beberapa hal lainnya. Big data dan analisis prediktif bisa menjadi teknologi paling krusial dalam beberapa tahun ke depan jika diimplementasikan dan didukung dengan data yang berkualitas.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Beberapa Hal yang Bisa Didapat dengan Analisis Prediktif di Industri Travel

Feature, ,

Seperti cenayang, hasil analisis prediktif banyak dijadikan acuan bagaimana bisnis melakukan sebuah kebijakan. Untuk sektor travel analisis prediktif juga banyak membantu para pengelola untuk mengenali lebih jauh kebutuhan dan keinginan pelanggan mereka. Berikut beberapa hal yang didapatkan dari penggunaan analisis prediktif untuk industri travel.

Penawaran produk travel yang dinamis

Para pelanggan industri travel atau bisa disebut dengan traveller mulai melirik bagaimana mendapatkan pengalaman personalisasi, dalam hal ini pemilihan paket perjalanan dan sejenisnya. Untuk mewujudkan hal tersebut mustahil tanpa bantuan analisis prediktif. Dengan data-data yang didapat dan mungkin feedback yang diberikan sistem akan mampu merumuskan seperti apa paket yang dimaui para traveler. Tinggal selanjutnya para pemilik bisnis melakukan negosiasi, kerja sama, atau semacamnya dengan industri dan pihak terkait.

Segmentasi penumpang

Dalam segmentasi dasar para traveler kita mengenal istilah bisnis, eksekutif, dan ekonomi.Kita bisa membaca kebiasaan para traveler dalam memesan kendaraan, baik itu kereta, kapal, dan pesawat terbang. Data-data tersebut nantinya bisa dimanfaatkan untuk membagi pelanggan dalam segmentasi berbeda untuk memberikan peningkatan pengalaman yang terfokus. Juga menyarankan segmentasi kepada para pelanggan dengan potongan harga misalnya.

Deteksi penipuan

Analisis prediktif tidak hanya bisa memprediksi apa yang dibutuhkan dan diinginkan pengguna, tetapi juga mampu mendeteksi adanya penipuan. Di era digital yang serba online dan real time, peluang untuk terjadi penipuan atau fraud bisa meningkat dengan pesat tanpa terkendali. Analisis prediktif akan mampu membuat pola tindakan mencurigakan untuk mencegahnya sebelum terjadi penipuan. Tantangannya adalah bagaimana sistem deteksi bisa memprediksi penipuan tanpa salah melakukan deteksi.

Pengayaan data wisata dan traveler

Analisis prediktif tentu merupakan satu paket dengan pengumpulan data. Dengan data-data yang semakin banyak dikumpulkan akan mampu menambal lubang-lubang data yang ditimbulkan data hilang atau data salah dari pengguna-pengguna sebelumnya. Penambahan data ini secara berkala dan dikelola dengan akan mampu memberikan sesuatu yang berharga bagi sistem travel secara signifikan.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.