Kecerdasan Bisnis Dalam Pemasaran Dijelaskan

Apa itu intelijen bisnis dalam pemasaran dan mengapa itu merupakan komponen penting untuk kampanye modern?

Untuk pemilik bisnis dan pemasar, mungkin sulit untuk sepenuhnya memahami hubungan antara teknologi seperti intelijen bisnis dan inisiatif yang lebih tradisional yang terlibat dengan kampanye pemasaran biasa.

Kami tahu ini bisa sulit hanya karena penyerapan teknologi seperti BI sangat rendah di antara organisasi saat ini.

Tingkat adopsi global intelijen bisnis—bahkan aplikasi cloud sederhana—di semua organisasi hanya 26%.

Pertanyaan bagi banyak orang saat ini adalah sejauh mana intelijen bisnis dapat meningkatkan operasi mereka dan manfaat nyata apa yang dapat diwujudkan melalui adopsi.

Itulah yang akan kita lihat di blog hari ini.

Apa Kecerdasan Bisnis Dalam Pemasaran?

Intelijen bisnis dalam pemasaran sebagian besar berkaitan dengan memanfaatkan data pelanggan untuk mencapai hasil yang lebih baik dalam inisiatif pemasaran.

Dalam istilah praktis, ini berarti menggunakan informasi identifikasi tentang pelanggan untuk menargetkan mereka dengan lebih baik dalam kampanye pemasaran.

Sebagian besar perusahaan, yang tidak memiliki kecerdasan bisnis apa pun dalam pemasaran mereka, sama sekali tidak tahu kepada siapa mereka memasarkan dan akibatnya bagaimana memasarkan yang terbaik kepada mereka.

Hal ini mengarah pada pendekatan scattershot dengan kampanye, di mana misalnya email yang dikirim secara massal dengan sedikit memperhatikan audiens dan kurangnya personalisasi — yang mengarah pada rasio klik-tayang dan keterlibatan yang mengecewakan.

Dengan kecerdasan bisnis dalam pemasaran, organisasi dapat menggunakan informasi pelanggan untuk membuat profil, mengelompokkan audiens untuk penargetan kampanye yang lebih efisien, dan menerima wawasan berkualitas lebih tinggi tentang pelaporan kampanye.

Apa yang Terdiri dari Kecerdasan Bisnis Dalam Pemasaran?

Mari kita masuk ke seluk beluk tentang seperti apa kecerdasan bisnis dalam pemasaran dalam praktik untuk sebuah perusahaan dengan melihat elemen individu yang membentuk apa itu BI.

Pelaporan yang Lebih Baik

Pertama dan terpenting, sebagian besar bisnis yang ingin menerapkan bentuk intelijen bisnis dalam pemasaran mereka harus mengintegrasikan alat tersebut dengan platform manajemen hubungan pelanggan (CRM) yang ada.

Misalnya, jika Anda menggunakan Dynamics 365 CRM, biasanya akan dipasangkan dengan PowerBI, karena ada banyak solusi yang tersedia di pasar.

Setelah ini diterapkan, pengguna dapat menambahkan dasbor intelijen bisnis ke dalam CRM mereka untuk pelacakan, analisis, dan pelaporan.

Sebagian besar CRM seperti Dynamics 365 CRM sudah memiliki dasbor bawaan untuk pelaporan, tetapi tidak mendekati kemampuan dan kedalaman platform BI terintegrasi.

Mengintegrasikan analitik canggih PowerBI ke dalam Dynamics CRM semudah memasukkan URL, mengaktifkan visualisasi PowerBI, dan menambahkan bidang yang ingin Anda laporkan.

PowerBI (seperti halnya suite intelijen bisnis lainnya) memungkinkan Anda untuk menghubungkan data dari lebih dari 120 sumber yang didukung—artinya data yang disimpan di hampir semua aplikasi dapat diimpor dan dilaporkan di CRM Anda dengan BI.

Setelah Anda menyematkan BI (dan data Anda) ke dalam CRM, pelaporan data Anda melalui platform terpadu menjadi jauh lebih mudah dan lebih ramah pengguna daripada sebelumnya.

Analisis Prediktif dan Preskriptif

Analisis prediktif mengacu pada penggunaan data untuk menilai tren dan mengungkap kemungkinan hasil dalam beberapa minggu, bulan, dan bahkan tahun mendatang.

Dengan mengintegrasikan data ke dalam alat intelijen bisnis, platform dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menentukan apa yang mungkin terjadi dan dengan demikian menginformasikan pendekatan apa yang mungkin ingin diterapkan oleh bisnis untuk membuat kampanye mereka yang terbaik.

Ini dilakukan dengan menilai tren masa lalu dan mengenali bagaimana ini akan berperan di masa depan—ini sangat berguna ketika bisnis mengantisipasi fluktuasi penjualan dan layanan karena pertimbangan musiman.

Pertimbangkan, misalnya, perilaku pembeli. Memahami perilaku pelanggan—apa yang mereka minati; mengapa mereka tidak menyelesaikan pesanan; mengapa mereka membeli produk pada waktu tertentu dalam setahun; mengapa mereka tidak menanggapi kampanye email tertentu—sangat penting untuk dapat memasarkannya secara efektif.

• Kecerdasan prediktif menunjukkan peningkatan pendapatan sebesar 40,38% setelah 36 bulan implementasi.
• 34% pembelian dipengaruhi oleh rekomendasi kecerdasan prediktif.
• Sesi situs web yang dipengaruhi oleh kecerdasan prediktif mencapai peningkatan 22,66% dalam rasio konversi.
• (Sumber)

Semua aspek perilaku pelanggan atau calon pelanggan ini dapat ditentukan dengan menilai data dengan kecerdasan bisnis dan memberi diri Anda informasi yang dapat ditindaklanjuti yang dapat memposisikan Anda dengan lebih baik untuk pemasaran kepada mereka dalam inisiatif masa depan.

Contoh umum penggunaan analisis prediktif untuk tujuan pemasaran adalah menggunakan perilaku pembelian untuk membantu membentuk cara Anda mendekati pelanggan yang sudah ada.

Jika pelanggan atau kelompok pelanggan memiliki riwayat membeli produk tertentu, informasi tersebut dapat digunakan untuk kemudian menginformasikan kampanye email yang ditargetkan yang merekomendasikan produk serupa untuk mereka. Banyak situs e-commerce menggunakan teknik ini dengan sangat efektif, dan Anda mungkin memiliki email seperti itu di kotak masuk Anda sekarang.

Jenis pemasaran yang sangat bertarget ini hanya dimungkinkan melalui kecerdasan bisnis dalam pemasaran dan menambahkan tingkat personalisasi yang sangat dihargai oleh konsumen modern.

Posting Terkait: Bagaimana Tuntutan CX Mendorong Perubahan Teknologi Baru

Segmentasi

Segmentasi menyangkut pembagian audiens Anda ke dalam kelompok-kelompok tergantung pada beberapa faktor yang berbeda:

• Segmentasi demografis: Mengurutkan pelanggan berdasarkan usia, pendapatan, jenis kelamin, ras, pekerjaan.
• Segmentasi geografis: Mengurutkan pelanggan berdasarkan wilayah dan tempat tinggal mereka.
• Segmentasi psikografis: Mengurutkan pelanggan berdasarkan minat, opini, nilai, gaya hidup.
• Segmentasi perilaku: Mengurutkan pelanggan berdasarkan pola dalam pengambilan keputusan mereka, seperti pembelian, penggunaan, konsumsi, dan preferensi produk.

Informasi ini dapat digunakan untuk membantu mengelompokkan audiens berdasarkan minat, lokalitas, kepercayaan, dan perilaku yang sama, serta memberikan peluang kepada bisnis untuk menargetkan mereka dengan cara yang lebih terperinci dan dipersonalisasi.

Melalui analitik data canggih dari intelijen bisnis dalam pemasaran, hasil ini dapat sangat bermanfaat bagi organisasi yang ingin melayani pelanggan dan prospek mereka dengan lebih baik.

• 86% perusahaan dengan ROI tinggi melaporkan bahwa personalisasi mencapai 21% atau lebih dari anggaran pemasaran mereka.
• Bisnis dengan strategi personalisasi penuh atau sebagian mengalami pertumbuhan pendapatan 78% setiap saat.
• 93% bisnis dengan strategi personalisasi tingkat lanjut mengalami pertumbuhan pendapatan

Intinya

Intelijen bisnis dalam pemasaran mungkin tampak rumit, tetapi sebenarnya ini tentang menggunakan data pelanggan yang ada untuk menginformasikan inisiatif pemasaran dengan lebih baik dengan memberi perusahaan wawasan yang lebih baik tentang pelanggan dan prospek mereka.

Melalui pelaporan yang lebih baik dan menyatukan data dan aplikasi, organisasi dapat menggunakan informasi mereka dengan cara yang lebih dapat ditindaklanjuti untuk menjalankan kampanye pemasaran yang lebih efektif.

Untuk pembaruan lebih lanjut dan berita tentang teknologi bisnis, daftar ke buletin konten bulanan kami dengan berlangganan blog kami.