Strategi Data Driven Marketing dan Cara Mengukurnya

Perkembangan big data membuat semua aktivitas (khususnya bisnis dan marketing) tidak cukup menggunakan perasaan atau hanya insting, harus menggunakan data driven marketing.

Selain itu perubahan perilaku konsumen juga berubah cepat, kompetisi juga semakin ketat, sehingga membuat bisnis harus mengambil keputusan lebih akurat dan presisi.

Data driven marketing berguna dalam hal pemahaman perilaku pelanggan lebih mendalam, penyesuaian pesan marketing campaign dengan kebutuhannya, serta merancang strategi implementasinya.

Lalu bagaimana cara menerapkan strategi data driven marketing dan cara mengukurnya?

Simak selengkapnya di artikel CRM.id ini. Kita akan membahasnya untuk meningkatkan performa digital marketing.

Daftar isi show

Apa Itu Data Driven Marketing?

Data driven marketing adalah pendekatan dalam marketing yang menggunakan data sebagai dasar pengambilan keputusan.

Daripada menebak-nebak apa yang dibutuhkan pelanggan dan tidak akurat, dengan data bisa memahami perilaku dan pola belanja jauh lebih akurat.

Data yang dimanfaatkan bisa berasal dari berbagai sumber seperti website, media sosial, instant messaging, transaksi penjualan, email marketing, hingga aplikasi CRM.

Berbeda dengan marketing konvensional yang hasilnya hanya bisa menebak-nebak dan tidak tercatat, data driven marketing bisa mengelola data lebih jelas dan bisa diukur.

Misalnya tren dan pola perjalanan konsumen (customer journey), engagement rate, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi keputusan pembelian.

Jenis penggunaan data di data driven marketing:

Data demografi (usia, gender, lokasi tempat tinggal, pendidikan, pekerjaan)
Data perilaku (halaman web yang ramai dan sepi kunjungan, artikel yang diklik, kategori produk yang sering dilihat)
Data transaksi (riwayat pembelian, nilai transaksi, frekuensi pembelian)
Data psikografis (minat, gaya hidup, preferensi perilaku berbelanja)
Data prediktif (hasil analisis AI yang memprediksi perilaku pelanggan di waktu yang akan datang)

Manfaat Menggunakan Data Driven Marketing

Berikut ini sejumlah manfaat penggunaan data driven marketing:

1. Meningkatkan Campaign yang Tepat Sasaran

Data membuat digital marketer melihat apa yang berhasil dan apa yang masih perlu perbaikan.

Setiap elemen-elemen seperti desain iklan, copywriting, target audience, waktu penayangan (watch time) pengujian dan penyesuaiannya berdasarkan performa.

2. Segmentasi Pelanggan Lebih Akurat

Menargetkan satu pesan untuk semua orang sangat luas dan tingkat efektifitasnya tidak sebaik ketika menargetkan sesuai dengan segmentasinya.

Misalnya, pelanggan yang sering berbelanja bisa diberikan penawaran khusus, membeli 4 produk, gratis 1 produk. Bisa juga mendapatkan diskon sekian persen.

3. Personalized Customer Experience

Dari waktu ke waktu prioritas customer adalah bukan hanya pada fitur produknya tapi manfaat dan pengalaman terbaik saat menggunakannya.

Dengan adanya data, Anda bisa memberikan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat, kebutuhan, dan preferensi dirinya.

4. Mengurangi Budget untuk Marketing Campaign (Iklan)

Penggunaan data membantu digital marketer dan pemilik bisnis mengetahui channel yang menyumbang hasil terbaik.

Anggaran bisa dialihkan ke channel lain yang masih membutuhkannya.

5. Membaca Tren dan Peluang Peningkatan Strategi

Perubahan di dunia bisnis terjadi kapan saja dan setiap saat. Menggunakan cara-cara biasa dan tidak mengandalkan aplikasi pengolahan data punya tantangan tersendiri.

Untuk itu dengan adanya data driven marketing ini bisa melihat tren peningkatan, tetap, atau penurunan permintaan produk. Data ini jadi bahan pertimbangan penyusunan strategi selanjutnya.

Komponen Data Driven Marketing

Data Driven Marketing 1. Customer Data Platform (CDP)

CDP atau customer data platform adalah sistem yang menyatukan semua data pelanggan dari berbagai channel.

CDP memudahkan Anda melihat profil pelanggan secara 360 derajat sehingga pengambilan keputusannya lebih akurat.

2. Teknologi Tracking Sebagai Komponen Data Driven Marketing

Website umumnya menggunakan seperti cookies, pixel tracking yang berfungsi mengumpulkan dan tracking data aktivitas pengguna di web atau aplikasi.

3. Data Driven Marketing yang Berbasis Marketing Automation Tools

Penggunaan marketing automation tools seperti email automation, leads nurturing workflow, hingga chatbot AI.

Marketing automation tools mempermudah pengiriman pesan kepada orang di waktu yang tepat dengan cara yang lebih otomatis dan pengiriman terjadwal.

4. Data Analytics Tools Juga Bagian dari Data Driven Marketing

Tools seperti Google Analytics, Mixpanel, Tableau, Power BI, dan Looker untuk menganalisis data dalam bentuk grafik, dashboard, dan visualisasi lainnya.

Data-data dari tools tersebut sebagai bagian dari pengambilan keputusan.

5. Data Driven Marketing Tingkat Lanjut (Artificial Intelligence (AI))

Model-model dan algoritma dari artificial intelligence bisa mengolah data dalam jumlah besar (big data) untuk memprediksi perilaku pelanggan, sistem rekomendasi, dan mengoptimalkan secara real time.

Penerapan Strategi Data Driven Marketing

Berikut strategi penerapan data driven marketing agar lebih tepat sasaran:

1. Pengumpulan Data dari Berbagai Sumber

“Data is the new oil” adalah ungkapan dari salah satu pakar AI, Andrew Ng, yaitu data adalah sumber minyak di saat ini dan berfungsi sebagai bahan baku penting.

Tanpa data yang lengkap, strategi marketing belum tentu berjalan optimal. Untuk itu langkah awal adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber:

Website analytics (GoogleAnalytics, Google Search Console, Ahrefs)
Dashboard Data Analitik Media sosial
CRM (customer relationship management) untuk melihat riwayat pembelian dan pengelolaan kontak
Menggunakan email marketing jika ingin melihat open rate dan klik
Menggunakan data survei pelanggan untuk mendapatkan feedback

2. Segmentasi Pelanggan

Hasil data reporting atau visualisasi data digunakan untuk segmentasi. Segmentasi pelanggan membantu digital marketer mengelompokkan pelanggan.

Tujuannya agar pesan yang dikirimkan lebih relevan dan sesuai pada permasalahannya. Pengelompokan segmentasi berasal dari data-data demografis dan psikografis.

3. Personalisasi Pesan Marketing Campaign

Menyesuaikan pesan dan konten agar sesuai pada kebutuhan marketing campaign.

Contohnya rekomendasi produk berdasarkan shopping history, Iklan retargeting sesuai riwayat browsing.

4. Menggunakan Marketing Automation

Marketing automation membantu mengirimkan pesan sesuai trigger seperti email otomatis ketika pelanggan meninggalkan keranjang belanja, pesan WhatsApp terkirim setelah pelanggan menyelesaikan transaksi, dan lead nurturing workflow.

Automation ini benar-benar bisa meningkatkan efisiensi dan menjaga hubungan pelanggan.

5. Evaluasi Secara Berkelanjutan

Data driven marketing bukan strategi yang hanya berlaku sekali, tapi proses yang terjadi secara terus-menerus dan berkelanjutan.

Anda bisa menggunakan pengujian A/B testing yang membandingkan versi campaign versi A dan B.

Pengujian A/B testing bisa melihat versi mana yang jauh lebih efektif dan sesuai dengan target audience.

6. Menggunakan AI dan Predictive Analytics

Untuk memprediksi dan mengelola data dengan jumlah besar dan pengelolaan lebih advanced (lanjut), AI bisa membantu.

Misalnya memprediksi perilaku pelanggan yang berisiko churn, produk yang kemungkinan mereka beli, penjualan terbanyak, prediksi permintaan barang, sampai waktu terbaik untuk menghubungi mereka.

Cara Mengukur Keberhasilan Data Driven Marketing

Bagian pertama kita telah membahas strategi penerapan data driven marketing.

Section ini akan membahas cara mengukur keberhasilannya. Berikut ini beberapa metode pengukurannya:

1. KPI dan Metrik-metrik yang Digunakan

Beberapa metrik yang wajib dipantau adalah:

Conversion rate
Customer acquisition cost (CAC)
Customer lifetime value (CLV)
Return on marketing investment (ROMI)
Engagement rate
Bounce rate
Average time session

2. Dashboard Visualisasi Data

Dashboard berfungsi memantau performa campaign secara langsung dan untuk top down decision making lebih cepat. Misalnya:

Funnel analysis
Heatmap untuk melihat aktivitas pengguna
Cohort analysis untuk melihat perilaku kelompok pelanggan dari waktu ke waktu

3. Pengujian dan Evaluasi Menggunakan A/B Testing

Langkah-langkah A/B testing:

Penentuan judul, gambar, caption, dan CTA
Menguji kedua versi ke segmen audience
Mengukur performa dan yang lebih baik dari versi lainnya

4. Attribution Model

Attribution model mengecek channel yang memberikan kontribusi di setiap touchpoint dalam customer journey mapping.

Model-modelnya seperti:

First click attribution
Last click attribution
Linear attribution
Time decay attribution
Data driven attribution

Contoh Penerapan Data Driven Marketing

1. E-commerce dan Media Sosial Menggunakan Recommender System

E-commerce seperti Tokopedia, Shopee dan media sosial seperti TikTok menampilkan rekomendasi produk berdasarkan riwayat belanja, pencarian, waktu tonton, relevansi, dan sejumlah perilaku pengguna lainnya.

Hasil rekomendasi membuat customer journey jadi lebih singkat. Soalnya mereka tidak lagi harus mencari produk sesuai keinginan, minat, dan kebutuhannya, tapi langsung muncul dari hasil rekomendasi.

2. Penggunaan Social Listening untuk Memonitor Sentimen Brand

Brand-brand bisnis memantau online conversation untuk mengetahui tren, sentimen, dan opini konsumen secara real time.

Sehingga brand bisa melihat sentimen (negatif, netral, positif), memahami topik dan tren yang sedang viral, manajemen saat kondisi krisis, mengintip kompetitor, hingga peluang meningkatkan customer experience.

3. Perbankan Menggunakan Chatbot dan Pengolahan Data Pelanggan

Bank memanfaatkan analitik untuk mengidentifikasi nasabah yang berisiko menutup akun atau sedang dalam kondisi dormant.

Untuk mencegah hal itu pihak bank bisa mengirimkan via push notification penawaran eksklusif yang relevan dengan kebutuhan customer tersebut.

4. Startup SaaS Menggunakan Cohort Analysis

Startup SaaS menganalisis cohort berdasarkan tanggal pendaftaran pengguna untuk melihat angka churn rate serta pola penggunaan.

Dengan cohort analysis, Startup SaaS bisa memantau retensi pengguna, melakukan segmentasi pelanggan, melihat tingkat upgrade pelanggan ke premium (tier bawah, menengah, atau atas).

Selain itu untuk menganalisis perubahan fitur-fitur produk dan seberapa berdampak pada tingkat penggunaan.

5. Retail dan Industri Fashion

Untuk sektor retail dan fashion pemanfaatan data-driven marketing adalah personalized campaign.

Jadi promosi atau iklan tertarget lebih relevan dengan data perilaku konsumen di berbagai channel seperti di media sosial atau saat mengunjungi website.

Selain itu data-driven bisa digunakan untuk manajemen inventaris, yaitu untuk memprediksi permintaan (forecasting) produk untuk memastikan stok tersedia.

Kesimpulan

Demikian penjelasan tentang data driven marketing sebagai salah satu pendekatan dalam digital marketing.

Sebagaimana penjelasan panjang lebar diatas, perannya adalah memanfaatkan data sebagai dasar pengambilan keputusan marketing, seperti meningkatkan efektivitas campaign, pengurangan untuk anggaran.

Strategi data driven marketing seperti halnya workflow analisis data seperti biasa, yaitu mulai dari pengumpulan, pemrosesan data, menganalisisnya, menerapkan, hingga mengukur keberhasilannya.

Pengukuran keberhasilan seperti conversion rate, customer acquisition cost (CAC), customer lifetime value (CLV), return on marketing investment (ROMI), dan engagement rate.

Oleh karena itu, Anda perlu memahami strategi dan cara pengukuran data driven marketing ini agar bisa memenangkan persaingan.

Memenangkan persaingan juga perlu ditunjang dari penggunaan aplikasi lainnya, seperti aplikasi CRM.

WhatsApp CRM dari CRM.ID bisa memberikan kelebihan pengolahan kontak dan pesan pelanggan berbasis data, sehingga strategi Anda sesuai dengan objective jangka panjang.

Untuk itu segera lakukan demo aplikasi CRM pada tautan berikut!

About
Latest Posts

Ainur Rohman

Content Writer at PT Kledo Berhati Nyaman

Ainur Rohman adalah SEO content writer yang berfokus membuat konten SEO di topik-topik bisnis digital, digital marketing, customer service, CRM, dan aplikasi SaaS. Dia passionate menulis untuk meningkatkan peluang tercapainya KPI digital marketing dan bisnis.