4 Cara Pemasaran Prediktif Dapat Memandu Pembelian Pelanggan

Kekuatan pemasaran prediktif telah membantu mendorong kenaikan meteorik Amazon ke puncak pasar e-niaga. Amazon mendominasi dalam ruangnya, memiliki 40% pangsa pasar e-niaga yang tak tertandingi yang hanya diperkirakan akan meningkat dalam waktu dekat. Pendapatan perusahaan mencapai $ 386 miliar pada tahun 2020 saja, dan diperkirakan sebanyak 35% dari penjualan produk adalah hasil langsung dari mesin rekomendasi berbasis prediksi Amazon.

Dengan lebih dari 100 juta pelanggan Amazon Prime yang mereka miliki, Amazon mengumpulkan jumlah data perilaku yang tak terduga dari pelanggannya. Pelanggan memberikan informasi secara sukarela kepada raksasa ritel bahkan hanya dengan menelusuri produk, memberi tahu CEO Amazon Andy Jassy dan perusahaan tentang apa yang tidak mereka klik pada halaman seperti halnya dengan tautan yang mereka lakukan. Data tersebut kemudian dijalankan melalui perangkat lunak analitik prediktif untuk mengidentifikasi produk yang kemungkinan besar akan dibeli pelanggan — dan dari sana, hanya masalah menunjukkan kepada pelanggan item yang dimaksud.

Orang mengharapkan raksasa seperti Amazon memiliki data dan kekuatan yang diperlukan untuk mengimplementasikan program pemasaran prediktif yang sukses. Namun, bukan hanya Amazon di dunia yang mendapat manfaat dari kekuatan persuasif prediksi berbasis data. Sebagai pemasar, Anda dapat dan harus menerapkan taktik pemasaran prediktif utama ini untuk mendukung saran yang terinformasi yang menargetkan pelanggan bernilai tinggi Anda—semuanya dengan menggunakan wawasan yang diekstrapolasi dari perilaku pembelian mereka sendiri. Dengan demikian, Anda berdiri untuk meningkatkan tingkat konversi, penjualan bahan bakar, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal.

1. Gunakan Pemasaran Prediktif untuk Mengubah Pembeli “Hanya Sekali” menjadi Pelanggan Berulang

Pemasaran prediktif dapat memperkirakan kemungkinan pelanggan kembali untuk membeli lagi, memungkinkan pemasar mempersonalisasi pesan dan penawaran untuk mendorong pembelian berulang. Pelanggan kemungkinan besar akan menjadi pembeli berulang yang konsisten jika mereka membeli dari bisnis setidaknya dua kali , tetapi diperkirakan hanya 20% pelanggan yang melakukan lompatan dari membeli sekali menjadi membeli dua kali.

Perusahaan sering mengandalkan pengalaman dan kepuasan pelanggan yang positif dengan produk yang dibeli untuk mendorong penjualan berulang, tetapi pemasar yang cerdas dapat memanfaatkan pemasaran prediktif untuk keuntungan mereka. Dengan mengambil data pelanggan perusahaan yang ada dan menjalankannya melalui perangkat lunak analitik prediktif, pemasar dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan kemungkinan perilaku masa depan , bukan hanya perilaku masa lalu . Model prediksi mungkin menyarankan bahwa kelompok yang menerima email "terima kasih" dalam waktu satu jam setelah pengiriman produk secara statistik lebih mungkin untuk membeli lagi, memungkinkan bisnis untuk menyesuaikan proses dan pengiriman pesan mereka.

Menemukan kemungkinan bahwa seorang individu atau kelompok sudah matang untuk pertobatan hanyalah setengah dari perjuangan. Di dunia yang sempurna, 100% pelanggan akan kembali untuk membeli lagi, tetapi tidak realistis atau hemat biaya untuk menyusun strategi untuk skenario yang sangat mustahil seperti itu. Sebaliknya, prediksi dapat membantu memperkirakan berapa banyak yang akan dibelanjakan pelanggan dengan perusahaan dan berapa lama mereka akan tetap menjadi pelanggan—nilai seumur hidup pelanggan—dan apakah layak untuk mencoba mengubah pelanggan tertentu menjadi pembeli tetap.

Dengan memprediksi nilai umur pelanggan, pemasar dapat mengambil alih kampanye konversi ke tangan mereka sendiri. Perusahaan dapat menjalankan kampanye yang menargetkan pembeli “hanya sekali” yang menunjukkan kemungkinan konversi tertinggi saat diberikan diskon produk. Alih-alih bertaruh dengan harapan bahwa pelanggan berkonversi berdasarkan persepsi kualitas penawaran, pemasar dapat menginvestasikan uang mereka dalam strategi yang dipandu oleh wawasan yang diberikan oleh perilaku pelanggan mereka sendiri.

2. Antisipasi Kebutuhan akan Produk, Layanan, dan Peningkatan Pelengkap

Pemasar produk dapat menggunakan pemasaran prediktif untuk menargetkan pelanggan dengan kemungkinan tertinggi membutuhkan produk tertentu. Pelanggan individu dapat ditargetkan oleh bisnis dengan pesan yang dipersonalisasi berdasarkan A) produk yang telah mereka beli dan B) produk yang diperkirakan akan dibutuhkan dalam waktu dekat. Perusahaan dapat menghabiskan uang dengan menargetkan pelanggan dengan barang yang menurut perilaku mereka sendiri akan mereka sukai.

Saran antisipatif termasuk dalam salah satu dari beberapa kategori. Misalnya, pelanggan memesan sikat gigi dari pengecer online. Saran yang dipersonalisasi dapat mencakup:

Lebih dari produk tertentu

Produsen produk kebersihan gigi merekomendasikan untuk membeli sikat gigi baru setiap tiga hingga empat bulan. Mengetahui hal ini (dan memahami kemungkinan orang melakukannya), pemasar dapat membuat prediksi tentang kemungkinan sekelompok pelanggan membeli sikat gigi baru dalam enam bulan ke depan. Jika hasilnya diinginkan, pemasar dapat menargetkan kelompok yang sesuai.

Produk bertema serupa

Beberapa produk termasuk dalam kategori atau tema yang sama dengan item yang dibeli, meskipun mereka tidak melakukan tugas yang sama persis. Pemasar produk mungkin bertanya-tanya apakah pelanggan yang membeli sikat gigi lebih cenderung menginginkan pemutih gigi—dan prediksi dapat menambahkan korelasi berbasis data ke garis pemikiran.

Produk pelengkap

Terkadang, suatu produk berfungsi lebih baik sebagai bagian dari keseluruhan paket. Sebagian besar pelanggan yang membeli sikat gigi tanpa pasta gigi pasti akan kecewa. Seorang pemasar dapat membantu mencegah pengalaman buruk ini dengan menggunakan perangkat lunak pemasaran prediktif untuk membuat saran berdasarkan kemungkinan pelanggan membeli satu item untuk melengkapi item lainnya.

Sementara manfaat utama dari saran tersebut adalah kemungkinan peningkatan penjualan, pelanggan mulai mengharapkan penyesuaian dari pengalaman belanja mereka. Sembilan puluh persen pelanggan menemukan tingkat personalisasi yang bertanggung jawab setidaknya agak menarik, membuat saran yang ditargetkan menang-menang bagi pengecer dan pelanggan.

3. Saran Fokus pada Perilaku dan Preferensi Pelanggan

Pemasaran prediktif dapat mengungkapkan peluang penjualan kepada pemasar produk di luar lingkup pembelian masa lalu yang "hanya". Model prediktif memproses data perilaku untuk menunjukkan produk dan layanan mana yang kemungkinan akan dikonsumsi pelanggan meskipun belum pernah membelinya.

Untuk mengetahui cara kerjanya, pertimbangkan saja Amazon. Amazon memiliki data ratusan juta pelanggan—data yang terdiri dari jauh lebih banyak daripada riwayat pembelian dan item yang tertinggal di troli atau daftar keinginan. Perusahaan juga mengarsipkan data jalan yang tidak diambil, termasuk tautan yang dilayangkan dan item yang dijelajahi tetapi tidak pernah dibeli.

Sebagian besar perusahaan tidak memiliki data tingkat Amazon, tetapi data yang mereka miliki dapat dimanfaatkan untuk membuat prediksi berdasarkan minat yang dieksplorasi tetapi tidak pernah dibeli. Pemasar dapat memperkirakan kemungkinan pelanggan tertentu menikmati produk tertentu berdasarkan perilaku historis anggota kelompok mereka yang berperilaku serupa. Pemasar bahkan dapat menggunakan model prediktif untuk mengidentifikasi apakah pelanggan individu lebih suka bekerja dengan pemasok atau jenis pemasok tertentu, memungkinkan pengiriman pesan yang lebih bertarget.

Pengecer online Stitch Fix telah memasukkan prediksi ke dalam inti model bisnisnya. Pelanggan pengecer membuat profil menggunakan detail unik (misalnya, ukuran tertentu dan berbagai gaya yang diinginkan), yang berfungsi sebagai dasar untuk prediksi Stitch Fix. Algoritme prediksi perusahaan menjalankan preferensi pelanggan terhadap data yang disediakan oleh pemasok pakaian, menghasilkan pilihan pakaian yang disesuaikan dengan apa yang kemungkinan besar diinginkan oleh pelanggan individu. Dengan jutaan pelanggan dan pendapatan senilai $2 miliar dalam tahun fiskal terakhir, Stitch Fix mencontohkan kekuatan transformatif berdasarkan prediksi berbasis data untuk penjualan dan pemasaran.

Memanfaatkan data pelanggan tidak memerlukan tingkat kepatuhan Stitch Fix terhadap prediksi. Pemasar dapat menggunakan Amplitude Recommend untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan seberapa besar kemungkinan mereka berperilaku dengan cara tertentu di masa depan. Setelah kelompok yang diinginkan diidentifikasi, pesan dan saran dapat dipersonalisasi agar sesuai dengan produk dan layanan yang diprediksi memiliki kemungkinan konversi tertinggi.

4. Tetapkan Poin Harga yang Lebih Cerdas Berdasarkan Perilaku Pelanggan

Hal terakhir yang ingin dilakukan pemasar adalah menawarkan diskon kepada pelanggan yang bersedia membeli produk dengan harga penuh. Pemasar berdiri untuk mencapai kesuksesan yang lebih besar dengan mengidentifikasi pelanggan mana yang membutuhkan lebih banyak bujukan melalui diskon—dan pelanggan mana yang akan berkonversi dengan dorongan yang lebih lembut atau bahkan tidak sama sekali. Satu prediksi dapat menyarankan kelompok dengan nilai umur pelanggan yang tinggi. Prediksi lain dapat menunjukkan sekelompok pengguna dalam kelompok yang sama yang akan berkonversi dengan diskon yang wajar dan ramah keuntungan, yang memungkinkan pemasar membangun strategi yang kondusif untuk konversi.

Pemahaman yang lebih baik tentang apa yang diinginkan pelanggan diterjemahkan menjadi pengeluaran yang lebih cerdas dan penjualan yang lebih baik, dan tidak perlu membaca pikiran untuk menemukan preferensi pelanggan. Pemasaran prediktif membantu bisnis menyadari kebenaran tentang data mereka sendiri: itu sudah menunjukkan apa yang diinginkan pelanggan mereka selanjutnya. Dengan bantuan analitik prediktif, bisnis dapat membuka potensi saran yang terkandung dalam data ini untuk menemukan peluang pertumbuhan yang tak terhitung jumlahnya. Pelanggan memberi tahu bisnis apa yang ada di pikiran mereka, dan terserah pemasar produk untuk mendengarkan dengan cermat.

Pemasaran Prediktif di Masa Depan Berbasis Data

Data adalah komoditas panas. Bisnis telah lama memahami nilai mendapatkan nama, alamat, dan email calon pelanggan untuk tujuan pemasaran dan retensi. Sekarang, konsumen memberikan data pribadi mereka secara sukarela dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, memberi perusahaan wawasan yang lebih mendalam tentang preferensi dan perilaku mereka daripada sebelumnya. Nilai finansial yang tepat dari data perilaku pelanggan untuk bisnis tertentu sulit untuk dihitung secara tepat, tetapi cukup berharga untuk mendorong orang-orang seperti Netflix, Apple, dan Amazon ke puncak industri masing-masing.

Saat ini, pemasar sedang duduk di atas data pelanggan senilai tambang emas. Beberapa bahkan tidak menyadari nilainya atau tidak pernah mempertimbangkan seberapa keras perusahaan lain bekerja untuk mengumpulkan setiap kemungkinan interaksi. Yang lain sudah menggunakan data mereka untuk mendorong mesin pemasaran prediktif mereka dan memberi pelanggan apa yang mereka inginkan, bahkan sebelum mereka menyadari bahwa mereka menginginkannya. Tidak perlu memprediksi dampak pemasaran prediktif—ini sudah mengubah permainan, dan pemasar serta pelanggan sama-sama mendapat manfaat dari masa depan yang didorong oleh data.

Mulai game pemasaran prediktif Anda hari ini dengan mendemonstrasikan Amplitude Recommend, solusi terbaik di kelasnya untuk mendorong upaya pemasaran pribadi Anda.