Penerapan dan Manfaat Data Science dalam Digital Marketing di 2021

Di era teknologi, industri digital marketing terus meningkat. Dalam kegiatan digital marketing, diperlukan data science untuk memahami bagaimana kinerja industri pemasaran sebelum menerapkan teknik digital marketing untuk pemasaran produk. Dengan menganalisis dan mengikuti teknologi digital marketing, perusahaan akan lebih mudah untuk mengetahui alat digital marketing apa yang paling tepat untuk memasarkan produk. Tools yang paling banyak digunakan dalam kegiatan digital marketing adalah sosial media. 

Di era modern, hampir semua orang memiliki sosial media. Dengan mengiklankan suatu produk di sosial media, produk tersebut akan lebih cepat dikenal dan lebih mudah menjangkau target konsumen. Digital marketing dan data science adalah kedua unsur pemasaran yang tidak bisa dipisahkan karena sebuah kegiatan marketing membutuhkan data untuk mengenali kebutuhan dan preferensi pelanggan sehingga produk yang ditawarkan oleh perusahaan sesuai dengan keinginan dan kebutuhan pelanggan. 

Salah satu manfaat data science adalah untuk memprediksi masa depan. Dalam dunia marketing, data science dapat dikombinasikan dengan analisis bisnis dan analisis prediktif. Analisis bisnis digunakan untuk melihat kegiatan marketing sebelumnya, sedangkan analisis prediktif dapat dimanfaatkan untuk membuat keputusan pemasaran lebih baik dengan memanfaatkan data historis. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan mengapa data science sangat penting untuk kesuksesan digital marketing. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel berikut ini!

1. Membangun Profil Pelanggan dan Mengefektifkan Biaya Marketing

Saat ini sudah banyak tools analisis yang bisa dimanfaatkan perusahaan untuk mengolah data kegiatan transaksi pelanggan, baik melalui website ataupun transaksi manual di toko. Semua data pelanggan ini dikumpulkan dan disimpan di "folder pelanggan" oleh search engine. Untuk mengolah data pelanggan yang sangat besar, perusahaan membutuhkan ilmu data science untuk membangun profil pelanggan mulai dari statistik deskriptif hingga clustering. 

Statistik deskriptif digunakan untuk mempelajari demografis pelanggan seperti jenis kelamin, usia, jumlah pembelian, jumlah transaksi, dan lain sebagainya, sedangkan analisis clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kriteria tertentu, misalnya pelanggan berdasarkan barang yang dibeli, pelanggan berdasarkan lokasi, dan lain sebagainya. 

Tujuan utama dari marketing adalah untuk mendorong ROI terbesar dengan pengeluaran seminimal mungkin. Namun, pada kenyataannya untuk mencapai hal tersebut seringkali tidak berjalan sesuai rencana bahkan proses eksekusinya sangat rumit. Namun hal ini dapat diatasi oleh seorang data scientist dengan cara membuat model pengeluaran yang dapat membantu memanfaatkan pengeluaran secara lebih baik dengan menganalisis data pengeluaran. Model pengeluaran ini dapat membantu marketer dengan menyalurkan rencana keuangan ke seluruh area dan iklan untuk meningkatkan keuntungan. 

Baca juga: Pahami Metode Decision Tree Sebagai Algoritma Data Science

2. Membangun Konten yang Menarik

Data science dapat membantu perusahaan untuk memahami informasi di pasar dengan bantuan model prediksi berbasis data yang sangat kompleks. Setelah perusahaan dapat memahami apa yang diinginkan dan diharapkan pelanggan, perusahaan dapat mulai membangun dan mengenalkan kampanye untuk membangun pengalaman pelanggan yang lebih baik. menurut Wayne Gretzky, analisis data adalah metode untuk menentukan dimana "kelinci" berada, sedangkan data science adalah metode untuk memprediksi dimana "kelinci" akan berada. 

Jika perusahaan khususnya tim marketing berhasil memahami keresahan pelanggan, perusahaan dapat membuat konten yang membahas keresahan tersebut dengan cara yang unik bahkan dapat menjangkau pelanggan di sosial media. Konten yang baik memiliki beberapa ciri yaitu mudah dipahami, asli, dan dapat ditindaklanjuti. 

3. Menganalisis Preferensi Pelanggan

Digital marketing adalah kegiatan untuk membangun koneksi melalui jaringan yang terus berkembang dan tersebar luas. Dengan adanya data science, perusahaan dapat mengetahui dimana pasar yang tepat untuk produknya. Data science dapat dimanfaatkan untuk memahami perilaku user.

Contohnya, pada website tertera keyword sepatu merah dan sepatu berukuran 36. Setelah beberapa hari, data scientist akan menganalisis berapa orang yang memilih keyword sepatu merah dan berapa orang yang memilih keyword sepatu berukuran 36. Dengan cara ini, maka perusahaan akan mengetahui keyword mana yang paling banyak dicari dan keyword tersebut merepresentasikan preferensi pelanggan.

4. Menjaga Loyalitas Pelanggan

Mempertahankan loyalitas pelanggan dan membangun nilai seumur hidup yang lebih baik untuk pelanggan rata-rata, kamu berpotensi menjadi aplikasi pemasaran yang lebih menguntungkan daripada hanya memperoleh pelanggan baru. Ilmu data dan model machine learning dapat membantu bisnis mengidentifikasikan tiga hal yang dapat membantu meningkatkan loyalitas pelanggan antara lain:

• Tindakan atau penawaran terbaik selanjutnya untuk setiap pelanggan ketika berinteraksi dengan situs web atau produk kamu

• Bagaimana pelanggan dapat berinteraksi dalam keadaan tertentu

• Apa masalahnya jika klien tidak kembali.

Setelah ketiga hal ini terungkap, kamu dapat menyelesaikan banyak masalah yang mungkin membuat pelanggan enggan untuk kembali, menyiapkan rekomendasi otomatis untuk klien yang telah bekerja dengan kamu, dan memprediksi serangkaian tindakan terbaik jika interaksi tersebut direalisasikan. Berkat ketersediaan data mereka, pemasaran kepada pelanggan yang telah menikmati pengalaman mereka dengan kamu lebih mudah dan lebih murah.

5. Analisis Digital Lebih Cepat dan Tepat

Penerapan data science untuk digital marketing secara tepat akan membantu kamu mendapatkan data yang akurat terkait pelanggan dan segala sesuatu yang berhubungan dengan mereka. Kamu bisa sekaligus menganalisis kebutuhan para pelanggan kamu, kebiasaan mereka dalam berbelanja, produk-produk yang mereka sukai, dan sebagainya. Dari dataset yang kamu dapat tersebut, kamu bisa melakukan analisis yang lebih cepat dan tepat untuk melakukan perbaikan atau untuk mengembangkan bisnis kamu menjadi lebih besar lagi. 

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

6. Self Learning Data Science Lebih Terarah Bersama DQLab, Yuk!

Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, bingung apa saja sih yang dipelajari data science? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita