Apa Itu & Bagaimana Memanfaatkannya

Setelah berbulan-bulan mengerjakan kampanye pemasaran, tidak ada yang lebih buruk daripada menyadari bahwa Anda tidak melihat hasil yang Anda harapkan.

Sayangnya, banyak dari kita pernah ke sana. Kami telah mengerahkan semua upaya kreatif, waktu, dan banyak sumber daya ke dalam kampanye yang terdengar seperti ide bagus, tetapi tidak mencapai ROI atau keterlibatan yang diharapkan. Kemudian, selain menyaksikan proyek kami gagal, kami harus berurusan dengan skenario canggung dalam berbagi data kinerja buruk dengan tim kami.

Tidak peduli seberapa keras Anda mencoba, tidak mungkin untuk mengetahuinya persis seberapa baik kampanye akan dilakukan sebelum Anda menjalankannya. Namun, ada strategi yang cukup mendekati.

Ini disebut pemasaran prediktif.

Sementara pemasaran prediktif terdengar seperti teknologi futuristik yang hanya Anda lihat di acara seperti itu Westworld, menggunakan data untuk memperkirakan hasil bukanlah hal baru.

Pemasaran prediktif didorong oleh analitik prediktif, yang sudah ada sejak tahun 1930-an. Ini memungkinkan ahli matematika dan komputer untuk menghitung dan menganalisis kemungkinan keberhasilan, kegagalan, dan hasil dari berbagai skenario – seperti kondisi kesehatan atau cuaca.

Kemudian, pada 1990-an, ketika alat analitik menjadi lebih tersedia untuk merek, pemasar di perusahaan menyukainya eBay dan Amazon mulai menggabungkan data pemasaran dengan formula atau algoritme serupa untuk memprediksi dan menyusun strategi seputar perilaku konsumen potensial, pembelian, dan kinerja kampanye pemasaran.

Dalam awal 2000-an, dengan kehadiran “Big Data” lebih banyak lagi merek dan platform periklanan online yang menggunakan analitik prediktif dan teknologi pemasaran.

Sekarang, pemasaran prediktif ada di sekitar kita. Di bawah ini hanya beberapa contoh umum, beserta penjelasan tentang bagaimana merek dapat memanfaatkannya.

Contoh Pemasaran Prediktif

1. Saran Produk Prediktif

Pernahkah Anda mempertimbangkan untuk membeli produk, menelitinya, dan kemudian melihat produk yang sama – atau yang sangat mirip – dalam promosi yang muncul di umpan media sosial, di kotak masuk email Anda, platform streaming, atau spanduk situs web lain ? Kamu tidak sendiri.

Algoritme situs e-niaga secara teratur mengumpulkan data tentang minat produk Anda berdasarkan apa yang Anda lihat atau beli dari mereka. Kemudian, algoritme ini menggunakan data tersebut untuk memprediksi produk mana yang kemungkinan besar akan Anda beli berikutnya. Data ini kemudian digunakan dalam iklan e-niaga atau promosi yang dilihat prospek.

Butuh contoh? Di bawah ini adalah iklan EyeBuyDirect yang muncul di Umpan Berita Facebook saya.

Sebagai seorang EyeBuyDirect pelanggan, saya telah membeli banyak kacamata dengan gaya, bentuk, atau pola yang mirip dengan kacamata yang terlihat pada iklan di atas. Untuk membandingkan, berikut dua pembelian saya baru-baru ini:

Jika saya membutuhkan kacamata baru, iklan EyeBuyDirrect akan sangat menarik bagi saya karena menunjukkan penawaran produk yang sangat mungkin saya lihat atau beli.

Daripada menampilkan iklan atau produk yang sama kepada setiap anggota audiens, alat pemasaran prediktif dapat membantu Anda mengarahkan pelanggan ke produk yang mungkin paling mereka minati.

Jika Anda berencana menghadirkan bisnis Anda secara online dan ingin menggunakan pemasaran prediktif untuk menghasilkan lebih banyak penjualan, beberapa terjangkau alat e-niaga memungkinkan Anda mengirim saran produk prediktif kepada audiens Anda. Kamu bisa pelajari lebih lanjut tentang mereka di sini.

2. Skor Prospek Prediktif

Pemasaran prediktif tidak hanya berhenti setelah Anda mendapatkan kontak, pelanggan, atau prospek.

Setelah Anda membangun daftar kontak Anda, Anda akan ingin melanjutkan pemasaran kepada mereka atau mungkin mengarahkan mereka ke perwakilan penjualan. Namun, jika Anda mencoba memasarkan merek Anda secara terus-menerus ke setiap kontak baru, Anda mungkin akan membuang-buang waktu jika mereka tidak serius membeli produk Anda atau mendaftar untuk mendapatkan lebih banyak konten.

Untuk menghindari memberikan terlalu banyak waktu kepada prospek yang tidak memenuhi syarat, merek dapat menggunakan alat seperti Fitur Predictive Lead Scoring dari HubSpot untuk menganalisis profil data kontak dan memperkirakan prospek mana yang paling mungkin membuat kesepakatan di masa mendatang.

Bila Anda memiliki database kontak yang besar dengan berbagai tingkat minat pada produk, merek, atau layanan Anda, data penilaian prospek prediktif seperti di atas dapat memberi Anda wawasan tentang prospek untuk memprioritaskan pemasaran atau upaya penjualan Anda terlebih dahulu. Pada gilirannya, ini dapat memberi Anda keunggulan pada merek yang membuang waktu dan sumber daya penting untuk kesepakatan yang tidak pernah terjadi.

3. Saran Media Sosial Otomatis

SEBUAH beberapa alat media sosial, termasuk Hub Pemasaran HubSpot, gunakan analitik prediktif dan data audiens untuk memperkirakan dan menyarankan waktu terbaik untuk memposting konten Anda di saluran tertentu.

Selain saran pengaturan waktu konten yang sederhana, beberapa alat bahkan lebih mendalami prediksi konten media sosial. Misalnya, ketika manajer media sosial mengunggah dua atau lebih gambar ke alat penjadwalan media sosial, Cortex, platform akan menggunakan data historis untuk menentukan warna foto mana yang paling menarik bagi pengikut.

Sumber Gambar

Selain alat media sosial yang dapat menyarankan strategi berdasarkan hasil yang diprediksi, saluran sosial seperti Facebook, Twitter, dan Pinterest juga menawarkan beberapa alat prediksi dalam platform iklan mereka.

Misalnya, di tahun 2018, outlet berita memperoleh dokumen dari Facebook mengungkapkan bahwa itu diam-diam meluncurkan fitur “Predictive Loyalty” dalam iklannya. Fitur tersebut dilaporkan menganalisis perilaku pengguna Facebook, minat, suka halaman, dan poin data lainnya untuk mengedarkan iklan kepada orang-orang yang memiliki kemungkinan tertinggi untuk mengkliknya, daripada hanya mengarahkan iklan ke target audiens suatu merek.

Sejak berita iklan prediktif Facebook, Twitter juga mengakui bahwa mereka menggunakannya algoritme iklan prediktif khusus untuk film, TV, dan promosi yang berhubungan dengan hiburan.

Selain penargetan iklan prediktif, platform sosial seperti Facebook dan Pinterest juga menggunakan algoritme untuk membuat prediksi yang terkait dengan pengujian multivariasi atau A / B. Dengan jenis tes ini, sebuah merek sering kali mengirimkan dua variasi atau lebih dari iklan mereka. Saat iklan ditayangkan, platform media sosial akan segera menganalisis variasi mana yang paling banyak diklik dan memprediksi mana yang akan memiliki hasil konversi terbaik. Dari situ, iklan media sosial akan mulai menampilkan variasi kemenangan.

4. Alat Pencegahan Churn Pelanggan

Sementara banyak pemasar fokus terutama untuk mendapatkan pelanggan baru, beberapa mungkin fokus pada pembuatan konten dan penawaran yang terus melibatkan, mempertahankan, dan bahkan meningkatkan penjualan pelanggan saat ini.

Namun, terkadang, sulit untuk mengetahui kapan pelanggan membutuhkan konten baru yang menarik atau kapan mereka cenderung berhenti. Itulah mengapa beberapa perusahaan besar telah menerapkan analitik prediktif serta strategi pemasaran untuk mengidentifikasi dan melibatkan kembali pelanggan yang akan melakukan churn.

Mengambil Sprint sebagai contoh. Kembali pada tahun 2014, ketika raksasa ponsel melihat tingkat churn pelanggan yang tinggi sepanjang masa, pemasar dan perwakilan layanan mulai menggunakan alat analitik prediktif untuk menentukan pelanggan mana yang paling mungkin membatalkan layanan mereka. Setelah mereka melakukan ini, mereka dapat menargetkan pelanggan tersebut dengan komunikasi re-engagement, perpesanan, dan penawaran khusus yang akan membuat mereka tetap mendaftar.

Menurut studi kasus, strategi prediksi Sprint mengarah pada a 10% penurunan churn pelanggan, dan peningkatan 800% dalam peningkatan dalam waktu 90 hari setelah implementasi.

Meskipun merek Anda mungkin tidak dapat menerapkan alat prediksi pelanggan churn yang kompleks, ada cara lain untuk menggunakan data untuk memprediksi dan mencegah kehilangan audiens.

Misalnya, dengan melacak data keterlibatan email dan kontak mana yang cenderung tidak membuka atau mengklik email, Anda dapat membuat segmen daftar kontak yang berisiko berhenti berlangganan dan kirim email re-engagement seperti yang di bawah ini:

5. Taktik SEO Prediktif

Sebagai pemasar, sebagian besar pekerjaan Anda mungkin melibatkan pembuatan posting blog, halaman web, atau konten online lainnya yang bertujuan untuk menarik dan mengubah audiens. Karena mesin pencari dapat memberikan keuntungan lalu lintas yang besar dan kesadaran merek untuk merek, Anda mungkin ingin menghasilkan konten berharga yang muncul di halaman pertama.

Tetapi, setelah Anda mendapatkan posisi halaman hasil pencarian yang tinggi dan memperoleh lalu lintas organik yang solid, Anda dapat menggunakan data prediksi untuk mencegah hilangnya peringkat Anda di masa mendatang dan semua lalu lintas yang menyertainya.

Proses ini, disebut SEO prediktif, adalah ketika ahli strategi konten menggunakan analisis lalu lintas dan peringkat pencarian untuk menentukan apakah halaman web berisiko kehilangan momentum lalu lintasnya dari mesin pencari.

Untuk HubSpot, proses SEO prediktif kami melibatkan penggunaan Alat Konten Berisiko – yang menganalisis data dari SEMRush, Ahrefs, dan perangkat lunak lain – untuk menentukan kapan kami kehilangan peringkat di halaman mesin pencari.

Misalnya, jika salah satu posting kita muncul di tempat pertama pada halaman hasil pencarian Google, kemudian terus turun ke posisi tiga atau empat, kita Alat Konten Berisiko mungkin menandai postingan karena berisiko kehilangan lalu lintas penelusuran.

Seperti inilah tampilan spreadsheet Konten Berisiko kami. Saat entri blog mulai melihat penurunan yang berpotensi berlanjut, rumus di spreadsheet mencatat entri blog sebagai “Berisiko” di kolom Status di sebelah kanan:

Jika Anda seorang pemasar yang berfokus terutama pada konten web, membuat strategi seperti ini secara proaktif dapat membantu Anda memantau kinerja banyak laman web sekaligus, mempelajari kapan konten lama benar-benar membutuhkan pembaruan, atau mengidentifikasi strategi atau format konten lama yang membutuhkan untuk dikerjakan kembali – semua sebelum Anda kehilangan lalu lintas pencarian utama.

Ingin meniru strategi SEO prediktif di atas? Ini a posting rinci dengan proses langkah demi langkah penuh kami dulu.

Yang Perlu Diketahui Saat Menggunakan Pemasaran Prediktif

Meskipun pemasaran prediktif dapat menjadi alat yang berguna untuk membenarkan taktik atau strategi baru, ada beberapa hal penting yang harus diingat pemasar jika mereka ingin memanfaatkannya.

• Itu tidak sempurna: Bahkan jika algoritme atau rumus pemasaran tampaknya memberikan perkiraan akurat 99% dari waktu, fakta bahwa strategi pemasaran bergantung pada keterlibatan manusia untuk berhasil. dapat menyebabkan prediksi menjadi salah. Meskipun Anda dapat menggunakan data pemasaran prediktif untuk membenarkan investasi atau strategi yang diusulkan, Anda harus memiliki rencana tentang apa yang harus dilakukan jika terjadi hasil yang tidak terduga.
• Itu bisa mahal: Meskipun beberapa alat prediksi, seperti HubSpot, dapat terjangkau dan mudah diakses oleh merek yang lebih kecil, alat lain dan proyek pemasaran prediktif yang memerlukan analisis data dalam jumlah besar dapat menjadi mahal. Pastikan untuk memulai dengan alat atau taktik prediksi yang terjangkau dan berskala pertama.
• Ini membutuhkan data: Meskipun beberapa alat, seperti perangkat lunak iklan atau SEO memiliki akses ke data konsumen historis, membuat strategi pemasaran prediktif Anda sendiri dari awal mungkin mengharuskan Anda memiliki kumpulan data sendiri. Mengumpulkan, pembersihan, dan pengorganisasian data ini sehingga alat atau algoritme prediksi dapat memanfaatkannya dapat memakan banyak waktu yang harus dimasukkan ke dalam strategi prediktif Anda.

Ingin mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana analitik prediktif dan data dapat mendorong strategi pemasaran Anda? Klik disini untuk posting blog praktis, atau unduh sumber daya gratis di bawah ini.