Analisis & PengujianCRM dan Platform DataPemasaran & Otomasi EmailPemasaran Seluler dan TabletPemberdayaan PenjualanMedia Sosial & Pemasaran Influencer

Bagaimana Pemasar Dapat Mempersiapkan Diri Hari Ini untuk Kemampuan Tanpa Batas dari Analisis Big Data di Masa Depan

Dunia pemasaran saat ini berada di persimpangan jalan. Proses dan pendekatan tradisional saat ini sedang ditantang oleh teknologi baru dan momok Web 3.0 yang membayang – yang menjanjikan lanskap luas yang didukung oleh desentralisasi dan dunia metaverse tanpa batas. Jadi bagaimana pemasar dapat memberikan pengalaman yang berdampak bagi audiens target mereka dalam lanskap digital yang terus berubah? Data besar tampaknya menjadi solusi utama. 

Seperti yang dicari pemasar beradaptasi dengan era Web 3.0, dan teknologi luas yang akan memengaruhi praktik tradisional, alat baru akan menjadi penting untuk mengimbanginya. Di garis depan proses evolusi ini akan ada data besar, yang dapat memanfaatkan wawasan pelanggan yang jauh lebih besar dan memberikan analitik 360 derajat seputar seperti apa sebenarnya pasar Anda. 

gambar 1
Gambar Kredit: air raksa

Seperti yang ditunjukkan bagan di atas, saat ini ada banyak tantangan yang disajikan oleh kumpulan data yang ada untuk pemasar. Faktor-faktor seperti kualitas data yang buruk dan kesulitan mendapatkan wawasan yang berarti tentang data berarti pemasar harus bekerja dengan alat yang tidak memadai untuk menciptakan kampanye yang berhasil dan materi pemasaran yang cerdas. 

Data besar tidak hanya memiliki potensi untuk mengubah kualitas analitik yang tersedia bagi pemasar, tetapi juga memungkinkan bagi profesional pemasaran untuk mulai mempersiapkan diri menghadapi era wawasan Web 3.0 yang akan datang saat ini. Mari lihat lebih dalam kemampuan data besar yang tak terbatas dan bagaimana tim dapat beradaptasi dengan revolusi data pada waktunya: 

Bagaimana Bisnis Akan Memanfaatkan Big Data

Saat World Wide Web terus berkembang menjadi ruang yang semakin kompetitif untuk bisnis, kami siap melihat wawasan data besar menjadi ketergantungan utama bagi pemasar di seluruh dunia. Itu aplikasi potensial untuk analitik data besar dalam bisnis sangat luas, dan dapat mencakup: 

  • Meningkatkan Efisiensi: Wawasan data besar dapat meningkatkan efisiensi operasional untuk bisnis melalui wawasan produktivitas internal dan analitik manajemen tugas. Kemacetan dalam proses bisnis dapat diidentifikasi lebih cepat untuk mengurangi tekanan pada karyawan. 
  • Meningkatkan Pengalaman Pelanggan: Melalui umpan balik instan tentang perspektif pelanggan perusahaan Anda dan analisis sentimen waktu nyata melalui mendengarkan sosial, pemasar dapat segera melakukan peningkatan dan penyesuaian pada strategi pengalaman pelanggan. 
  • Proses Pemasaran yang Dioptimalkan: Melalui paduan dari analisis perilaku, pemasar dapat mengidentifikasi dengan tepat di mana titik nyeri pelanggan terjadi dalam corong penjualan dan fokus untuk memperbaiki area yang tepat dari merek mereka. Demikian juga, area corong berkinerja tinggi dapat terlihat dan diperluas. 
  • Penjualan Pemeliharaan: Melalui wawasan pengabaian keranjang, prakiraan penjualan berbasis data, dan pendekatan segmentasi email, pemasar dapat mengidentifikasi kelompok pelanggan mana yang menghabiskan lebih banyak uang dan pada jam berapa untuk selalu memfokuskan tingkat perhatian yang tepat pada prospek yang tepat. 
  • Peramalan Permintaan Musiman: Pesanan inventaris adaptif dimungkinkan melalui sistem manajemen arus kas otomatis. Melalui data besar, bisnis dapat mengetahui kapan produk umumnya memasuki periode permintaan tinggi dan mengidentifikasi tren yang menentukan kapan barang atau jasa diinginkan oleh pelanggan. 
  • Keterlibatan Sosial yang Disempurnakan: Wawasan data besar juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja media sosial untuk memberikan keterlibatan yang lebih baik di antara audiens target–menyoroti dengan akurat motivasi dan minat mereka dalam proses tersebut. 

Seiring berkembangnya teknologi seputar dunia pemasaran, demikian pula kemampuan dan kualitas wawasan yang ditawarkan oleh data besar. Bagi pemasar, tidak ada waktu yang lebih baik dari sekarang untuk mempersiapkan ledakan data ini, dan adaptasi sudah dapat dilakukan di beberapa area: 

Bersiaplah untuk Ledakan Data

Dalam pendekatan pemasaran yang lebih tradisional, teknologi mesin basis data yang dapat diskalakan telah mampu memproses dan menganalisis sebagian besar data—walaupun dengan kecepatan yang lambat. Dalam daftar tantangan data kami, 23% masalah berasal dari kualitas data buruk, dan bagi banyak perusahaan, tindakan menunggu berhari-hari atau berminggu-minggu untuk mengakses wawasan mungkin tidak berarti apa-apa jika hasilnya tidak cukup meyakinkan. 

Kedatangan analitik data besar akan menjadi lebih rumit untuk bisnis jika bukan karena munculnya Web 3.0, yang menjanjikan

memberikan kecepatan pemrosesan yang cepat yang dapat membantu pemasar untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara instan sementara masih ada banyak momen untuk ditindaklanjuti. 

Untuk tim pemasaran, ini berarti infrastruktur yang dapat diskalakan sangat penting, dan server internal harus mampu menerima, memproses, dan bekerja dengan volume data yang tinggi. Untuk operasi pemasaran yang lebih jauh, ada baiknya menjajaki kemungkinan pemanfaatan 5G-siap perangkat untuk memastikan bahwa wawasan big data dapat diakses dari mana saja kapan saja. 

Bekerja dengan Kesadaran Merek Multi-Saluran

Pengecer yang mengandalkan wawasan yang didukung data menerima kesadaran merek sekitar 2.7 kali lebih banyak selama setahun. 

Studi Ritel Berbasis Data dari Aberdeen Group

Potensi penerapan data besar dalam mendengarkan sosial dapat membantu pemasar menganalisis dengan lebih baik apa yang disukai dan tidak disukai pelanggan terkait merek yang berbeda. Data yang dihasilkan di sini dapat membantu pemasar untuk mengoptimalkan layanan pelanggan, komunitas pelanggan, dan kehadiran media sosial mereka secara keseluruhan. 

Sudah ada berbagai alat data besar yang dapat diadopsi pemasar untuk mengoptimalkan kampanye kesadaran multi-saluran mereka, dan platform seperti itu Brandwatch memanfaatkan teknik tersebut untuk menyampaikan wawasan seputar topik relevan apa yang sedang dibahas di media sosial. Brandwatch dapat mengekstraksi data dari percakapan online yang tak terhitung jumlahnya untuk membuat laporan cerdas yang dapat digunakan untuk tujuan riset pasar seperti analisis pesaing dan manajemen krisis. 

Platform lain seperti SproutSocial gunakan analitik data besar untuk membantu bisnis mengelola berbagai saluran sosial mereka dengan cara yang lebih terpadu tanpa kehilangan wawasan bernuansa yang khusus hanya untuk satu jaringan. 

Meskipun big data pasti akan menjadi bintang di dunia pemasaran masa depan, ada banyak tindakan yang dapat dilakukan pemasar hari ini untuk mempersiapkan masa depan yang dibangun di atas big data. Mulai dari menyiapkan infrastruktur data yang lebih terukur hingga mengadopsi beberapa alat paling intuitif saat ini, Anda dapat merangkul aspek transformasi digital ini lebih cepat daripada nanti–dan merangkul era Web 3.0 dengan lebih baik daripada pesaing Anda. 

Pengungkapan: Martech Zone adalah afiliasi dari satu atau lebih merek yang disebutkan dan telah menyertakan tautan afiliasinya dalam artikel.

Dmytro Spilka

Dmytro adalah CEO di Solvid dan pendiri Pridicto. Karyanya telah diterbitkan di Shopify, IBM, Entrepreneur, BuzzSumo, Campaign Monitor, dan Tech Radar.

Artikel terkait

Kembali ke atas tombol
Penyelesaian

Adblock Terdeteksi

Martech Zone dapat memberi Anda konten ini tanpa biaya karena kami memonetisasi situs kami melalui pendapatan iklan, tautan afiliasi, dan sponsor. Kami akan sangat menghargai jika Anda menghapus pemblokir iklan saat Anda melihat situs kami.