In this Article
Kampanye prediktif menggunakan data historis untuk memprediksi perilaku pelanggan sehingga strategi dan langkah berikutnya dapat disesuaikan secara proaktif. AI sangat membantu dalam hal ini karena dapat memproses data dalam jumlah besar dalam waktu singkat dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dalam artikel ini, kami membahas topik tersebut serta seluruh aspek optimasi AI, mulai dari manfaat konkretnya bagi pemasaran Anda dan kasus penggunaan yang memerlukan AI, hingga alat yang digunakan dan tantangan yang mungkin muncul.
Bagaimana AI membawa kampanye prediktif ke tingkat berikutnya
Kampanye prediktif tidak muncul bersama AI; kampanye ini sudah ada jauh sebelumnya dan mengandalkan analisis data historis untuk memperkirakan berbagai kemungkinan. Namun, kampanye tersebut bergantung pada segmentasi dasar, logika berbasis aturan, serta identifikasi pola perilaku dan prediksi secara manual. Kampanye itu tidak dipersonalisasi, dan Anda harus menghabiskan banyak waktu untuk menata data sebelum memasukkannya ke aplikasi dan platform untuk dianalisis. Karena aplikasi hanya menggunakan data historis tanpa mempertimbangkan perubahan saat ini, aplikasi tersebut tidak dapat menyesuaikan prediksinya secara dinamis dengan kondisi sekarang. Pola yang kompleks cenderung terlewat, begitu pula akurasinya, terutama ketika ditingkatkan skalanya.
Kehadiran AI mengubah keadaan. Model machine learning tidak hanya menganalisis informasi jauh lebih banyak dengan lebih cepat. Model ini dapat menangani data terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga Anda tidak perlu menata data terlebih dahulu. Model ini juga tidak hanya mempertimbangkan data historis, tetapi juga situasi saat ini untuk memprediksi perubahan secara dinamis, sambil menyesuaikan perkiraan dan strategi pemasaran. Seiring waktu, model seperti ini menjadi semakin akurat karena terus dilatih dan belajar. Model tersebut dapat menemukan dan menganalisis pola tersembunyi, sesuatu yang tidak dapat dilakukan aplikasi sebelum era AI, serta memprediksi banyak hal:
- Probabilitas pembelian
- Risiko churn
- Konten/channel/penawaran terbaik berikutnya
- Waktu pengiriman optimal
- Sensitivitas harga
Singkatnya, AI membantu dalam hal-hal berikut:
- Segmentasi yang presisi
Sebelumnya, Anda membuat segmen umum seperti “Membeli dalam 30 hari terakhir”. AI memperbarui segmentasi secara otomatis berdasarkan perilaku saat ini.
- Personalisasi berkualitas tinggi
AI membantu memberikan rekomendasi yang disesuaikan untuk setiap pelanggan, termasuk rekomendasi produk, nada komunikasi, channel terbaik, dan waktu yang tepat. Rekomendasi Netflix atau YouTube adalah contohnya. Algoritmanya mempelajari apa yang Anda tonton dan sukai, menghitung waktu yang Anda habiskan untuk konten berbeda, lalu menyesuaikan rekomendasinya.
- Akuisisi pelanggan baru
Mendapatkan pelanggan baru mengikuti pola yang sama: identifikasi 5% pelanggan LTV (lifetime value) teratas Anda dan upayakan untuk menargetkan orang-orang serupa dalam kampanye Anda. Namun, sebelumnya penargetan hanya sebatas “mereka seusia”, sehingga sering kali tidak presisi. Kini, algoritma AI mencari orang dengan pola perilaku yang sama pada banyak variabel. Kemungkinan mereka membeli dari Anda meningkat, sementara CAC (client acquisition cost) menurun.
- Analisis jalur konversi
Orang jarang membeli setelah satu interaksi. Mereka melihat iklan Anda, mengunjungi situs web Anda, lalu melihat iklan Anda lagi, kemudian menerima email Anda, dan di sinilah pembelian dapat terjadi. Namun, channel mana yang mengarah pada pembelian dan mana yang tidak berguna? Dulu, semua touchpoint mendapat kredit yang sama. Kini, AI menghitungnya menggunakan chain modelling, media mix modeling, dan sebagainya. Pada dasarnya, AI bereksperimen dan menyimulasikan berbagai situasi, misalnya dengan menghapus salah satu channel. Bayangkan situasi ini: Anda melihat bahwa 70% pembeli Anda berinteraksi dengan YouTube sebelum membeli, tetapi hanya 5% dari mereka yang melakukan konversi langsung dari platform tersebut. Dengan model klasik, Anda mungkin berhenti menggunakan YouTube. Namun, melalui simulasi AI, Anda dapat melihat seberapa besar atau kecil penurunan konversi yang mungkin terjadi dan mengambil keputusan. AI membantu mengidentifikasi sinyal tidak langsung seperti ini serta mencegah pendanaan channel yang terlalu rendah atau berlebihan.
- Pengambilan keputusan otomatis
AI menentukan “tindakan terbaik berikutnya” untuk setiap individu secara mandiri sehingga menghemat waktu Anda.
Insight tersebut meningkatkan ketepatan sasaran Anda, cara Anda melakukannya, channel yang digunakan, serta cara Anda menginvestasikan uang.
Alat AI terbaik untuk kampanye prediktif
Ada banyak alat, dan pilihan juga sangat bergantung pada industri Anda (SaaS, eCommerce, dan sebagainya) serta anggaran. Namun, ada beberapa pemain besar yang menempati posisi teratas. Agar lebih mudah, kami mengelompokkannya ke dalam beberapa kategori.
Platform Otomatisasi Pemasaran
Salesforce Marketing Cloud dengan Einstein
AI-nya disebut Einstein karena suatu alasan, yaitu karena terintegrasi secara native di dalam CRM. Alat ini menyediakan tampilan pelanggan 360 derajat, Journey Builder dengan predictive splits, rekomendasi untuk personalisasi konten dan produk, serta integrasi mendalam dengan cloud lain seperti Sales dan Service. Hasilnya, Anda memiliki pemahaman yang jelas mengenai CTV pelanggan, probabilitas pembelian, risiko churn, dan langkah terbaik berikutnya. Alat ini juga melakukan segmentasi dan scoring secara real-time.
Adobe Experience Platform dengan Sensei
Ini adalah opsi tingkat enterprise untuk personalisasi konten dan pengalaman. Platform ini membuat profil pelanggan secara real-time dan menghitung kemungkinan pembelian. Alat ini sangat baik untuk pemasaran lintas-channel. Integrasi dengan Adobe Analytics dan Campaign memberi Anda pemahaman menyeluruh tentang efektivitas tindakan Anda.
Platform ini dibuat untuk merek e-commerce pasar menengah, serta menawarkan opsi integrasi Shopify/Magento yang mudah. Platform ini menawarkan prediksi penting seperti LTV, risiko churn, atau perkiraan tanggal pesanan berikutnya. Segmen prediktif ditampilkan pada dashboard visual.
Platform Data Pelanggan (CDP)
Platform ini mengumpulkan data dari berbagai touchpoint, mulai dari situs web hingga CRM. Begitu pelanggan melakukan tindakan apa pun, baik klik maupun mendaftar, alat ini memperbarui profil pelanggan, menghubungkan user ID, email, dan sebagainya ke dalam satu profil terpadu, lalu mengirim data terbaru tersebut ke model AI untuk membuat prediksi. Segment mudah dihubungkan dengan sistem lain oleh tim teknis, dan karena terhubung dengan platform iklan atau AI, platform ini membantu mengidentifikasi pelanggan ideal serta menemukan target audience Anda.
Solusi untuk enterprise besar yang menggunakan banyak channel ini fleksibel dan bekerja dalam mode real-time. Platform ini secara otomatis membersihkan serta memperkaya data masuk dari touchpoint, lalu memperbarui profil pelanggan. Anda juga dapat membuat segmen dan melakukan scoring audience secara real-time. Alasan lain Tealium bagus adalah kemampuannya melacak pengguna di seluruh sistem server-side, web, dan aplikasi mobile.
Alat optimasi media
Meski gratis, platform ini scalable dan menawarkan metrik prediktif penting seperti probabilitas pembelian, risiko churn, serta integrasi mulus dengan Google Ads.
Alat ini menggabungkan pendekatan deterministik dan probabilistik serta menyediakan analisis kontribusi channel dan insight penggunaan anggaran.
Iklan
Platform ini menggunakan AI untuk mengoptimalkan pengeluaran anggaran serta memprediksi penempatan dan materi kreatif terbaik. Fiturnya mencakup struktur kampanye terpadu dan sinyal maksud untuk prediksi. GPM bekerja di Search, Display, Discover, Gmail, dan YouTube.
Platform machine learning
Alat ini tidak wajib digunakan; ini merupakan pilihan apabila Anda membutuhkan pemodelan khusus di luar kemampuan AI standar dari vendor.
Alat ini menangani data dalam jumlah besar dalam satu sistem dan membantu Anda membangun model canggih untuk prediksi churn, LTV, serta perhitungan penawaran terbaik berikutnya. Pada dasarnya, alat ini menggabungkan AI, penyimpanan data, dan pemrosesan dalam satu solusi. Hal ini membuat aplikasi tersebut cocok untuk kerja tim.
Ini adalah solusi terpadu: Anda dapat membangun, melatih, dan meluncurkan model AI, bahkan jika Anda masih pemula. Aplikasi ini bekerja baik dengan data BigQuery, menawarkan banyak fitur, dan menyediakan opsi AutoML untuk tim non-teknis.
Tantangan optimasi AI
Ada beberapa hambatan yang mungkin Anda alami saat menambahkan AI ke workflow Anda:
- Kualitas data: kualitas setiap model bergantung pada data yang Anda masukkan. Target Anda adalah data yang akurat dan andal, tetapi mendapatkannya mungkin sulit. Jika data bias, tidak lengkap, usang, dan sebagainya, data tersebut tidak berguna.
- Data tidak terstruktur: informasi yang tersebar di berbagai sistem jauh kurang berguna.
- Kekhawatiran privasi: saat memperoleh dan menggunakan data serta melatih model, Anda harus mematuhi undang-undang regulasi data seperti GDPR dan lainnya; di Eropa, EU AI Act juga akan hadir.
- Kurangnya transparansi: terkadang sulit menjelaskan atau memahami alasan sebuah model mengambil keputusan tertentu.
- Masalah deployment: Anda perlu melatih tim Anda.
- Biaya tambahan: agar dapat menggunakan AI, Anda memerlukan engineer ML dan infrastruktur teknologi terkini, yang mungkin membutuhkan investasi.
Penutup
AI tentu membawa kampanye prediksi ke tingkat yang berbeda, sehingga Anda dapat mencapai tingkat akurasi dan skalabilitas yang mustahil dicapai dengan alat klasik atau analisis manual. Namun, ada tantangan lain yang muncul, yaitu data. Anda memerlukan data berkualitas tinggi untuk melatih model dan memberinya bahan untuk diolah. Pada saat yang sama, Anda harus mematuhi hukum saat memperoleh, menggunakan, dan menyimpan data. Di sinilah DataImpulse dapat membantu Anda. Dengan residential proxies kami yang diperoleh secara etis dan mematuhi GDPR, mulai dari $0,7 per GB, Anda dapat mengumpulkan data dengan lancar dan cepat. Hubungi tim dukungan kami atau tekan tombol “Coba sekarang” untuk memulai.