Apa itu predictive marketing? Mungkin belum semua marketer mendengarnya, namun pernah mempraktikkannya. Ini adalah pendekatan marketing yang menggunakan teknologi berbasis artificial intelligence (AI) untuk menganalisis dan memprediksi beragam hal terkait sisi konsumen, produk, dan brand atau merek. Pada dasarnya, para marketer sudah melakukan hal tersebut, namun kebanyakan masih secara manual alias tanpa bantuan teknologi AI.
Saat ini, semua merek bisa membangun sebuah mesin analisis berbasis AI dengan tingkat kecanggihan yang bisa disesuaikan dengan kemampuan perusahaan? Namun, bagaimana penerapan predictive analytics di marketing?
Pemasaran memiliki tiga bagian besar, yakni customer management, product management, dan brand management. Predictive analytics sangat bisa untuk mendukung tiga aktivitas tersebut.
Pada customer management, selalu dimulai dengan customer acquisition. Dalam tahap ini, beberapa industri harus keluar biaya cukup besar untuk mendapatkan calon konsumen. Untuk itu, marketer harus bisa memprediksi seberapa besar pendapatan yang bisa diperoleh dari konsumen.
“Kita bisa menggunakan predictive analytics untuk memprediksi life time value (LTV) konsumen. kalau LTV lebih tinggi dari acqusition cost artinya konsumen itu layak untuk diraih,” kata Iwan Setiawan, CEO MarkPlus, Inc. dan penulis buku Marketing 5.0.
Selanjutnya, pada customer retention model analitik ini bisa untuk memprediksi seberapa lama konsumen akan bersama kita atau menggunakan merek kita. Sedangkan, pada customer development, marketer bisa membuat analisis treatmeant apa yang tepat untuk seorang konsumen, apakah dilakukan cross selling, up selling, ataudiminta melakukan referral.
“Model ini juga bisa untuk win back atau customer reacquisition. Kita bisa menganalisis mengapa seorang konsumen tidak lagi menggunakan produk kita dan menemukan solusi agar konsumen kembali,” tambah Iwan.
Selanjutnya, pada product management. Menggunakan predictive analytics, bisa membatu dalam tahap new product development. Bisa mengetahui produk baru seperti apa yang sesuai di pasar. Bisa juga untuk product portofolio management, yakni memilah produk mana yang harus distop dan mana yang bisa diteruskan.
“Selain itu, bisa membantu kita ketika melakukan product offering, mana yang paling tepat untuk segmen tertentu. Bahkan, bisa pula memberikan bantuan ke kita saat melakukan product personalization,” tambahnya.
Terakhir, pada brand management. Model analisis prediksi ini bisa untuk menentukan targeting audience, membuat pesan creative, memilih media mana yang bisa menimbulkan pembelian, hingga memprediksi engagement.
Iwan memberi catatan, dalam membuat predictive analytics model akan lebih ampuh bila diminta dan disupervisi oleh orang yang punya kebutuhan. “Selain itu, juga membutuhkan data yang besar sebab engine predictive analytics model ini semakin cerdas bila punya pengalaman atau pelatihan yang tinggi mengolah data melalui machine learning engine,” pungkasnya.
