Pentingnya analitik data pemasaran

Diterbitkan: 2023-01-20

Merek menghabiskan rata-rata 13,8% dari total anggaran mereka untuk pemasaran, jadi tidak diragukan lagi bahwa pemasaran adalah salah satu pendorong pertumbuhan bisnis yang paling signifikan. 1 Namun ada perbedaan antara kampanye pemasaran umum dan kampanye pemasaran yangefektif, dan perbedaannya terletak pada penggunaananalitik data pemasaran .

Analitik pemasaran adalah sumber kehidupan merek apa pun yang ingin membuat kesan yang lebih berarti bagi konsumen. Setiap organisasi harus mengolah angka-angka yang berhubungan dengan pemasaran untuk mencapai keputusan yang logis, terinformasi, dan menguntungkan.

Namun, saat ini, hanya sekitar 50% dari semua keputusan pemasaran yang bergantung pada analitik data pemasaran—dan bisnis yang berharap untuk terus meraih kesuksesan perlu membawa angka tersebut mendekati 100%. 2

Inilah alasannya.

Rendahnya analitik data pemasaran

Sebelum kita masuk terlalu jauh ke dalam lubang kelinci, mari kita pastikan bahwa kita memahami dengan jelas beberapa istilah: Ketika kita berbicara tentanganalitik data pemasaran, apa yang kita maksud?

“Data pemasaran” mengacu pada informasi apa pun yang dapat digunakan merek untuk membuat keputusan pemasaran. Ini termasuk data pelanggan, operasional dan keuangan, seperti:

  • Data pelanggan pihak pertama
  • Riset pasar pihak ketiga
  • Data penjualan
  • Ulasan produk
  • Biaya pemasaran dan ROI saat ini
  • Skor keterlibatan pemasaran konten

Analitikdata pemasaran mengacu pada pengumpulan, interpretasi, dan (yang paling penting) penerapan informasi ini. Tujuan akhir? Kembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan lebih sukses melalui penelitian berbasis fakta (yaitu, bukan reaksi firasat).

Pada dasarnya, analitik pemasaran adalah praktik teruji dan benar yang memungkinkan tim pemasaran, pengembang produk, dan departemen penjualan berhenti menebak dan mulai mengetahui. Ada alasan mengapa perkiraan bagian anggaran untuk analitik data pemasaran diharapkan meningkat hampir 50% dalam tiga tahun mendatang. 3

Mengapa analitik data pemasaran penting

Ketika sampai pada itu, analitik pemasaran adalah tentang mengembangkan pemahaman konsumen yang lebih baik dan lebih bernuansa. Semakin baik suatu merek mengenal audiensnya, semakin baik ia dapat merespons—bahkan mengantisipasi—kebutuhan saat ini dan masa depan.

Jadi, manfaat apa yang ditawarkan analisis pemasaran dalam praktiknya? Di bawah ini, temukan tujuh cara menganalisis data pemasaran yang dapat menghasilkan kinerja kampanye yang lebih baik.

pemasaran digital untuk ekuitas swasta

#1 Data menginformasikan perpesanan yang lebih jelas dan lebih personal

Salah satu keuntungan paling jelas dari analitik pemasaran adalah memberi merek kemampuan untuk memasarkan kepada orang yang tepat, dengan cara yang benar.

Departemen pemasaran dapat menggunakannya untuk mensegmentasi audiens mereka untuk memanfaatkan salinan, citra, dan saluran komunikasi yang lebih cenderung beresonansi dengan kelompok tertentu. Data demografis yang disediakan pelanggan mungkin merinci pembeli:

  • Usia
  • Lokasi
  • Jenis kelamin
  • Selera budaya
  • Kebiasaan gaya hidup

Dengan 56% konsumen mengharapkan penawaran untukselaludipersonalisasi, data ini memainkan peran besar dalam kepuasan pelanggan. 4

Meskipun perpesanan yang disesuaikan dimungkinkan tanpa analitik pemasaran yang kuat, analisis data membuat coba-coba menjadi kebiasaan. Bisnis dapat dengan mudah membandingkan satu set iklan dengan yang lain, membedah statistik keterlibatan dan rasio klik-tayang (CTR) untuk melihat pesan mana yang tepat sasaran—dan mana yang tampaknya tidak sama sekali.

Analisis digital juga menginformasikanmediapesan. Jika kampanye berkinerja baik di satu saluran dan buruk di saluran lain, data pemasaran menceritakan kisah itu. Dengan data konkret, tidak perlu berdiskusi panjang lebar tentang realokasi dana dari satu platform pemasaran ke platform pemasaran lainnya—jawabannya sudah terbukti dengan sendirinya.

#2 Data mengarah pada pengembangan produk yang lebih berwawasan

Pemasaran produk yang sukses hanya dimungkinkan dengan produk yang dapat dipasarkan. Mirip dengan memahami perilaku pelanggan, wawasan data dapat membantu Anda memahami audiens dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Dengan memanfaatkan analitik pemasaran yangmelampauiangka penjualan, tim pengembangan produk dapat merancang dan mendesain ulang barang dan jasa yang benar-benar diinginkan konsumen.

Untuk mengeluarkan tebakan dari pengembangan, tim produk dapat bermitra dengan spesialis pemasaran untuk mendalami data seperti:

  • Timbal balik pelanggan
  • Analisis sentimen
  • Tren pasar secara keseluruhan

Dengan analitik yang dingin dan keras yang mereka miliki, tim produk dapat mencadangkan permintaan sumber daya tambahan dengan fakta. Dengan demikian, seluruh proses mendapatkan dukungan untuk R&D dari pemangku kepentingan menjadi disederhanakan.

#3 Data membantu meningkatkan dukungan pelanggan

Kualitas dukungan pelanggan merek sangat penting untuk membangun pengikut setia. Contoh kasus: 26% konsumen yang disurvei mengatakan mereka akan memutuskan hubungan dengan perusahaan setelah satu pengalaman layanan pelanggan yang negatif. 5

Analitik pemasaran terperinci memungkinkan merek mengidentifikasi titik-titik nyeri di sepanjang perjalanan pelanggan dan menghentikannya sejak awal.

Dengan begitu banyak pengalaman pelanggan yang kini online, memantau dan mengukur tindakan yang dilakukan konsumen menjadi lebih mudah dari sebelumnya. Beberapa bisnis analitik pemasaran digital dapat digunakan untuk lebih memahami perjalanan pelanggan mereka meliputi:

  • Peta panas – Peta panas melacak ketukan dan klik di situs web, memberi perusahaan representasi visual tentang apa yang menarik perhatian konsumen.
  • Metrik keterlibatan – Statistik seperti rasio pentalan (persentase pengunjung situs yang keluar tanpa mendalami situs web lebih dalam) dan waktu sesi rata-rata (lamanya waktu yang dihabiskan pengguna di aplikasi atau situs web) dapat menunjukkan bug atau pengalaman yang kurang optimal.

Dengan memanfaatkan analitik untuk mengatasi akar penyebab masalah pelanggan, merek dapat merancang pengalaman online yang lebih baik—dan bahkan mungkin memenangkan kembali pelanggan yang hilang.

#4 Data memungkinkan analisis pesaing yang terukur

Analitik data pemasaran tidak hanya memungkinkan merek untuk membandingkan posisi mereka saat ini dengan bisnis dan kinerja pemasaran sebelumnya. Ini juga memfasilitasi perbandingan dengan pesaing.

Mengapa? Perasaan dan tidbits kualitatif menantang untuk disandingkan. Angka tidak.

Antara mengakses data pelanggan pihak ketiga publik dan mempelajari laporan pemasaran yang dipublikasikan pesaing, bisnis dapat membuat perbandingan langsung yang memberikan gambaran jelas tentang industri mereka.

Melalui gaya analisis pesaing kuantitatif ini, tim pemasaran dan departemen non-pemasaran sama-sama dapat mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan—dan menepuk punggung mereka sendiri ketika mereka menjadi yang teratas dalam suatu kategori.

#5 Data memberikan konteks

Mengambil gagasan perbandingan yang disederhanakan ini selangkah lebih maju, analitik data pemasaran memungkinkan pemahaman yang lebih luas tentang tren industri dan global.

Data pemasaran tidak ada dalam ruang hampa, dan seharusnya tidak. Saatmerekhanya menggunakan data terkini dan historis untuk membuat keputusan, mereka kehilangan:

  • Lingua franca dataglobal – Dunia saat ini menggunakan data. Hampir setiap organisasi nirlaba, nirlaba, dan pemerintah melacak informasi pelanggan, keuangan, dan operasional. Adabegitu banyakdata di luar sana. Dan ketika bisnis memiliki pemahaman yang kuat tentang mereka, mereka dapat lebih memahami dunia data di sekitar mereka—dan membuat keputusan yang sangat tepat.
  • Memahami gambaran yang lebih besar – Mengumpulkan dan menganalisis data pemasaran memungkinkan bisnis menempatkan kesuksesan dan kemunduran mereka ke dalam konteks.Misalnya, penurunan penjualan sebesar 10% merupakan masalah—kecuali seluruh industri atau ekonomi secara keseluruhan turun sebesar 10%. Hanya dengan memahami analitik pemasarannya sendiri, sebuah merek dapat menghindari kesimpulan yang terburu-buru atau memunculkan alarm palsu.

#6 Data membuat keputusan pemasaran cepat dan mudah

Alat pengambilan keputusan bisnis yang didukung AI seperti IBM Watson tidak membuat tebakan berdasarkan firasat—melainkan menganalisis data. 6 Saat merek merangkul ilmu analitik data pemasaran, mereka juga dapat menjadi pengambil keputusan secepat kilat—tidak perlu robot.

Pada dasarnya, analitik data terorganisir mengubah pengambilan keputusan pemasaran dari "proyek seni" menjadi "persamaan matematika". Tidak ada cara yang benar atau salah untuk melukis dengan cat air—tetapi ada jawabanyangbenar untuk soal matematika. Analisis data membuat jawaban yang benar lebih mudah diakses.

Ini bukan untuk mengatakan bahwa emosi dan keahlian tidak boleh menjadi faktor dalam pilihan pemasaran. Sebaliknya, analitik data pemasaran dapat bertindak sebagai pagar pembatas, menjaga keputusan dalam ranah fakta yang dapat diukur sehingga aspek pemasaran yang berseni dapat menyatu dengan sempurna dengan sisi ilmu data dari semuanya. Hasilnya adalah lebih sedikit waktu yang dihabiskan untuk pengambilan keputusan.

#7 Data memberi merek bola kristal

Oke, analitik data pemasaran sebenarnya tidak memberi merek kemampuan supranatural untuk melihat masa depan. Namun karena data menciptakan pola, analitik data pemasaran dapat membantu tim menggunakan informasi dari kampanye sebelumnya untuk menginformasikan aktivitas pemasaran di masa mendatang.

Faktanya, karena pemodelan analitik prediktif dalam pemasaran menjadi lebih cerdas, bisnis mungkin dapat mengetahui bagaimana kinerja kampanye mereka bahkan sebelum mereka menjalankannya. Kekuatan ini dapat secara drastis mengubah cara merek mendekati pemasaran mereka, berpotensi menghemat jutaan dolar pemasaran "coba-coba".

Tetapi semua ini tidak mungkin dilakukan tanpa analitik pemasaran.

Tingkatkan analitik Anda dengan Power Digital

Hari-hari ini, mengumpulkan data pemasaran tidak terlalu menantang. Setiap platform dan alat pemasaran memiliki dasbor bawaan, panduan strategi mendalam, dan fitur pro-tier yang memberi Anda lebih banyak informasi daripada yang dapat Anda uraikan. Jika Anda mengintip Google Analytics Anda, Anda dapat dengan mudah melihat lebih banyak data daripada yang Anda inginkan di alat analisis pemasaran ini.

Tetapimemahamisemua data itu — dan membuatnya berfungsi — adalah cerita yang sama sekali berbeda. Menganalisis jutaan poin data dengan benar dan membuatnya dapat ditindaklanjuti membutuhkan tim ahli pemasaran digital yang berdedikasi dan berpengalaman.

Power Digital adalah satu-satunya agen pemasaran digital dengan pengetahuan dan platform data yang ditingkatkan untuk mengubah analitik data pemasaran Anda menjadi langkah yang dapat ditindaklanjuti. Kami menggunakan platform analisis pemasaran buatan sendiri nova untuk membantu mitra merek kami mengidentifikasi peluang untuk perbedaan dan pertumbuhan.

Jika Anda menginginkan strategi pemasaran yang didukung oleh data dan didukung oleh manusia, ketahui lebih lanjut dengan menghubungi Power Digital hari ini.

Sumber:

  1. Deloitte.Survei CMO: Pemasaran di Era Pasca-Covid.Laporan Sorotan dan Wawasan, September 2022 . https://cmosurvey.org/wp-content/uploads/2022/09/The_CMO_Survey-Highlights_and_Insights_Report-September_2022.pdf
  2. Deloitte. Survei CMO: Pemasaran di Era Pasca-Covid. Laporan Topline, September 2022.https://cmosurvey.org/wp-content/uploads/2022/09/The_CMO_Survey-Topline_Report-September_2022.pdf
  3. Deloitte. Tren teratas dari Survei CMO. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/chief-marketing-officer/articles/cmo-survey.html
  4. Forbes.Peran Baru Pemasaran: Dorong Pertumbuhan Bisnis Dengan Konsep Baru Keterlibatan Pelanggan.https://www.forbes.com/sites/briansolis/2022/11/01/the-new-role-of-marketing-drive-business-growth-by-reimagining-customer-engagement/
  5. Forbes.Apa yang Pelanggan Inginkan Dan Harapkan. https://www.forbes.com/sites/shephyken/2018/08/05/what-customers-want-and-expect/
  6. IBM.Membuat Keputusan yang Diinformasikan dengan AI. https://www.ibm.com/watson/whitepaper/informed-decisions-ai/