Lihat ke Halaman Asli

IPB Marketing Club

Organization

Data Science for Marketing: Pengertian dan Penerapan Data Science di Bidang Marketing

Diperbarui: 16 Desember 2022   13:18

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Sumber: 365datascience.com

Apa itu Data Science?

Berdasarkan definisi dari IBM, Data Science merupakan ilmu yang menggabungkan matematika dan statistik, pemrograman khusus, analitik lanjutan, kecerdasan buatan (AI), dan pembelajaran mesin dengan keahlian materi pelajaran khusus untuk mengungkap insights tersembunyi dalam dalam data. Pengetahuan mengenai data science ini dapat digunakan petunjuk dalam pengambilan keputusan dan perencanaan strategis. Keputusan ini sangat penting bagi keberlangsungan dan masa depan suatu perusahaan.

Dalam dunia pemasaran, Data science adalah bidang yang berfokus dalam mengekstraksi informasi penting dari data dan membantu pemasar dalam memahami wawasan yang tepat. Wawasan ini dapat berupa berbagai aspek pemasaran seperti maksu, pengalaman, dan perilaku pelanggan yang akan membantu bagian marketing dalam mengoptimalkan strategi pemasaran mereka secara efisien dan memperoleh pendapatan maksimum.

5 Penerapan Data Science dalam Marketing

  1. Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan merupakan hal yang sangat penting dalam bidang marketing. Dengan melakukan segmentasi pelanggan, kita dapat memutuskan strategi pemasaran yang tepat sesuai dengan karakteristik pelanggan. Pelanggan dapat disegmentasikan berdasarkan atribut seperti lokasi mereka, pola pembelian historis mereka, dan cara mereka menjelajahi situs web Anda. Ilmuwan data dapat menggunakan algoritma machine learning khusus untuk menentukan nilai potensial dari setiap kelompok pelanggan ideal dan produk mana yang paling mungkin menarik bagi mereka. Ini kemudian dapat menginformasikan strategi konten Anda, pengoptimalan saluran Anda, dan penargetan prospek lanjutan Anda.

Algoritma yang dapat diterapkan pada kasus ini adalah algoritma clustering, seperti K-Means. Algoritma ini akan mengelompokkan data pelanggan yang kita miliki ke dalam beberapa kelompok. Pada setiap segmentasi ini, kita dapat melihat ringkasan mengenai karakteristik dari variabel-variabel yang digunakan.

  1. Optimisasi Budget Marketing

Pemasar selalu berada di bawah anggaran yang ketat. Tujuan utama setiap pemasar adalah memperoleh ROI (Return of Investment) maksimum dari anggaran yang mereka alokasikan. Mencapai ini selalu rumit dan memakan waktu. Hal-hal tidak selalu berjalan sesuai rencana dan penggunaan anggaran yang efisien tidak tercapai.

Dengan mengoptimalkan kepada siapa Anda memasarkan produk tertentu, dan kapan, bisnis Anda dapat menghindari pengeluaran uang untuk strategi pemasaran yang tidak mendorong hasil. Semua contoh di atas dapat membantu menyusun rencana pemasaran yang tajam, komprehensif, dan sering kali otomatis yang mencakup segala hal mulai dari mengidentifikasi basis pelanggan Anda hingga menentukan bagaimana cuaca dapat memengaruhi penjualan satu produk tertentu.

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline