AI Analisis Pemasaran Anda: 5 Cara Inovatif Memanfaatkan AI untuk Wawasan Data yang Lebih Dalam

Kehebohan seputar AI dalam analisis pemasaran dan pemasaran secara umum mungkin membuat semua orang seolah-olah sedang memanfaatkan gelombang teknologi tinggi, menyempurnakan strategi mereka hingga ke tingkat yang lebih tinggi. Namun kenyataannya, banyak pemasar yang masih mencari cara untuk mengintegrasikan AI ke dalam operasi sehari-hari mereka. AI dalam analisis pemasaran lebih dari sekadar tugas tingkat permukaan dalam menganalisis data pemasaran atau pengoptimalan konten. Keunggulannya adalah kemampuannya menyaring sejumlah besar data dan memberikan wawasan yang solid dan dapat ditindaklanjuti.

Artikel ini mengeksplorasi lima penerapan AI yang canggih dalam analisis pemasaran yang merevolusi cara kami mengumpulkan, menafsirkan, dan bertindak berdasarkan data pemasaran untuk menginformasikan pengambilan keputusan dan mendorong ROI.

1. Meningkatkan Segmentasi Pelanggan dengan Machine Learning

Penerapan AI, khususnya pembelajaran mesin (ML), pada segmentasi pelanggan membantu mengubah sejumlah besar data menjadi kelompok yang tepat dan dapat ditindaklanjuti.

AI dapat mengidentifikasi segmen berdasarkan prediksi perilaku, seperti kemungkinan pembelian berulang atau kerentanan terhadap churn. Dengan berintegrasi dengan alat manajemen kampanye, AI memungkinkan pemasar dengan cepat menargetkan segmen ini dengan konten yang dipersonalisasi, mengoptimalkan pengeluaran pemasaran dengan berfokus pada pelanggan bernilai tinggi atau berisiko.

Contoh lain dari segmentasi pelanggan berbasis AI:

• Segmentasi psikografis : AI dapat menyelidiki aspek psikografis data pelanggan, mengkategorikan konsumen berdasarkan ciri kepribadian, nilai, minat, dan gaya hidup, yang bisa sangat berguna untuk menyusun pesan dan penawaran yang menarik.
• Segmentasi yang dipicu oleh peristiwa : Sistem AI dapat mensegmentasi pelanggan berdasarkan reaksi mereka terhadap peristiwa tertentu, seperti peluncuran produk atau penjualan besar. Hal ini membantu dalam memahami bagaimana segmen pelanggan yang berbeda terlibat dengan aktivitas merek tertentu.
• Segmentasi cross-sell dan upsell : AI dapat mengidentifikasi pelanggan mana yang mungkin tertarik pada produk tambahan atau peningkatan, membantu pemasar menyesuaikan kampanye cross-sell dan upsell ke segmen yang reseptif.

Selain itu, segmentasi berbasis AI memungkinkan penyesuaian secara real-time. Saat pelanggan berinteraksi dengan merek Anda, sistem AI memperbarui segmen untuk mencerminkan data baru, membuat strategi pemasaran Anda gesit. Hal ini dapat memicu kampanye bertarget untuk retensi pelanggan segera setelah perubahan perilaku terdeteksi.

Seiring waktu, pembelajaran mesin dapat menyempurnakan segmen ini dengan terus belajar dari hasil kampanye, sehingga menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih personal.

Sederhanakan proses ini dengan mengadopsi Improvado. Platform ini terhubung ke semua sumber pemasaran dan penjualan Anda untuk mengekstrak data dan memusatkannya di penyimpanan Anda. Setelah semua data dikumpulkan, Improvado membersihkan data dan mempersiapkan analisis lebih lanjut, baik melalui BI atau AI.

2. Mendapatkan Wawasan Cukup dengan Bertanya pada Asisten AI

Dengan AI analitik tingkat lanjut, tim pemasaran kini dapat langsung menanyakan data mereka menggunakan bahasa alami dan menerima wawasan secara real-time. Pendekatan analitik percakapan ini memberikan jawaban cepat atas pertanyaan kompleks tentang tren pasar, perilaku pelanggan, dan kinerja kampanye tanpa memerlukan keahlian teknis yang mendalam. Selain itu, akses langsung ke wawasan ini berarti Anda dapat menguji hipotesis secara real-time, menyesuaikan kampanye dengan cepat untuk mengoptimalkan kinerja.

Ngobrol dengan data pemasaran Anda menggunakan Improvado AI Assistant. Ini adalah co-pilot analitik yang terhubung ke kumpulan data Anda yang menjawab pertanyaan apa pun yang Anda miliki tentang kinerja pemasaran dan memberi Anda saran yang disesuaikan.

Misalnya, dengan bertanya kepada Asisten AI, "Demografi manakah yang memiliki tingkat keterlibatan tertinggi dalam kampanye terakhir kami?" pemasar dapat dengan cepat mengubah strategi untuk memanfaatkan wawasan ini, menyesuaikan kampanye di masa depan untuk mendapatkan dampak maksimal.

AI Assistant didukung oleh model bahasa besar (LLM) khusus dan teknologi text-to-SQL. Anda dapat mengajukan pertanyaan apa pun dalam bahasa Inggris sederhana di antarmuka pengguna seperti obrolan, dan Asisten AI akan menerjemahkannya ke dalam SQL dan menanyakan data Anda untuk memberikan wawasan instan.

Baik Anda bertanya tentang pembelanjaan iklan, kinerja kampanye, atau kecepatan anggaran, Asisten AI memanfaatkan penyimpanan Anda dan memberikan jawaban yang jelas dan ringkas. Setelah mendapatkan jawabannya, Anda dapat terus mengobrol dengan Asisten tentang temuan Anda dan cara menerapkannya pada strategi Anda.

3. Memanfaatkan Natural Language Processing untuk Analisis Sentimen

Pemasar sering kali menghadapi tantangan dalam menguraikan opini pelanggan tentang peluncuran produk baru atau kampanye merek. Meskipun metode survei tradisional memberikan wawasan langsung, metode ini memakan waktu, tidak dapat menangkap sentimen spontan yang diungkapkan melalui platform digital, dan sering kali menunjukkan jawaban yang diterima secara sosial.

Sebaliknya, platform analisis sentimen sosial yang didukung oleh Natural Language Processing (NLP) dapat dengan cepat menyaring teks dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi sentimen dalam skala besar. Ia mahir dalam memproses data dari media sosial, ulasan pelanggan, dan forum diskusi untuk membedakan tren suasana hati dan opini secara umum.

Namun, NLP bukanlah solusi menyeluruh. Ini mungkin salah menafsirkan ekspresi manusia yang kompleks, seperti ironi atau bahasa gaul. Hal ini dapat mengakibatkan interpretasi yang tidak akurat. Selain itu, beberapa alat mungkin tidak memperhitungkan perbedaan ekspresi budaya, sehingga menyebabkan penilaian sentimen yang salah di pasar global.

Pemasar kini beralih ke ChatGPT, dengan antarmuka obrolan standar, plugin analisis sentimen, dan API, untuk analisis sentimen yang lebih baik. Karena telah dilatih mengenai kumpulan data teks yang sangat besar, alat ini diharapkan dapat mengatasi beberapa permasalahan pada alat pemantauan yang lebih tradisional:

• ChatGPT dapat mempertimbangkan konteks yang lebih luas dalam pernyataan yang dibuat, sehingga berpotensi menghasilkan interpretasi sentimen yang lebih akurat.
• ChatGPT dapat disesuaikan dan disesuaikan untuk industri atau topik tertentu, yang dapat meningkatkan akurasi analisis sentimen untuk ceruk pasar atau jenis produk tertentu.
• Tidak seperti alat yang berdiri sendiri, ChatGPT dapat diintegrasikan ke dalam ekosistem AI yang lebih luas, menggabungkan analisis sentimen dengan sumber data lain untuk pemahaman yang lebih holistik mengenai opini pelanggan.

Meskipun sudah ada plugin yang disesuaikan dengan analisis sentimen, Anda dapat memulai dengan menggunakan plugin standar Analisis data tingkat lanjut (sebelumnya Code Interpreter).

Misalnya, Anda mungkin menggunakan perintah berikut:

Saya memiliki file CSV yang berisi beberapa entri teks untuk analisis sentimen. Saya perlu mengklasifikasikan sentimen setiap entri, mengidentifikasi frasa kunci yang menunjukkan sentimen tersebut, dan jika mungkin, menyimpulkan alasan apa pun yang mendasari sentimen tertentu. Berikut informasi spesifik yang saya perlukan untuk setiap entri:

1. Klasifikasi sentimen: Positif, Negatif, atau Netral.
2. Frase atau kata kunci yang menandakan sentimen.
3. Alasan apa pun yang disebutkan yang mungkin memengaruhi sentimen.

File CSV memiliki struktur berikut: {jelaskan struktur kolomnya}.

4. Analisis Gambar dan Video AI untuk Pemantauan Merek

Pemantauan merek secara visual, proses pelacakan dan analisis penggunaan dan konteks aset visual suatu merek di berbagai platform digital, telah menjadi bagian penting dalam menjaga integritas merek. Dengan banyaknya konten yang dibagikan setiap menit dan jumlah platform tempat sebuah merek muncul, tugas ini telah berkembang melampaui kemampuan tim manusia saja. Alat analisis pemasaran AI mengotomatiskan deteksi dan analisis elemen merek dalam konten visual.

Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan menggunakan OpenAI Vision API. Vision API adalah sistem AI canggih yang dapat menganalisis gambar dan video untuk mengenali logo, produk, aktivitas, dan elemen visual lainnya.

Panduan langkah demi langkah dalam menggunakan Vision API untuk pemantauan merek:

1. Integrasi: Mulailah dengan mengintegrasikan Vision API dengan sistem manajemen aset digital Anda yang sudah ada. Proses ini biasanya melibatkan beberapa pekerjaan pengembangan untuk memastikan aliran data yang lancar antara API dan repositori konten merek Anda.
2. Parameter pengaturan: Tentukan apa yang harus dicari API dalam gambar dan video. Parameter dapat mencakup logo, penempatan produk, warna merek, dan elemen visual lainnya yang relevan dengan identitas merek Anda.
3. Analisis otomatis: Saat konten merek Anda tersebar di berbagai saluran, Vision API bekerja secara real-time untuk menganalisis elemen visual. Ini mendeteksi dan membuat katalog keberadaan merek Anda di seluruh konten buatan pengguna, media sosial, dan platform periklanan online.
4. Wawasan yang dapat ditindaklanjuti: Dapatkan peringatan dan laporan tentang di mana dan bagaimana merek Anda direpresentasikan secara visual. API dapat mendeteksi penggunaan logo Anda yang tidak sah, memantau konsistensi penggambaran merek Anda, dan mengevaluasi efektivitas penempatan produk Anda.
5. Kepatuhan merek: Gunakan wawasan untuk memastikan bahwa semua representasi visual merek Anda mematuhi pedoman Anda. Identifikasi dengan cepat kasus-kasus di mana merek digunakan secara tidak tepat dan ambil tindakan untuk memperbaiki masalah tersebut.
6. Pemantauan pesaing: Anda bisa memperluas kemampuan API untuk mengawasi pesaing Anda. Lacak kehadiran visual mereka dan bandingkan dengan visibilitas merek Anda untuk mengidentifikasi wawasan dan peluang kompetitif.
7. Analisis tren: Analisis Vision API dapat menyoroti tren yang muncul dalam cara konten visual menarik audiens Anda. Wawasan ini dapat membantu dalam mengoptimalkan kampanye pemasaran dan memastikan materi iklan Anda sesuai dengan target audiens.

5. AI untuk Optimasi Pencarian Suara

Lanskap penelusuran telah berubah secara signifikan. 50% konsumen di AS beralih ke asisten suara untuk pertanyaan mereka setiap hari. 34% menggunakan pencarian suara setiap minggu, dan 16% setiap bulan.

Pentingnya mengoptimalkan konten untuk pencarian suara menjadi penting. Pergeseran ini berarti beralih dari kata kunci tradisional ke pendekatan percakapan yang selaras dengan pola bicara alami.

Kecerdasan buatan menerapkan pendekatan ini. Ini membantu menganalisis data penelusuran suara dalam jumlah besar untuk mendeteksi pola cara orang mengutarakan kueri mereka. Wawasan ini sangat penting untuk membentuk konten yang sesuai dengan narasi penelusuran suara, sehingga memastikan visibilitas merek Anda di dunia yang didorong oleh suara.

Berikut beberapa aplikasi AI untuk pengoptimalan dan analisis penelusuran suara:

• Analisis penelusuran suara: Algoritme AI dapat menganalisis nada, frasa, dan semantik kueri suara untuk mengungkap apa yang sebenarnya diminta pengguna. Pemasar dapat menggunakan wawasan ini untuk menyusun strategi SEO yang sesuai dengan gaya penelusuran lisan yang alami dan informal.
• Memahami penelusuran suara dengan NLP: Natural Language Processing (NLP) memberi AI kemampuan untuk menafsirkan maksud dan nuansa kueri suara. Hal ini penting untuk membuat konten yang berbicara langsung kepada pengguna, menggunakan bahasa percakapan yang sama dengan yang mereka gunakan dalam kehidupan sehari-hari.
• Konten yang bercakap-cakap: Kata-kata yang diucapkan secara alami menarik, dan AI dapat membantu membuat konten yang menangkap kualitas percakapan tersebut. Dengan menggunakan algoritme yang berspesialisasi dalam menghasilkan teks mirip manusia, alat AI memungkinkan pemasar menghasilkan konten yang terasa seperti satu sisi dialog. Konten semacam ini secara alami cocok untuk penelusuran suara dan dapat secara signifikan meningkatkan visibilitas merek dalam hasil penelusuran suara.
• Pengoptimalan pencarian semantik: AI membantu memahami pencarian semantik, di mana konteks dan hubungan antar kata dianalisis untuk memberikan hasil pencarian yang lebih akurat. Dengan mengoptimalkan konten untuk pencarian semantik, pemasar meningkatkan kemungkinan kecocokan konten mereka dengan maksud pengguna.
• Pengujian dan pengoptimalan otomatis: AI dapat mengotomatiskan pengujian A/B untuk strategi SEO guna menentukan mana yang terbaik untuk penelusuran suara. Hal ini mencakup pengujian berbagai aspek konten, mulai dari kepadatan kata kunci hingga struktur dan format, untuk meningkatkan kemampuan konten untuk ditemukan melalui penelusuran suara.
• Mengklasifikasikan Maksud Pencarian dengan AI: Alat analisis AI dapat dilatih untuk mengklasifikasikan maksud di balik penelusuran suara secara lebih efektif, membedakan antara maksud informasional, navigasi, transaksional, dan lokal. Klasifikasi ini membantu dalam membuat konten yang lebih bertarget.

Manfaat AI dalam Analisis Pemasaran

Mengapa bisnis harus repot-repot menggunakan AI untuk analisis pemasaran mereka? Integrasi AI ke dalam analisis pemasaran tidak hanya menyederhanakan operasi tetapi juga mengungkap peluang yang sebelumnya tersembunyi dalam data dalam jumlah besar.

• Wawasan yang lebih cepat: Sistem AI dapat menyaring sejumlah besar data dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan manusia. Analisis cepat ini berarti bisnis dapat memperoleh wawasan penting secara instan.
• Pilihan yang tepat: AI memastikan bahwa strategi pemasaran didasarkan pada data yang solid, sehingga mengurangi ketergantungan pada dugaan dan intuisi. Hasilnya adalah kampanye pemasaran yang lebih efektif dan tepat sasaran.
• Personalisasi: AI memiliki kemampuan untuk memahami preferensi pelanggan individu. Hal ini memungkinkan pembuatan iklan dan promosi yang disesuaikan secara khusus dengan selera individu, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Efisiensi biaya: Mengotomatiskan analisis data dengan AI dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan. Bisnis dapat menyederhanakan tim mereka yang berdedikasi pada analisis data dan menghindari pengeluaran yang sia-sia untuk strategi pemasaran yang tidak efektif.
• Mengatasi kebutuhan pelanggan: Dengan memahami dan memprediksi apa yang dicari pelanggan, bisnis dapat meningkatkan penawaran mereka, sehingga menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih memuaskan.
• Memprediksi tren masa depan: AI menggunakan data historis untuk membuat prediksi tentang tren pasar di masa depan. Pandangan ke depan ini memungkinkan bisnis untuk bersikap proaktif, bersiap menghadapi perubahan pasar yang akan datang.
• Operasi yang disederhanakan: Operasi yang disederhanakan: AI mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan berulang, menghemat jam kerja. Hal ini tidak hanya mempercepat proses tetapi juga memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis.
• Meminimalkan kesalahan: Sistem AI, sebagai mesin, tidak terlalu rentan terhadap kesalahan yang dapat terjadi pada analisis manusia, terutama saat menangani kumpulan data yang sangat besar.

AI menjanjikan masa depan di mana wawasan berbasis data menjadi yang utama, membimbing bisnis menuju keputusan yang lebih strategis dan tepat. Meskipun terdapat tantangan, dengan pendekatan dan praktik yang tepat, revolusi AI dalam analisis pemasaran dapat menghasilkan pertumbuhan dan kesuksesan yang tak tertandingi.