Contoh Penerapan Data Science untuk Marketing

contoh penerapan data science

Tak dapat kita pungkiri bahwa saat ini data science menjadi salah satu bidang yang tengah naik daun. Bukan tanpa alasan, ini karena kebutuhan akan pengolahan data (data management) semakin meningkat seiring dengan adanya transformasi digital atau digitalisasi bisnis di era big data. Hal ini terbukti dari banyaknya penerapan data science dalam berbagai niche bisnis, khususnya di bidang strategi marketing.

Seperti yang kita ketahui, saat ini mayoritas perusahaan menjadikan data sebagai bagian terpenting dalam kesuksesan dan pertumbuhan bisnis. Sebab, data menjadi acuan penting untuk proses pengambilan keputusan. Baik itu dalam perencanaan bisnis (business plan), maupun merumuskan strategi business development dan business continuity demi masa depan perusahaan.

Dengan menganalisis data yang perusahaan miliki, maka pengambilan keputusan dalam setiap proses bisnis pun akan menjadi semakin akurat. Salah satunya dalam proses pemasaran. Inilah yang menyebabkan marketing data science menjadi hal penting yang kini marak diterapkan oleh banyak perusahaan.

Melalui strategi pemasaran berbasis data, maka kegiatan marketing pun akan semakin sistematis dan terarah. Dengan demikian, maka hal ini akan memberikan dampak positif bagi peningkatan profitabilitas perusahaan maupun growth rate.

Contoh Penerapan Data Science untuk Marketing

Pada dasarnya, data science adalah bidang ilmu yang merupakan gabungan dari statistika, matematika, dan komputer yang sangat berguna dalam proses analisis big data.

Mengutip dari Medium, data science menggabungkan algoritma dengan machine learning dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) guna menciptakan sebuah sistem untuk analisis data. Data science terdiri atas sejumlah komponen yang meliputi statistik, visualisasi data (data visualization), serta machine learning.

Sedangkan dalam prosesnya, data science meliputi identifikasi data, data preparation (data cleansing, data processing, data wrangling, data enrichment, data ingestion). Kemudian pembuatan model (business process modelling), penerapan, serta monitoring (pemantauan).

Data science ini bisa perusahaan terapkan dalam berbagai business process. Mengingat saat ini semua aspek bisnis perlu mengintegrasikan data sebagai acuan. Tak terkecuali di bidang pemasaran. Berikut ini adalah contoh penerapan data science untuk marketing yang bisa Anda simak:

digital marketing agency

Baca Juga :

1. Customer Segmentation

Contoh penerapan yang pertama adalah di bidang segmentasi pelanggan atau customer segmentation. Sejatinya, setiap perusahaan memang perlu menentukan siapa target pasar yang menjadi sasaran marketing. Tujuannya adalah agar proses pemasaran bisa berjalan dengan lebih efisien dan menghasilkan conversion rate yang tinggi.

Untuk itulah, perlu adanya segmentasi pelanggan guna menentukan siapa sales lead atau prospek yang paling potensial untuk bisa Anda konversi (lead conversion). Dalam melakukan segmentasi pelanggan, ada beberapa cara yang bisa Anda terapkan. Misalnya melakukan RFM analysis, melakukan segmentasi behavioral (perilaku pelanggan), segmentasi firmographics, STP analysis, dan lain sebagainya.

Tujuannya adalah untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kategori tertentu. Misalnya kebiasaan pembelian (consumer behavior), customer pain point, preferensi pelanggan, hingga faktor yang memengaruhi keputusan pembelian (decision making process).

Akan tetapi, proses segmentasi tersebut tentunya akan memakan waktu yang tidak singkat. Maka dari itu, Anda memerlukan data science untuk mengolah customer data menjadi informasi yang berguna dalam proses segmentasi. Sehingga, pelanggan akan dapat tersegmentasi berdasarkan atribut atau pola tertentu secara otomatis.

2. Analisis Sentimen (Sentiment Analysis)

Dalam proses pemasaran, menganalisis sentimen pelanggan menjadi salah satu hal yang paling penting untuk Anda perhatikan. Sebab, sentimen tersebut akan menunjukkan bagaimana pandangan pelanggan terhadap produk/layanan yang Anda tawarkan. Selain itu, analisis sentimen ini juga berguna untuk mengetahui bagaimana kecenderungan perilaku pembelian pelanggan.

Anda bisa mengetahui sentimen pelanggan melalui social listening, serta market research atau riset pasar di media sosial. Melalui riset market tersebut, Anda akan mengumpulkan berbagai macam data seperti ulasan, opini, feedback, dan lain sebagainya.

Dari data tersebut, Anda akan menemukan konsumen yang memberikan ulasan positif, netral, atau bahkan negatif terhadap suatu produk. Data ini dapat Anda gunakan untuk mengetahui apa saja yang menjadi kelebihan dan kekurangan produk/layanan Anda.

Untuk memudahkan prosesnya, Anda membutuhkan teknik analisis sentimen agar bisa membaca ulasan pelanggan dan mengklasifikasikannya secara otomatis. Di sinilah Anda bisa memanfaatkan data science.

Baca Juga :

3. Lead Targeting (Penargetan Prospek)

Setiap bisnis tentunya ingin mendapatkan lead berkualitas (qualified lead) sebanyak mungkin. Sehingga, perusahaan perlu menerapkan lead management dan lead scoring untuk mengklasifikasi manakah lead yang potensial dan mana yang tidak.

Namun, menjangkau prospek yang potensial pada waktu yang tepat menjadi bagian yang cukup sulit, terutama dalam digital marketing campaign. Hal ini karena digital marketing cenderung memiliki jangkauan lead yang lebih banyak ketimbang pemasaran tradisional.

Untuk itulah, data science dapat membantu proses lead targeting dengan lebih mudah berdasarkan data yang sudah Anda kumpulkan. Dengan memanfaatkan sistem machine learning, data science dapat menganalisis prospek potensial berdasarkan segmentasi tertentu. Hal ini tentunya akan sangat membantu Anda dalam menghemat waktu dan tenaga ketimbang menganalisis secara manual.

4. Meningkatkan Customer Loyalty

Contoh penerapan digital science berikutnya adalah untuk meningkatkan customer loyalty atau loyalitas pelanggan. Seperti yang kita ketahui, memiliki pelanggan yang loyal dan membangun nilai seumur hidup (customer lifetime value (CLV)) akan sangat menguntungkan bagi bisnis.

Data science dan machine learning dapat membantu bisnis untuk mengidentifikasi hal-hal yang dapat membantu meningkatkan loyalitas pelanggan. Antara lain faktor yang memengaruhi customer churn rate, saluran pemasaran yang paling potensial, faktor yang memengaruhi kepuasan pelanggan (customer satisfaction), bagaimana cara pelanggan berinteraksi dengan perusahaan (marketing communication), customer experience yang efektif, hingga apa saja yang memengaruhi angka retensi (customer retention).

Itulah ulasan mengenai contoh penerapan data science untuk marketing. Pada dasarnya, data science memegang peran penting dalam perusahaan. Sebab dengan adanya pengelolaan data dengan tepat, agar perusahaan bisa mencapai tujuan dan target bisnis.

Di sisi lain, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :

inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.