Keterlibatan dan Retensi Pelanggan Melalui Pemasaran Berbasis Data

Intro

Untuk pertumbuhan bisnis, akuisisi pelanggan sangat penting. Hal ini akan memperluas pelanggan, meningkatkan pendapatan, dan meningkatkan kesadaran merek.

Namun, selain profitabilitas jangka pendek, retensi pelanggan juga sama pentingnya dalam keberlangsungan bisnis. Hal ini lebih hemat biaya daripada akuisisi pelanggan, mengurangi perputaran pelanggan, dan memastikan aliran pendapatan yang konsisten.

Namun, Anda tidak dapat melibatkan dan mempertahankan pelanggan secara efektif dengan mengambil kesempatan dalam kesempitan. Untuk penargetan yang akurat, upaya pemasaran Anda harus mengandalkan data yang konklusif.

Pemasaran berbasis data memungkinkan Anda menargetkan kebutuhan dan tantangan individu. Hal ini menjadikan Anda sebagai solusi terbaik untuk masalah pelanggan Anda, sehingga mendorong loyalitas.

Dalam artikel ini, kami berbagi cara menggunakan data untuk memperkuat pemasaran Anda dan mendorong keterlibatan dan retensi yang lebih baik.

Apa yang dimaksud dengan Keterlibatan dan Retensi Pelanggan?

Keterlibatan pelanggan adalah pendekatan strategis dan konsisten yang dilakukan oleh perusahaan untuk memberikan nilai pada setiap tahap interaksi pelanggan dan membangun loyalitas. Pendekatan ini menumbuhkan hubungan perusahaan-pelanggan yang bermakna dan mendorong lebih banyak interaksi dengan inisiatif promosi.

Pada intinya, keterlibatan pelanggan bertujuan untuk menciptakan ikatan emosional. Hal ini meningkatkan pengalaman pengguna melalui kampanye yang dipersonalisasi, penawaran, dan konten yang berharga. Dengan cara ini, pembeli melihat bisnis Anda lebih dari sekadar aspek transaksional dan membangun loyalitas pelanggan yang langgeng.

Retensi pelanggan adalah kemampuan untuk mempertahankan pembelian berulang selama periode tertentu yang secara langsung berhubungan dengan keterlibatan pelanggan. Pelanggan yang terlibat lebih cenderung menjadi pembeli yang loyal. Dengan mempertahankan hubungan konsumen yang berarti, Anda dapat mempertahankan bisnis mereka dan memastikan pendapatan yang konsisten.

Neal Taparia dari Cribbage-Online menambahkan, "Retensi yang lebih baik juga menghasilkan lebih banyak rujukan. Kami melihat bahwa para pengguna yang kembali ke situs kami juga merekomendasikannya kepada orang lain. Retensi pelanggan adalah air pasang yang mengangkat semua kapal."

Meskipun mendapatkan pelanggan baru membantu Anda memperluas wawasan, mempertahankan pelanggan yang sudah ada sangat penting untuk kesuksesan bisnis jangka panjang. Berikut adalah beberapa manfaatnya:

• Retensi pelanggan lebih murah daripada akuisisi pelanggan karena dapat meningkatkan keuntungan bisnis Anda secara keseluruhan.
• Retensi pelanggan yang lebih tinggi menandakan etika bisnis dan kredibilitas yang baik.
• Lebih banyak pelanggan jangka panjang menciptakan lebih banyak peluang penjualan.
• Retensi pelanggan juga meningkatkan advokasi merek.

Kekuatan Pemasaran Berbasis Data

Pendekatan pemasaran berbasis data menganalisis data pelanggan dan menjalankan kampanye promosi berdasarkan wawasan yang diperoleh. Pendekatan ini mengkaji perubahan preferensi dan permintaan pelanggan dengan membandingkan data historis dengan angka-angka saat ini. Dengan cara ini, tim pemasaran dapat menyegmentasikan target audiens mereka dan membuat kampanye yang sangat tepat sasaran.

Pemasaran berbasis data menghilangkan tebakan dan menyoroti USP merek secara efektif. Hal ini membantu perusahaan untuk memotong kebisingan dan menonjol di hadapan target pasar.

Selain membangun identitas merek, pemasaran berbasis data juga meningkatkan keterlibatan dan retensi pelanggan. Pemasaran ini menggunakan data yang dapat diandalkan untuk memprediksi kebutuhan, preferensi, dan masalah target pelanggan Anda. Laporan yang dihasilkan memfasilitasi kampanye yang menangani tantangan spesifik dan menunjukkan bagaimana produk Anda dapat menyelesaikannya.

Pendekatan seperti itu membuat audiens target tertarik untuk menjelajahi konten Anda dan berinteraksi dengan merek Anda. Hal ini menunjukkan bahwa bisnis Anda peduli dengan kebutuhan pelanggan dan dapat memecahkan masalah unik mereka. Pada akhirnya, hal ini akan meningkatkan keterlibatan, loyalitas, dan retensi pelanggan.

Memanfaatkan Data Pelanggan untuk Personalisasi

Data memiliki peran penting dalam memungkinkan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi. Perusahaan dapat memanfaatkan kebutuhan, preferensi, tantangan, dan keinginan individu dengan mengumpulkan dan menganalisis data pelanggan yang dapat diandalkan dan relevan. Hal ini memungkinkan pemasar untuk mengkurasi pengalaman pengguna yang sangat bertarget yang secara langsung beresonansi dengan calon pelanggan dan pelanggan yang sudah ada.

Beberapa poin data yang digunakan bisnis untuk personalisasi antara lain:

• Data demografis meliputi email, lokasi, usia, jenis kelamin, profesi, hobi, dll.
• Data perilaku seperti riwayat pembelian, interaksi dengan kampanye sebelumnya, tindakan yang diambil di situs web, waktu rata-rata di situs, halaman yang paling sering dikunjungi, dll.
• Data perusahaan meliputi nama perusahaan, industri, ukuran tenaga kerja, tumpukan alat, tahapan dalam siklus penjualan, dll.
• Data kontekstual seperti browser pilihan dan sistem operasi serta perangkat yang digunakan.

Dengan membuat konten dan kampanye yang dirancang khusus, perusahaan menggambarkan citra yang berpusat pada pelanggan. Hal ini membuat audiens mengandalkan pengetahuan Anda untuk memecahkan masalah yang unik dan menempatkan Anda sebagai pakar industri. Personalisasi memudahkan pelanggan untuk menemukan apa yang mereka butuhkan, meningkatkan pengalaman pengguna dan mendorong loyalitas.

Algoritme rekomendasi Netflix adalah contoh penting dari personalisasi tanpa cela.

Raksasa streaming ini secara konstan menganalisis kebiasaan menonton setiap pelanggan. Hal ini memungkinkan Netflix menyesuaikan rekomendasi film dan acara TV berdasarkan selera pemirsa. Personalisasi semacam itu membuat pemirsa tetap terlibat dan kembali lagi.

Menggunakan Segmentasi Pelanggan untuk Kampanye Bertarget

Pemasaran berbasis data adalah tentang meningkatkan keterlibatan dan loyalitas pelanggan melalui pengalaman khusus. Jadi, pendekatan "satu ukuran untuk semua" tidak dapat diterapkan di sini.

Setiap pengguna harus menerima informasi, penawaran, dan konten kampanye yang tepat. Segmentasi basis pelanggan Anda sesuai dengan data yang dikumpulkan sangatlah penting. Hal ini membantu Anda mengirimkan kampanye yang ditargetkan kepada audiens yang tepat, memastikan keterlibatan mereka.

Berikut adalah beberapa metode yang dapat Anda gunakan untuk segmentasi pelanggan berbasis data:

Segmentasi demografis

Metode ini melibatkan pengkategorian pelanggan berdasarkan demografi bersama seperti:

• Usia
• Jenis Kelamin
• Lokasi
• Etnis dan agama
• Pekerjaan

Segmentasi psikografis

Metode psikografis mencoba untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik psikologis mereka. Ini termasuk:

• Ciri-ciri kepribadian
• Nilai-nilai
• Hobi
• Minat dan hasrat

Segmentasi perilaku

Pendekatan ini mengkategorikan pelanggan berdasarkan ciri-ciri perilaku seperti:

• Pola dan frekuensi pembelian
• Gaya Hidup
• Waktu interaksi
• Kebiasaan
• Preferensi produk

Analisis RFM

Dalam jenis segmentasi pelanggan ini, perusahaan memberi peringkat dan mengelompokkan pelanggan berdasarkan frekuensi transaksi, frekuensi, dan nilai moneter (RFM). Segmentasi ini menawarkan analisis objektif terhadap pelanggan bernilai tinggi dan memungkinkan pemasaran yang ditargetkan.

Menggabungkan metode-metode ini untuk segmentasi pelanggan dapat membantu Anda mencakup berbagai aspek kebutuhan pelanggan melalui pemasaran Anda.

(Sumber)

Sebagai contoh, Dutch Bros menggunakan segmentasi demografis dan mengirimkan kupon minuman gratis kepada para anggota pada hari ulang tahun mereka.

Analisis Prediktif dan Mengantisipasi Kebutuhan Pelanggan

Mendasarkan kampanye Anda hanya pada data yang ada tidak cukup untuk kesuksesan jangka panjang. Dalam pasar yang kompetitif saat ini, permintaan pelanggan berubah dengan cepat. Jadi, Anda harus mempersiapkan diri untuk memanfaatkan tren yang akan datang, keinginan yang terus berkembang, dan preferensi yang dinamis.

Di sini, analisis prediktif dapat membantu Anda mengantisipasi kebutuhan pelanggan di masa depan dan menyusun kampanye pemasaran yang sesuai.

Meskipun menghasilkan akurasi 100% tidak mungkin dilakukan, analisis prediktif meramalkan hasil yang mungkin terjadi dengan presisi tinggi. Pemodelan data tersebut menggunakan wawasan dari sumber data internal dan pihak ketiga untuk menemukan outlier, pola, dan indikator relevan lainnya.

Hal ini membantu bisnis mengidentifikasi kemungkinan tingkat keberhasilan kampanye dan tren yang muncul. Dengan cara ini, pemasar memahami cara memanfaatkan prediksi untuk pemasaran berbasis data yang lebih baik.

Misalnya, analisis prediktif dapat memeriksa data keterlibatan email dan mengidentifikasi kontak yang tidak berinteraksi dengan kampanye Anda, sehingga menunjukkan kepada Anda siapa saja yang berisiko berhenti berlangganan.

(Sumber)

Dengan cara ini, Anda bisa mencegah pelanggan berpindah dengan mengirimkan email re-engagement seperti di atas dengan penawaran yang dipersonalisasi dan konten yang ditargetkan.

Membangun Program Loyalitas Pelanggan dengan Wawasan Data

Salah satu cara terbaik untuk meningkatkan keterlibatan dan loyalitas pelanggan adalah dengan memberikan insentif atas upaya mereka. Imbalan yang dipersonalisasi seperti barang gratis, penawaran, dan diskon akan mendorong pelanggan Anda untuk terus berbelanja dengan bisnis Anda.

Ada beberapa jenis program loyalitas yang dapat Anda gunakan untuk mendorong keterlibatan dan retensi pelanggan:

Berbasis poin

Jenis program loyalitas ini adalah salah satu format yang paling umum digunakan di seluruh industri. Untuk setiap pembelian, pelanggan mendapatkan poin berdasarkan jumlah yang dibelanjakan. Mereka kemudian dapat menukarkannya untuk mendapatkan diskon untuk pembelian berikutnya.

Program loyalitas berbasis poin mendorong pelanggan untuk berbelanja lebih banyak, meningkatkan keterlibatan dan keuntungan.

Program berjenjang

Dalam program loyalitas berjenjang, semakin banyak pelanggan berbelanja, semakin tinggi tingkat loyalitas mereka. Pengguna kemudian dapat memilih hadiah berdasarkan tingkat loyalitas yang telah mereka capai. Hal ini membantu perusahaan mempertahankan ROI program sambil memastikan pelanggan mendapatkan hadiah yang diinginkan.

Program rujukan

Keuntungan lain untuk keterlibatan dan loyalitas pelanggan adalah pemasaran dari mulut ke mulut - dan program rujukan dapat mempercepatnya. Di sini, pelanggan mendapatkan imbalan karena telah mengadvokasi produk Anda kepada rekan-rekan mereka.

Pemasaran Waktu Nyata dan Melibatkan Pelanggan pada Waktu yang Tepat

Pemasaran real-time menyampaikan pesan yang relevan menggunakan data pelanggan saat ini melalui pendengaran sosial, aktivitas situs web, dll. Singkatnya, ini lebih tentang bereaksi terhadap kebutuhan pelanggan saat ini daripada menyusun strategi upaya promosi.

Analisis data dapat mendeteksi wawasan real-time tentang aktivitas pelanggan, konversi online, dan penelusuran produk. Dengan cara ini, Anda dapat langsung bereaksi dengan penawaran dan rekomendasi yang relevan untuk mendorong konversi.

(Sumber)

Sebagai contoh, tweet Carter Wilkerson mendapat balasan secara real-time dari Wendy's. Utas Twitter ini menjadi viral, dengan merek-merek besar seperti Apple, Google, dan Amazon ikut berpartisipasi. Berkat balasannya yang cepat, hal ini mendorong publisitas yang luar biasa untuk restoran cepat saji tersebut.

Mengukur Keberhasilan dan Metrik Utama

Peningkatan yang konsisten diperlukan untuk mempertahankan keterlibatan dan retensi pelanggan yang tinggi. Anda harus mengidentifikasi metrik utama dari inisiatif pemasaran berbasis data Anda dan melacaknya secara teratur. Dengan cara ini, Anda dapat mendeteksi area yang perlu ditingkatkan dan melakukan penyesuaian.

Beberapa metrik di sini meliputi:

• Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLV)
• Skor Promotor Bersih (NPS)
• Keterlibatan di postingan media sosial
• Rasio pentalan
• Waktu rata-rata pada halaman
• Tingkat pembelian berulang
• Tingkat konversi
• Tingkat retensi pelanggan
• Tingkat churn

Kesimpulan

Jika Anda seorang pemula, pemasaran berbasis data bisa jadi menakutkan. Namun, begitu Anda memahaminya, hasilnya bisa sangat bermanfaat bagi kesuksesan jangka panjang perusahaan Anda.

Berikut ini beberapa hal penting yang bisa diambil:

• Membangun fondasi data yang andal
• Segmentasikan pelanggan Anda secara akurat
• Gunakan analisis prediktif untuk mengantisipasi hasil
• Menawarkan program loyalitas yang dipersonalisasi
• Gunakan data untuk mendorong pemasaran real-time
• Melacak KPI secara teratur dan melakukan perbaikan

Anda dapat mempertahankan keterlibatan pelanggan yang tinggi, mengurangi perputaran pelanggan, dan mendorong pertumbuhan bisnis yang langgeng dengan strategi yang tepat dan wawasan data yang meyakinkan.