Dalam iklim bisnis saat ini, tujuan akhir dari merek apa pun adalah untuk mendapatkan pandangan yang lengkap dan inklusif tentang pelanggan yang membeli dari mereka dan prospek yang ingin mereka tarik. Kegagalan atau keberhasilan dalam mencapai tujuan sederhana ini sering membuat perbedaan besar pada visibilitas dan potensi pertumbuhan perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan tidak lagi cukup mengumpulkan informasi pribadi seperti data demografis dan geografis. Perusahaan perlu memulai dengan pelacakan perilaku, sebuah proses yang menggunakan data perilaku pengguna untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang pelanggan dan apa yang memengaruhi keputusan pembelian setiap individu.
APA ITU PELACAKAN PERILAKU DAN MENGAPA PENTING?
Pelacakan perilaku adalah proses pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data tentang kebiasaan menjelajah pelanggan dan interaksi dengan situs web, aplikasi, email, dan halaman media sosial. Ini termasuk data seperti halaman yang dilihat, waktu yang dihabiskan per halaman atau sesi browser, item yang dibeli, tautan email yang diklik, dll. Oleh karena itu, teknik ini melampaui mengetahui usia dan pendapatan bersih pelanggan untuk memahami mengapa mereka meninggalkan keranjang belanja atau menghabiskan banyak uang waktu pada halaman produk tertentu. Perilaku pengguna dapat dilacak menggunakan metode seperti cookie, piksel pelacakan, dan file log. Kemudian data yang dikumpulkan menggunakan salah satu dari metode ini dianalisis untuk memberikan wawasan guna memajukan bisnis.
Wawasan yang dihasilkan oleh pelacakan perilaku dapat digunakan dalam banyak cara untuk saling menguntungkan perusahaan dan pelanggan. Semua manfaat ini berasal dari peningkatan pemahaman pelanggan yang mengikuti pemantauan perilaku pengguna. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk lebih menyesuaikan dan mempersonalisasikan komunikasi mereka dengan semua pelanggan. Ini memperkuat kemampuan merek untuk mempertahankan pelanggannya dalam jangka panjang, yang menghasilkan nilai seumur hidup yang lebih tinggi dan pendapatan. Melacak perilaku pengguna juga memberi perusahaan informasi berharga untuk meningkatkan produk dan layanan. Misalnya, ini dapat mengungkap poin masalah yang menyebabkan browser meninggalkan situs web Anda. Bertindak berdasarkan informasi tersebut akan berfungsi sebagai pendorong untuk meningkatkan konversi dan penjualan. Manfaatnya hampir tidak terbatas, membuktikan bahwa teknik ini harus menjadi bagian dari strategi pemasaran dan periklanan perusahaan mana pun.
BAGAIMANA AI BISA MENINGKATKAN PELACAKAN PERILAKU?
Hampir mustahil untuk dilakukan saat ini AI untuk menghindari. Kemampuan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) yang kuat juga mencakup pelacakan perilaku, dan perusahaan dapat memanfaatkan kekuatan teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi pelacakan mereka.
Berikut adalah empat cara AI yang telah terbukti dapat membantu bisnis Anda melacak perilaku pengguna dengan lebih baik dan mendapatkan lebih banyak nilai dari proses tersebut:
ANALISIS OTOMATIS
Salah satu alasan kemampuan AI untuk meningkatkan pelacakan perilaku adalah adanya fitur analitik otomatis. Alat analitik otomatis dapat mengotomatiskan pengumpulan data dengan menarik data dari berbagai sumber, mengurangi kebutuhan dan risiko entri data manual. Itu juga dapat memproses data dalam jumlah besar lebih cepat dan lebih akurat daripada kemampuan sistem tradisional. Selain itu, AI dapat secara otomatis mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola perilaku mereka, sehingga lebih mudah untuk mempersonalisasi pesan dan layanan. Misalnya, AI dapat menyegmentasikan semua pelanggan yang menghabiskan beberapa menit di halaman produk tertentu tanpa melanjutkan ke pembayaran. Perusahaan kemudian dapat merespons dengan membuat kampanye pemasaran tetes untuk meyakinkan pelanggan di segmen ini untuk membeli produk.
WAWASAN DAN TINDAKAN REAL-TIME
Wawasan lebih berharga saat mereka meminta tindakan segera. Kontribusi penting AI untuk pelacakan perilaku adalah memberikan wawasan waktu nyata ketika pelanggan melakukan tindakan atau kelambanan tertentu, memungkinkan perusahaan untuk memicu respons instan yang meningkatkan kemungkinan mencapai hasil yang diinginkan. Misalnya, AI dapat melakukan analisis waktu nyata terhadap perilaku penelusuran pelanggan menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan membuat rekomendasi produk berdasarkan wawasan yang dihasilkan. Demikian pula, chatbot bertenaga AI dapat diprogram untuk memulai pengingat online atau email untuk pelanggan yang meninggalkan keranjang belanja. Menggunakan analisis real-time dan tindakan cepat, AI dapat mempermudah pengoptimalan penargetan perilaku dan memberikan layanan yang memuaskan kepada pelanggan.
ANALISIS PREDIKTIF
Menurut McKinsey, analisis prediktif dapat... pemasaran mengurangi biaya hingga 30%, sekaligus meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran sekitar 20%. Analisis prediktif adalah kemampuan AI yang berharga yang dapat meningkatkan pelacakan perilaku untuk bisnis. AI dapat membuat prediksi akurat tentang pelanggan dengan menganalisis data pelanggan dan menggunakan teknik seperti analisis statistik, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf. Jadi, dengan menggabungkan penargetan perilaku dan analisis prediktif, perusahaan dapat mengambil tindakan untuk memecahkan masalah saat ini dan kemudian mengantisipasi kebutuhan pelanggan di masa depan.
Ini sangat berguna untuk rekomendasi, sehingga produk dan konten yang mungkin diminati pelanggan dapat diprediksi secara akurat. Ini juga dapat berguna untuk manajemen inventaris dengan menggunakan data perilaku untuk memprediksi produk yang kemungkinan besar akan diminati dalam beberapa minggu mendatang. Misalnya, jika banyak pelanggan terus mencari item pakaian tertentu di halaman katalog Anda, AI dapat menggunakan ini sebagai indikator untuk memberi tahu manajer inventaris Anda untuk menyimpan produk tersebut dan bahkan mengirim email dengan penawaran diskon kepada pelanggan yang tertarik.
PENGENALAN POLA
AI memiliki kekuatan untuk mengidentifikasi pola perilaku pelanggan yang sulit dikenali manusia. Melatih AI untuk mengenali pola dalam data dapat menghasilkan wawasan yang kaya dari data perilaku. Selain memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, pengenalan pola sangat membantu dalam mendeteksi penyimpangan dalam perilaku pelanggan. Misalnya, sebuah perusahaan mungkin melihat lonjakan lalu lintas situs web yang tiba-tiba. Dalam hal ini, pengenalan gambar dapat digunakan untuk menganalisis peta panas situs web guna mengidentifikasi halaman tertentu yang paling menarik perhatian. Demikian pula, pengenalan pola dapat menjadi alasan churn atau pengabaian pelanggan kereta belanja mengenali. Kemampuan AI ini menempatkan bisnis pada posisi yang bagus untuk mengidentifikasi masalah dengan cepat dan mengambil tindakan untuk mengatasinya.
Singkatnya, pelacakan perilaku adalah strategi yang bisa sangat berguna bagi perusahaan yang mendekatinya dengan cara yang benar. AI memiliki beberapa teknik inovatif yang dapat digunakan untuk membuat pelacakan perilaku pengguna menjadi mudah dan nyaman. Sebagai efek hilir, pendapatan akan meningkat dan keterlibatan pelanggan akan mencapai titik tertinggi sepanjang masa, menjadikannya strategi yang layak untuk diinvestasikan saat ini.
UNTUK MEMBANGUN
Seperti yang telah dilakukan Google, Facebook, Amazon, dan Microsoft selama bertahun-tahun, penting juga untuk membuat profil pelanggan 360 derajat. Semua data yang tersedia yang dapat ditautkan ke seseorang penting untuk mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang (calon) pelanggan Anda. Semua data dari pelacakan perilaku penting untuk jenis profil pelanggan ini. A sistem CDP adalah tempat terbaik untuk menangkap semua data dan membuat profil pelanggan taman 360. Dalam beberapa sistem CDP, fungsionalitas analisis yang ekstensif juga tersedia. Ini menjadikannya solusi "serbaguna" untuk pemasar yang menuntut.
