Di dunia sekarang ini, kekuatan sejati terletak pada data sejati. Dengan mayoritas aktivitas manusia dilakukan di internet melalui perangkat elektronik, pengumpulan data telah menjadi bisnis yang menggiurkan.
Kecepatan di mana data dihasilkan menjadi luar biasa. Adalah kepentingan bisnis untuk memanfaatkan data ini. Jika tidak, angka-angka ini hanya akan menjadi kebisingan dan tidak akan berarti bagi mereka. Angka-angka yang dikumpulkan memiliki cerita untuk diceritakan dan penting bagi perusahaan untuk mendengarkan cerita-cerita ini.
Jika kami mengambil contoh India populer seperti Flipkart, Amazon, dan Snapdeal, kami melihat bahwa konsumen pun dapat memahami bahwa data penggunaan kami sedang dilacak. Pola belanja kami dicatat dan dianalisis untuk menjadikan pengalaman berbelanja kami lebih baik. Kebutuhan kita diidentifikasi oleh perusahaan-perusahaan ini bahkan sebelum kita sendiri mengidentifikasinya.
Berbagai analisis dibuat dengan data ini oleh perusahaan. Mereka menggunakan data untuk melihat usia rata-rata pembeli, frekuensi pria melakukan pembelian vs wanita melakukan pembelian, waktu dalam setahun saat seseorang melakukan pembelian terbanyak, uang rata-rata yang dibelanjakan seseorang di situs, produk yang paling banyak dilihat, dll. Daftar ini dapat terus berlanjut. Pola perilaku bawah sadar yang tidak disadari oleh kita sebagai konsumen, disadap dan dipelajari oleh perusahaan-perusahaan ini.
Iklan web menjadi bisnis yang sangat menarik. Perusahaan pihak ketiga seperti DoubleClick berspesialisasi dalam hal ini dengan menyediakan ruang iklan bagi mereka yang ingin beriklan di situs web. Perusahaan seperti DoubleClick menggunakan analitik lanjutan untuk mengumpulkan data tentang berbagai parameter untuk mempelajari jenis orang yang mengunjungi situs dan kemudian memberikan saran yang sesuai untuk klien mereka dan menjual ruang iklan kepada mereka. Karena kita telah berbicara tentang DoubleClick, hanya diketahui bahwa itu dibeli oleh Google pada tahun 2007 setelah mereka memenangkan perang penawaran dengan Microsoft.
Ada penyedia personalisasi situs seperti RichRelevance, MyBuys, Certona, dll., yang mempersonalisasi iklan yang muncul di situs untuk setiap pengguna berdasarkan riwayat pembeliannya.
Perusahaan seperti Profitero dan 360pi memungkinkan pemain e-niaga memantau pesaing, menyusun strategi, dan menetapkan harga produk yang sesuai.
Sekarang kita telah menetapkan bagaimana data dihasilkan, mengapa perusahaan tertarik pada data dan bagaimana perusahaan dalam bisnis menyediakan data untuk pemain e-niaga, mari kita lanjutkan untuk melihat metode statistik apa yang diterapkan pada data ini, perangkat lunak apa yang digunakan dan wawasan apa yang ditemukan.
Beberapa Metode Statistik Populer yang Digunakan pada Data
1) Korelasi Sederhana
Korelasi Sederhana sangat berguna dalam memahami hubungan antara dua variabel, satu menjadi dependen dan satu menjadi independen. Ini adalah salah satu metode paling sederhana yang digunakan untuk mendapatkan wawasan pemasaran. Namun pemasar harus berhati-hati untuk mengingat bahwa korelasi tidak selalu berarti sebab-akibat. Tetapi sebab-akibat tentu berarti korelasi.
2) Model Regresi
– Model Regresi digunakan ketika pemasar ingin merencanakan Line of Best Fit untuk mengamati tren yang telah diikuti oleh serangkaian variabel dan juga untuk memprediksi nilai variabel dependen untuk nilai variabel independen yang berbeda. The Line of Best Fit memastikan bahwa jumlah istilah kesalahan adalah nol dan jumlah kuadrat dari istilah kesalahan minimal. Dalam istilah awam, hal ini memastikan bahwa garis yang diplot menggambarkan data dengan paling akurat. Model regresi dapat dibuat dengan menggunakan sejumlah variabel independen tetapi kehati-hatian harus dipertahankan sehubungan dengan keakuratannya.
3) Analisis Teks
– Situs e-niaga tidak hanya menghasilkan data numerik tetapi juga data tekstual. Pelanggan mengetik kata kunci di kotak pencarian yang memberikan hasil yang cocok untuk pencarian mereka. Bagaimana hasil ini dihasilkan? Ada sesuatu yang disebut sebagai ‘Analitik Teks’ yang memungkinkan pemasar dan peneliti untuk memisahkan pencarian dan memberikan hasil yang paling optimal kepada pelanggan. Juga banyak survei memiliki jawaban terbuka yang sulit untuk diberi nilai numerik. Text Analytics sekali lagi sangat berguna di sini untuk mendapatkan wawasan tentang data dan dengan demikian mengelompokkan tanggapan pelanggan.
4) Model RFM
– Model RFM adalah singkatan dari Keterkinian, Frekuensi & Nilai Moneter. Yang dihitung model ini dari data adalah waktu pembelian terakhir yang dilakukan oleh pelanggan, frekuensi pelanggan melakukan pembelian, dan jumlah uang yang rata-rata dibelanjakan pelanggan (atau pengeluaran totalnya, bergantung pada apa yang dilakukan pelanggan). diinginkan pemasar) ketika dia melakukan pembelian. Setiap pelanggan di database penjual diberi skor untuk setiap parameter dalam model RFM dan pelanggan terbaik adalah pelanggan dengan skor tertinggi di ketiganya. Hal ini memudahkan pemasar untuk mengidentifikasi pelanggan terbaik mereka dan menargetkan kampanye iklan kepada mereka dan tidak membuang-buang uang dengan menargetkan setiap pelanggan.
5) Analisis Klaster
– Dalam Analisis Klaster, banyak titik data yang dikumpulkan diurutkan ke dalam klaster berdasarkan parameter yang dicari peneliti. Tujuannya adalah untuk memiliki titik data dalam kelompok yang lebih mirip satu sama lain dibandingkan dengan kelompok lain. Cluster membantu pemasar membuat keputusan yang terfokus dan dipersonalisasi untuk pelanggan yang jatuh ke dalam cluster yang berbeda.
6) Model Vendor Koran (NVM)
– Karena E-niaga berkembang pesat pada tingkat yang mengkhawatirkan, sangat penting untuk menjaga persediaan barang yang seimbang. Ini menjadi lebih penting selama musim perayaan dan diskon ketika permintaan produk berubah dengan cepat. NVM membantu mempertahankan tingkat inventaris berdasarkan rata-rata historis dan penyimpangan permintaan suatu produk. Ini banyak digunakan oleh perusahaan E-niaga seperti Big Basket di mana produk utama mereka adalah barang yang mudah rusak. Untuk menghindari hilangnya pendapatan karena barang rusak dalam inventaris dan juga untuk menghindari hilangnya pendapatan karena kekurangan stok, NVM digunakan untuk menghitung tingkat inventaris optimal. Ini membantu perusahaan melayani pelanggan mereka dengan lebih baik dan memastikan lebih sedikit pelanggan yang kecewa.
Setelah melihat beberapa teknik penambangan data sederhana dan populer, mari beralih ke beberapa Perusahaan populer yang menyediakan layanan perangkat lunak yang digunakan dalam Analisis Pemasaran –
· Pasar
– Marketo adalah salah satu perusahaan analitik pemasaran terbesar dan paling mapan yang menyediakan solusi untuk meluncurkan, memantau, dan menganalisis kampanye pemasaran. Marketo menawarkan semua yang dibutuhkan pemasar termasuk alat untuk mengotomatiskan pemasaran masuk, manajemen prospek, pemasaran media sosial, dasbor manajemen penjualan, serta analitik.
· Ya
– Yesware adalah platform email yang memudahkan tenaga penjualan untuk mengelola dan melacak email dan dengan demikian menutup lebih banyak kesepakatan. Platform melacak pembukaan email, menyediakan analitik dalam email serta data tentang keterlibatan pengguna. Platform disinkronkan secara mulus dengan CRM (Model Hubungan Pelanggan) seperti Salesforce, Microsoft Dynamics, dan Oracle ORCL CRM, sehingga menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi upaya pemasaran.
· Optimasi
– Platform Optimove memanfaatkan teknologi pemodelan pelanggan eksklusif untuk membantu pemasar di perusahaan online memaksimalkan nilai setiap pelanggan. Perangkat lunak ini membantu bisnis Internet mengonversi lebih banyak prospek, meningkatkan pengeluaran dan keterlibatan pelanggan, mengurangi churn, dan memenangkan kembali lebih banyak pelanggan yang hilang. Dengan memengaruhi perilaku pelanggan melalui penawaran dan insentif yang sangat relevan, canggih, dan dipersonalisasi, Optimove membantu bisnis memahami pelanggan dan memaksimalkan pendapatan. Ini mencakup beberapa klien besar seperti Conduit dan GetTaxi.
· LocalVox
– LocalVox adalah platform untuk menganalisis kampanye pemasaran sosial dan seluler bisnis, sehingga membantu mereka menghasilkan berita dan melibatkan pelanggan lokal di seluruh web, seluler, media sosial, buletin email, dan mesin telusur.
· Suara
– VOCS adalah perangkat lunak pemasaran berbasis cloud terkemuka yang membantu akuisisi dan retensi pelanggan dengan mempermudah pemasar untuk menjangkau melalui media sosial dan saluran media online lainnya. Vocus menawarkan rangkaian alat yang komprehensif yang mengintegrasikan pemasaran media sosial, pemasaran pencarian, pemasaran email, serta PR yang efektif.
Teknik statistik dan Perangkat Lunak yang disebutkan hanyalah puncak gunung es dan jika seseorang benar-benar ingin memahami lebih lanjut tentang bagaimana perusahaan menggunakan analitik untuk membantu pelanggan mereka dengan lebih baik, lebih banyak penelitian dan pembacaan harus dilakukan.
Sebagai catatan akhir, saya merasa bahwa Pemasaran perlahan-lahan bergeser dari emosi dan aspek perilaku ke kekuatan angka dan titik sentuh seperti iklan tampilan Internet, iklan seluler, email, pencarian, dan media sosial akan mengubah cara wawasan pelanggan ditarik. .
Artikel ini adalah kontribusi posting tamu dari Varun Rao – Yang menyukai pemasaran dan merupakan mahasiswa MBA tahun pertama dari SIBM, Pune.
