Analisis Prediktif 101: Prediksi Leverage untuk Mendapatkan Hasil Bisnis

Di era Big Data, pemukul berat seperti Netflix, Amazon, dan Walmart telah memperjuangkan analitik prediktif sebagai alat utama untuk memandu strategi dan membuat keputusan yang lebih cerdas dan hemat biaya untuk masa depan. Analitik prediktif telah membantu ini dan bisnis lain yang tak terhitung jumlahnya memperkirakan kemungkinan hasil di masa depan dengan memproses data pelanggan historis melalui perangkat lunak analitik yang kuat.

28% bisnis saat ini menggunakan analitik prediktif untuk menginformasikan pengambilan keputusan melalui perkiraan. Dengan adopsi analitik prediktif yang hanya diperkirakan akan tumbuh di tahun-tahun mendatang, bisnis yang tidak memanfaatkan data mereka sendiri semakin berisiko kehilangan pijakan dari pesaing yang didukung prediksi. Garis bawah? Setiap bisnis yang berfokus pada pertumbuhan, penghematan biaya, dan peningkatan efisiensi operasional harus mengintegrasikan analitik prediktif ke dalam strategi bisnis mereka untuk memanfaatkan kekuatan prediksi yang substansial sebelum pesaing mereka melakukannya.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif menghitung kemungkinan hasil dengan menggabungkan data historis dengan pemodelan komputer yang kuat, analisis data, dan pembelajaran mesin. Analisis prediktif membantu bisnis mengantisipasi kemungkinan hasil perubahan strategi dengan perkiraan berbasis data. Manajer pemasaran produk yang ingin tahu mungkin menggunakan analitik prediktif untuk menentukan kemungkinan peluncuran produk yang sukses atau menjelajahi bagaimana mengubah fitur dalam antarmuka produk dapat memengaruhi kemungkinan pelanggan untuk berkonversi. Jika digunakan dengan benar, perusahaan yang berkomitmen pada analisis prediktif dapat bereksperimen dengan cara baru untuk mendorong konversi pelanggan dan angka penjualan sambil meminimalkan risiko yang terkait dengan menjelajahi metode dan strategi baru.

Menggunakan data untuk memprediksi kejadian di masa depan mungkin tampak seperti perangkat plot dari novel fiksi ilmiah, tetapi komponen matematikanya sudah ada sebelum komputasi modern. Dalam beberapa dekade terakhir, beberapa kemajuan telah memungkinkan bisnis menggunakan analitik prediktif untuk membuat perkiraan mereka sendiri:

• Komputer menjadi lebih cepat, lebih bertenaga, dan lebih terjangkau untuk penggunaan komersial
• Inovasi perangkat lunak membuat analisis lebih mudah diakses oleh bisnis modern
• Perusahaan mulai mengumpulkan sejumlah besar data dari pelanggan mereka yang sebelumnya tidak dapat dicapai—faktor penting dalam mengoptimalkan prediksi

Berkat kemajuan digital ini, perusahaan memiliki wawasan yang lebih mendalam daripada sebelumnya tentang perilaku pelanggan mereka di masa lalu. Dengan volume besar data pelanggan yang mengalir melalui penggunaan situs web, pemesanan produk, dan banyak lagi, prediksi hanya akan meningkatkan akurasinya yang sudah tangguh seiring dengan berjalannya era Big Data.

Panduan Strategi Pemasaran Dengan Prediksi Berdasarkan Data

Prediksi sering digunakan di dunia pemasaran untuk lebih memfokuskan pembelanjaan pada kemungkinan hasil positif yang lebih tinggi. Data, pembelajaran komputer, dan pemodelan statistik menghasilkan hasil pemasaran yang dapat diukur, dengan prediksi yang dibuat menggunakan Amplitude Recommend yang menghasilkan peningkatan antara 5% dan 20% dibandingkan dengan kelompok perilaku. Ada tiga kasus penggunaan utama untuk prediksi sebagai sarana untuk meningkatkan kampanye pemasaran:

Menentukan siapa yang akan disertakan dalam kampanye Anda

Menyertakan pelanggan dengan kemungkinan konversi yang rendah adalah pemborosan uang dan upaya yang seharusnya dapat dihabiskan untuk menarik mereka yang lebih cenderung berkonversi. Amplitude Recommend menghindari perangkap ini dengan memungkinkan pemasar memprediksi pengguna mana yang memiliki kemungkinan konversi tertinggi. Setelah grup ini diidentifikasi, Anda kemudian dapat membangun kelompok yang hanya terdiri dari pelanggan bernilai tinggi ini untuk digunakan dalam kampanye pemasaran Anda.

Menentukan insentif apa yang akan ditawarkan

Menawarkan insentif kepada pelanggan Anda dapat meningkatkan konversi, tetapi bagaimana Anda tahu bahwa Anda tidak menawarkan diskon kepada pelanggan yang akan mendaftar tanpa diskon? Dalam hal ini, prediksi dapat digunakan untuk menghilangkan kemungkinan besar pelanggan dari kampanye berinsentif. Dengan melakukan itu, pemasar menghindari memberikan diskon untuk kemungkinan besar pengguna akan membayar harga penuh.

Menentukan konten apa yang dilihat pelanggan

Personalisasi adalah nama permainan di Era Big Data, dan prediksi adalah kekuatan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi. Faktanya, kustomisasi yang ditargetkan telah menjadi harapan bagi banyak konsumen, dengan 90% pelanggan menemukan pemasaran yang dipersonalisasi setidaknya agak menarik. Pemasar yang cerdas membuat kelompok prediktif yang terdiri dari pengguna yang lebih menyukai produk atau fitur tertentu dan membuat kampanye yang secara khusus menampilkan produk pilihan yang sama untuk menghasilkan hasil yang lebih baik.

Analisis dan Antisipasi Perilaku Pelanggan Untuk Menghindari Churn

Analisis prediktif sangat membantu dalam menjalankan "bagaimana jika?" skenario yang melibatkan retensi pelanggan. Secara khusus, berbagai aspek pengalaman pelanggan dapat diubah atau diubah dalam model prediktif untuk menentukan pengalaman pelanggan yang optimal. Misalnya, dengan menjalankan analisis prediktif, pemasar produk tidak perlu bertanya-tanya apakah mengirim pesan yang dipersonalisasi ke prospek bernilai tinggi selama uji coba gratis akan merugikan atau membantu konversi.

Personalisasi sangat berguna ketika prediksi mengantisipasi kebutuhan pelanggan sebelum pelanggan tersebut menyadari bahwa mereka memilikinya. Mungkin yang paling terkenal, layanan streaming seperti Netflix dan Spotify dan pengecer seperti Amazon memberikan saran produk kepada pelanggan mereka berdasarkan kombinasi pilihan sebelumnya dan pilihan kelompok serupa, meningkatkan pengalaman konsumen dan angka penjualan.

Penggunaan rekomendasi melampaui ranah layanan streaming dan situs e-niaga. Chik-fil-A baru-baru ini menggunakan prediksi yang dibuat dengan Amplitude untuk mengubah tampilan item menu dalam aplikasi mereka kepada pengguna tertentu berdasarkan perilaku dan pembelian sebelumnya. Ini memberikan cara bagi pelanggan untuk membeli apa yang mereka inginkan tanpa harus menjelajahi UI untuk itu dan meminimalkan gesekan pada tahap pembelian.

Terkadang, wawasan yang diperoleh dari prediksi dapat menginformasikan pengembangan produk dan layanan. Netflix menyalakan acara House of Cards yang sangat populer setelah prediksi menyarankan remake yang dipimpin David Fincher, Kevin Spacey dari pertunjukan asli Inggris akan menjadi hit dengan pemirsa. Netflix mampu mengambil risiko $100 juta dolar dan membuat produk yang menarik bagi basis pelanggan yang ada dan pelanggan baru—semuanya dengan mengandalkan keandalan model prediktif mereka.

Prediksi berbasis data yang andal ini dapat membantu mengidentifikasi gesekan dalam pengalaman pelanggan sebelum pelanggan mengalaminya. Jika pemasar produk melihat penurunan penggunaan yang signifikan dalam beberapa minggu setelah mendaftar ke layanan streaming musik, bisnis dapat membuat skenario dengan variabel yang diubah untuk mengidentifikasi kemungkinan gangguan tertinggi dalam pengalaman pelanggan.

Layanan streaming yang ingin mengidentifikasi pengguna yang berisiko tinggi untuk churn dapat menggunakan Amplitude Recommend untuk menjalankan prediksi berdasarkan:

• Lamanya masa jabatan kohort
• Tanggal streaming atau unduhan terakhir mereka
• Frekuensi historis unduhan
• Perbandingan dengan kelompok lain yang mendaftar sekitar tanggal yang sama

Setelah analisis prediktif membantu mengidentifikasi pelanggan berisiko tinggi, bisnis dapat menargetkan mereka dengan upaya retensi yang hemat biaya dan dipersonalisasi.

Memprediksi dan Mempersiapkan Perubahan Permintaan

Memperkirakan permintaan produk dengan lebih akurat menggunakan analitik prediktif dapat membantu meminimalkan kelebihan atau kekurangan stok dan biaya terkaitnya. Setiap pengecer pada tahun 2021 yang mendasarkan keputusan stok secara eksklusif pada angka musim liburan 2020 kemungkinan akan menemukan diri mereka kekurangan stok dalam menghadapi keadaan lingkungan yang berbeda. Di sisi lain, pengecer yang mengantisipasi angka penjualan pra-pandemi mungkin akan kehabisan stok di rak mereka. Alih-alih menebak, bisnis malah dapat menggunakan model yang dibuat oleh perangkat lunak analitik prediktif untuk mengantisipasi kemungkinan skenario yang berakar pada data historis dan didukung oleh perhitungan komputer.

Lebih jauh lagi, meramalkan permintaan dapat menciptakan ekspektasi yang lebih realistis untuk penjadwalan, mengurangi kemungkinan bahwa bisnis tertentu akan kekurangan atau kelebihan staf selama periode tertentu. Analitik prediktif membantu Walmart mengidentifikasi waktu sibuk di apotek mereka untuk memaksimalkan efisiensi staf dan mempersingkat waktu pengisian resep.

Sementara permintaan pelanggan yang kurang diantisipasi dapat menciptakan masalah pasokan dan kepegawaian untuk bisnis fisik, pengecer online dan bisnis SaaS menghadapi kemacetan mereka sendiri dengan server yang terlalu banyak pajak dan infrastruktur digital. Analisis prediktif dapat digunakan oleh perusahaan semacam itu untuk meningkatkan layanan mereka dan menyediakan sumber daya TI dan pelanggan yang sesuai sebelum lonjakan permintaan yang diprediksi.

Rencana untuk Potensi Berjangka

Bisnis dengan mata tertuju pada kinerja masa lalu membatasi potensi peluang pertumbuhan di masa depan. Adopsi analitik prediktif di seluruh perusahaan dapat menghasilkan pelanggan yang lebih bahagia dan lebih terlibat serta keuntungan yang lebih menarik—manfaat yang sudah dimanfaatkan oleh pengguna awal. Sementara bisnis dapat menemukan peningkatan langsung dari mengintegrasikan analitik prediktif ke dalam operasi yang ada, manfaatnya tidak terbatas di sini dan sekarang. Platform analitik prediktif seperti Amplitude tentu saja membantu memprediksi kemungkinan hasil untuk produk tunggal atau kelompok pelanggan, tetapi manfaat utamanya terletak pada kemampuannya untuk membantu bisnis dalam memilih potensi masa depan yang mereka lihat sendiri.