Tag Archives: User Aquisition

Empat Strategi Growth Hacking Tepat untuk Startup

Menjadi hal yang esensial di startup yang baru saja diluncurkan untuk mendapatkan pengguna yang loyal dan komunitas dalam jumlah cukup besar guna mempromosikan produk dan tentunya menjadi target pasar yang ideal. Hal tersebut terbilang sulit untuk dilakukan, namun di sisi lain menjadi krusial karena bisa mempengaruhi brand awareness dan akuisisi pelanggan. Untuk mewujudkan semua diperlukan kreativitas, inovasi dan hal terkait lainnya.

Upaya untuk menarik perhatian lebih banyak orang untuk menggunakan dan menikmati produk dari startup dikenal dengan “Growth Hacking,” sebuah strategi yang banyak diterapkan oleh startup untuk mendapatkan pertumbuhan yang cepat meskipun memiliki keterbatasan karena usia yang masih sangat belia.

Karena growth hacking membutuhkan kreativitas yang prima, pemikiran yang kritis dan penerapan yang unik, beberapa metode growth hacking banyak yang tidak bisa diaplikasikan oleh startup. Untuk itu diperlukan penerapan growth hacking yang sesuai dengan produk dan layanan dari masing-masing startup.

Artikel berikut ini akan membahas 4 strategi growth hacking yang terbilang sukses dan telah diterapkan oleh perusahaan teknologi raksasa seperti YouTube, Pinterest, Microsoft Hotmail (kini menjadi Outlook) hingga Dropbox.

Tawarkan pilihan gratis

Cara paling mudah yang bisa diterapkan untuk melancarkan kegiatan growth hacking adalah dengan memberikan penawaran atau promosi gratis kepada calon pelanggan. Hal ini dengan sukses telah dilakukan oleh Hotmail pada tahun 1996, yaitu dengan memberikan penawaran email gratis. Dengan tagline menarik “Get Your Free Email at Hotmail” penawaran ini terbukti mampu menambah jumlah pengguna hingga 1 juta orang dalam waktu 6 bulan. Tetapkan penawaran gratis yang disesuaikan dengan startup dan coba berikan promo tersebut kepada target pasar Anda.

Program referral

Sudah banyak perusahaan yang memanfaatkan program referral dengan satu alasan yaitu terbukti berhasil. Mulai dari kelas yoga hingga toko online, semua memanfaatkan program referral. Dropbox merupakan salah satu bisnis yang memanfaatkan dengan sukses program referral ini, yaitu dengan memberikan jumlah upgraded storage untuk setiap pihak referral yang mendaftarkan ke layanan Dropbox. Ketika kedua pihak mendaftarkan akun ke Dropbox secara langsung akan mendapatkan bonus 500MB. Dengan melakukan program referral ini Dropbox mampu menambah jumlah pengguna baru sebanyak 4 juta dalam waktu 15 bulan.

Penawaran khusus/terbatas

Masih ingat dengan limited invitation yang dilakukan oleh WhatsApp dan Pinterest waktu awal meluncurkan produknya? Pemberian invitation dalam jumlah terbatas ternyata cukup ampuh untuk menarik lebih banyak pelanggan karena efek dari eksklusif. Calon pengguna akan merasa bangga jika mendapatkan invitation only, dan calon pengguna lainnya yang merasa ‘ketinggalan’ bisa dipastikan akan langsung mendaftarkan diri untuk mendapatkan penawaran terbatas tersebut. Saat melakukan cara ini Pinterest mampu menambah jumlah pengguna hingga 70 juta orang dalam waktu 3 tahun.

Menempel di platform lain

Sebelum YouTube menduduki posisi pertama layanan video streaming, ada MySpace yang sempat menjadi favorit kalangan muda untuk menampilkan kreativitas dalam bentuk video. Namun demikian meskipun berfungsi dengan baik dan terbukti menjadi platform favorit pengguna, MySpace tidak memiliki fitur ‘share‘ seperti yang dimiliki oleh YouTube. Memanfaatkan kondisi tersebut, YouTube kemudian mencoba untuk mencari solusi terbaik dengan memberikan link embed kepada video MySpace tanpa harus membayar.

Cara tersebut terbukti berhasil karena YouTube pada akhirnya menjadi video hosting favorit yang mulai digemari pengguna dengan beragam fitur dan kemudahan yang dimiliki. Hingga kini posisi YouTube menggeser MySpace yang terpaksa harus kalah dengan inovasi lebih yang ditawarkan oleh YouTube. Dan saat ini YouTube telah memiliki 1 miliar pengguna dan menjadi layanan video streaming terbesar di dunia.

Data Jadi Kunci Sukses Solusi Berbasis Machine Learning

Tren kalangan pengembang teknologi yang diprediksikan akan terus memuncak di tahun 2016 adalah solusi Machine Learning (ML). Pemain di bidang tersebut terus bertumbuh, tak hanya di kancah korporasi, namun startup digital sudah banyak yang mencoba melahirkan teknologi untuk automasi sistem komputer tersebut.

Shivon Zilis dalam laman pribadinya menerbitkan sebuah infografis yang memetakan pemain pengembang solusi ML di berbagai bidang.

Persebaran Teknologi Machine Learning

Dari infografis di atas terlihat jelas bagaimana teknologi ML mulai memasuki berbagai bidang.

Dari pengamatan yang dilakukan VersionOne terhadap para startup digital pengembang solusi ML, terdapat satu paradigma yang kurang pas. Kesempatan besar untuk mengembangkan solusi berbasis ML mengalihkan fokus pengembang. Banyak pengembang yang begitu getol menemukan algoritma baru untuk terciptanya sebuah platform ML terkini, padahal algoritma tersebut pada dasarnya sudah menjadi komodias umum di lanskap teknologi dunia.

Kunci sebuah teknologi ML adalah data

Bagi korporasi sekelas Google, Facebook, Amazon atau Microsoft, mendapatkan beragam akses data bukan menjadi masalah yang sulit, karena basis pengguna mereka yang sudah besar dengan berbagai perilaku yang sudah berhasil direkam. Bagi pengembang di level startup data bisa menjadi tantangan terberat untuk mampu menjadikan solusi ML yang dikembangkan menjadi bermakna.

Tak ada cara lain selain harus meyakinkan orang untuk mau berbagi data. Karena sebuah layanan ML tidak akan memiliki fungsionalitas tanpa adanya asupan data untuk dianalisis. Namun di era keterbukaan yang berhasil dijembatani internet ini seharusnya startup tidak lagi kesulitan dalam mendapatkan data. Beberapa data bisa didapatkan secara terbuka, namun untuk kebutuhan spesifik mau tak mau memang harus melakukan penghimpunan secara mandiri.

Dari perilaku masyarakat banyak data yang bisa dimanfaatkan, untuk memecahkan masalah bisnis atau personal dalam kehidupan sehari-hari. Oleh karenanya algoritma dalam sebuah ML biasanya mengacu pada pemecahan masalah tertentu, dan membutuhkan asupan data yang sesuai.

“Data Trap”

Untuk memenuhi kebutuhan data ini, seorang punggawa venture capital asal New York, Matt Turck, menyampaikan sebuah konsep yang disebut dengan “Data Trap”.

Dalam publikasinya yang berjudul “The Power of Data Network Effect”  Turck menjelaskan kenyamanan masyarakat terhadap solusi digital dapat dioptimalkan menjadi sumber data yang menguntungkan dengan menghadirkan sebuah layanan yang kuat, sehingga digunakan oleh banyak orang. Beberapa pengembang solusi ML dan Big Data dunia telah melakukan pendekatan ini.

Salah satunya perusahaan pengembang solusi Artificial intellifence (AI) bernama Clarifai. Basis bisnis utama Clarifai adalah mengembangkan sebuah recognition API yang didasarkan pada analisis perilaku pengguna. Untuk mendapatkan data pengguna yang akan dianalisis tersebut Clarifai mengembankan sebuah aplikasi foto bernama Forevery Photo. Apliakasi tersebut dibuat gratis, dengan fitur yang mumpuni di platform yang memasyarakat, sehingga banyak orang yang menggunakan.

Jadi ketika orang bertanya-tanya dari mana sumber pendapatan aplikasi bagus yang diberikan secara cuma-cuma, tanpa ada embel-embel iklan ataupun paket freemium, maka mungkin mereka berfungsi sama dengan Forevery, yakni digunakan sebagai aplikasi pengumpul basis pengguna. Sah-sah saja selama data yang dihimpun pada proposisi yang sesuai dan juga menyampaikan kepada pengguna sebagai pemilik data. Hal tersebut juga yang dilakukan oleh Mint.com dan beberapa pengembang digital lainnya.

Langkah-langkah untuk menciptakan solusi berbasis ML

Secara garis besar untuk kesuksesan pengembang dalam menciptakan solusi berbasis ML atau analisis data maka terdapat beberapa langkah yang bisa diperhatikan, yakni:

  1. Pikirkan strategi akuisisi data dengan memanfaatkan kanal atau sumber daya yang ada.
  2. Mengkomunikasikan nilai proposisi data untuk kebutuhan analisis.
  3. Pastikan solusi dari algoritma yang dikembangkan berfokus untuk memberikan manfaat nyata bagi bisnis ataupun sasaran pengguna.

Banyak pihak yang membutuhkan solusi berbasis ML. Bagi startup ataupun pengembang lainnya membangun set data ekslusif menjadi misi besar dalam menyukseskan sepak terjangnya. Tak mudah memang untuk mampu mendapatkan akuisisi pengguna, tapi setidaknya Internet mampu diandalkan untuk banyak hal.