Marketing Data Science: Pengertian, Siklus, dan Contoh Penerapannya

Marketing Data Science: Pengertian, Siklus, dan Contoh Penerapannya

Istilah marketing data science mungkin pernah atau sering Anda dengar dari waktu ke waktu. Khususnya bagi Anda yang bergelut di dunia digital marketing strategy untuk upaya peningkatan customer journey.

Semenjak era transformasi digital atau digitalisasi bisnis mulai populer di berbagai niche industri selama beberapa dekade ini, kumpulan besar data-data digital (big data) menjadi faktor penentu kesuksesan proses bisnis. Tak terkecuali dalam penerapan strategi pemasaran di mana data science memengaruhi teknik pemasaran atau promosi yang semula marketer hanya lakukan secara tradisional kini dapat dilakukan secara digital (digital marketing).

Namun, tak menutup kemungkinan bahwa penerapan marketing data science dalam digital marketing campaign menjadi strategi operasi pemasaran dalam manajemen proses bisnis yang rumit. Lantas, bagaimana sebenarnya konsep data science dalam marketing sebagai bentuk business growth masa kini?

Pengertian Marketing Data Science

Definisi dari marketing data science mengacu pada pengertian data science itu sendiri. Menurut situs Hop.Online, data science adalah pendekatan ilmiah yang melibatkan serangkaian bidang keahlian, seperti matematika, statistika, dan komputer, untuk memudahkan proses analisis data dan menciptakan tampilan menyeluruh dan holistik ke dalam data mentah.

Dan dalam ranah marketing, data science berguna untuk membantu proses analisis, pengumpulan (data mining), peninjauan (data cleansing), hingga penyajian data terkait kebutuhan kampanye pemasaran. Misalnya, data pelanggan potensial (prospek), performa pemasaran, jangkauan dan impresi pelanggan, kepuasan pelanggan, dan bahkan sales mix.

Awalnya, data-data tersebut cukup dianalisis menggunakan tools BI (business intelligence) sederhana. Akan tetapi, seiring dengan fungsi dan peran marketing data science mulai diperhitungkan banyak industri, banyak perusahaan memilih untuk mengintegrasikan machine learning, AI (artificial intelligence), dan data visualization di dalam strategi marketingnya sebagai sebuah sistem.

Dengan pendekatan ilmu data ini, marketer dapat lebih memahami pelanggan (customer acknowledgment) beserta perilakunya (consumer behavior). Tujuannya adalah untuk memberikan customer experience terbaik sekaligus meningkatkan customer lifetime value (CLV).

Selain itu, perusahaan dapat meningkatkan kinerja bisnis dan otomatisasi proses pemasaran (marketing automation) serta kemudahan pengambilan keputusan (decision making). Dengan begitu, marketer akan terhindar dari kesalahan dalam merencanakan pemasaran (marketing plan).

Baca Juga:

5 Siklus Marketing Data Science

5 Siklus Marketing Data Science

Sejatinya, siklus hidup data science dalam marketing mengacu pada lima fase utama data science lifecycle. Berikut ini penjelasannya.

1. Objective Definition (Definisi Tujuan)

Pertama-tama, Anda perlu menentukan tujuan pemasaran serta menetapkan prioritas. Misalnya, apa masalah yang ingin diselesaikan dengan strategi pemasaran atau apa tantangan yang akan pelanggan hadapi saat terhubung dengan pemasaran dan penjualan produk atau layanan.

Selama fase pertama ini, Anda harus mulai dengan pengumpulan data awal, merapikan data (data wrangling), dan mengidentifikasi masalah kualitas data (data management). Selama proses tersebut, berbagai himpunan bagian yang menarik mungkin muncul sehingga dapat membantu Anda merumuskan hipotesis dengan lebih baik.

2. Data Preparation (Persiapan Data)

Dalam fase persiapan data, Anda memerlukan marketing analytical tools yang merupakan area terpisah dari data warehouse. Lalu, pastikan untuk mengeksplorasi, mempraproses (data preprocessing), dan memperbaiki data (data enrichment) sebelum Anda melanjutkan ke fase berikutnya.

3. Model Building (Pembuatan Model)

Fase pembuatan model mengacu pada proses pemilihan model data yang paling cocok dan pengumpulan sekelompok data ke dalam kumpulan pelatihan dan pengujian (data ingestion).

Selama tahap pembuatan ini, Anda harus menentukan teknik dan metode yang ingin Anda gunakan untuk menggambar hubungan antar variabel atau data (business process modelling). Anda dapat memanfaatkan teknik machine learning, seperti pemilihan fitur, analisis komponen utama, dan algoritma pengelompokan.

4. Deployment (Penerapan)

Pada fase ini, tujuan bisnis Anda adalah membuat mekanisme pemasaran yang akan membantu Anda menyampaikan model kepada pelanggan atau sistem lain. Tergantung pada jenis proyek Anda, tahapan deployment bisa berarti mendapatkan keluaran model atau menskalakannya ke dalam cloud basis pengguna yang lebih besar.

5. Monitoring (Pemantauan)

Terlepas dari tujuan akhir Anda, ingatlah bahwa Anda harus terus memantau dan mengevaluasi alur kerja Anda. Tahap ini akan memudahkan Anda untuk mengidentifikasi masalah regresi dan stabilitas bisnis dengan cepat.

Baca Juga:

Contoh Penerapan Data Science Dalam Marketing

Meskipun sudah banyak perusahaan yang telah menggunakan marketing data science, tetapi tak menutup kemungkinan bahwa masih banyak pula bisnis rintisan, seperti startup atau bisnis UKM/UMKM, baru menavigasi pendekatan ini.

Untuk membantu Anda mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana ilmu data dapat bekerja untuk strategi digital Anda, berikut adalah beberapa contoh penerapan data science dalam marketing yang paling umum digunakan oleh perusahaan.

1. Segmentasi Pelanggan

Salah satu keuntungan paling menonjol dari ilmu data dalam digital marketing adalah segmentasi pelanggan. Singkatnya, segmentasi pelanggan adalah pembagian target pasar atau pelanggan potensial (leads) di pangsa pasar tertentu ke dalam kelompok yang terpisah (niche marketing).

Pengelompokan ilmu data ini akan menyederhanakan proses dan membantu marketer dalam menciptakan strategi khusus untuk setiap segmen serta mengonversi pelanggan. Hal tersebut dapat didasarkan pada karakteristik pelanggan yang berbeda (buyer persona), misalnya demografi, perilaku, keinginan (demand), masalah (customer pain point), atau daya tawar beli pelanggan.

Misalnya, jika Anda berencana untuk meluncurkan produk yang menargetkan generasi milenium di Pulau Jawa, maka Anda perlu membuat strategi penargetan yang efektif untuk setiap konsumen (STP marketing).

2. Analisis Sentimen Pelanggan

Pada dasarnya, sangat penting bagi Anda untuk menciptakan reputasi positif untuk bisnis atau merek Anda (brand reputation). Nah, salah satu cara untuk memastikan bahwa bisnis Anda memiliki kendali atas reputasinya adalah dengan memanfaatkan emosi pelanggan (emotional marketing) melalui analisis sentimen.

Analisis sentimen adalah teknik klasifikasi teks yang memungkinkan Anda memahami sentimen pelanggan terhadap brand (brand experience), produk, atau layanan Anda. Hal ini melibatkan penyortiran sentimen di balik data seperti social media conversation, customer feedback, reviews atau ulasan, survei kepuasan pelanggan, dan customer service conversation (proactive customer service).

3. Marketing Funnel

Contoh Penerapan Data Science Dalam Marketing

Dahulu, kampanye pemasaran berfokus pada brand awareness, customer acquisition, dan brand activation. Melalui penggunaan marketing data science, kini bisnis Anda jauh lebih mudah memperoleh pendapatan (revenue), retensi pelanggan, dan rujukan (referral marketing).

Pendekatan ilmu data pemasaran ini dapat Anda gunakan untuk:

4. Lead Targeting dan Lead Scoring

Ketika berbicara tentang digital marketing untuk industri SaaS (Software-as-a-Service), memiliki prospek berkualitas adalah langkah pertama yang penting untuk mendapatkan pelanggan setia (customer loyalty).

Dengan marketing data science, marketer dapat memprediksi manakah strategi promosi yang paling menarik perhatian pelanggan. Hal ini akan mendorong perusahaan untuk mengkualifikasi prospek secara kualitatif yang juga dikenal dengan lead scoring. Selain itu, pendekatan ilmu data dalam marketing dapat membantu Anda menilai customer value berdasarkan karakteristik segmen pelanggan dan perilakunya.

5. Predictive Analytics

Predictive analytics menyatukan model data mining dan machine learning untuk memprediksi kemungkinan peristiwa tertentu di masa depan yang mungkin memengaruhi pelanggan atau bisnis Anda (business forecast).

Teknik analitik ini menggunakan data historis dan terkini yang mana membuat data scientists dapat mengidentifikasi tren marketing dan memprediksi kemungkinan pelanggan dalam melakukan tindakan tertentu, seperti membatalkan langganan mereka dengan produk atau layanan.

Selain itu, marketer juga dapat mendistribusikan konten pemasaran ke audiens yang tepat, menentukan efektivitas kampanye iklan digital sebelum dirilis, dan merencanakan cross-selling atau upselling produk secara efektif (sales plan).

6. Strategi Penetapan Harga (Pricing Strategy)

Model data science cukup unggul dalam mengintegrasikan informasi baru serta mendeteksi tren dan permintaan yang muncul (demand planning). Hal ini membuka peluang menarik bagi bisnis SaaS yang ingin menentukan strategi penetapan harga (pricing strategy) berorientasi pelanggan yang efektif untuk produk dan layanan mereka (customer-oriented).

Secara keseluruhan, ilmu data dapat menguntungkan strategi penetapan harga dengan memberi Anda informasi berharga tentang elastisitas permintaan (demand management). Yaitu bagaimana pelanggan akan bereaksi terhadap penetapan harga yang berbeda dan harga terbaik untuk bisnis Anda berdasarkan tujuannya.

7. Optimasi Saluran Bisnis (Channel Optimization)

Dan terakhir, marketing data science juga menawarkan akses ke kumpulan data yang dihimpun melalui sejumlah saluran pemasaran atau media mix yang berbeda, seperti website, media sosial, YouTube, dan email marketing.

Dengan menganalisis interaksi online prospek dalam grup tersebut, data science membantu marketer dalam membuat koneksi, membuat jalur, dan mengidentifikasi peluang yang terlewatkan di saluran yang paling populer di antara audiens target Anda.

Baca Juga: