Peran Generative AI for Marketing Analytics, Ubah Data Mentah ke Strategi Jitu

Di era serba AI-ing, banyak marketer yang bingung mengintegrasikan AI ke dalam pekerjaan sehari-hari. Data pemasaranmu menumpuk, tapi wawasannya nggak ada hilalnya? Jangan sia-siakan kumpulan data itu. Generative AI (GenAI), kunci untuk mengubah tumpukan data tersebut menjadi narasi yang jelas dan panduan strategi.

Kamu hanya perlu pendekatan dan generative AI tool yang tepat. Pelajari bagaimana kerja kecerdasan buatan satu ini dalam transformasi kumpulan datamu jadi aset yang berharga.

Generative AI for Marketing Analytics

Lanskap digital yang terlalu kompleks dan bergerak sangat cepat tentunya sulit untuk kamu analisis secara manual. Jadi, AI siap menavigasi kompleksitas ini dengan 3 teknologi utama—Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), dan predictive model. 

Fitur-fitur ini dirancang untuk menangani seluruh siklus hidup data. Dari pengumpulan data hingga menyederhanakan proses yang kompleks. Masih bingung mau mulai dari mana? Coba fokus pada 2 hal ini:

1. Meringkas dan Menjelaskan Laporan Kompleks dengan Narrative Analytics

Sebagai cabang kecerdasan buatan, GenAI bisa menganalisa dan mengklasifikasi data yang dipelajari untuk bikin konten baru serta orisinil. Nggak hanya konten berbentuk teks saja, tetapi juga bisa gambar, video, sampai musik. Brilliant kan, Buddies?

Nah, coba manfaatkan GenAI untuk narrative analytics. Cara kerjanya dengan:

• Interpretasi data pakai model AI untuk menjelaskan kausalitas, menemukan tren ataupun anomali. 
• GenAI akan mengekstrak dan menentukan arti data dalam konteks bisnis.
• Penemuan data ini akan diubah ke dalam berbagai bentuk teks, saran, hingga ringkasan yang human friendly sesuai kebutuhanmu.
• Lakukan analisis interaktif dengan mengajukan pertanyaan sederhana untuk jawaban naratif langsung.
• Integrasi narasi dengan visualisasi yang relevan secara otomatis untuk meningkatkan pemahaman.
• Narasi yang dihasilkan bisa dibuat laporan secara otomatis dan disajikan sesuai kebutuhan audiens tertentu.

Salah satu fitur paling transformatif dari analisa naratif dengan GenAI adalah kemampuan untuk mengajukan pertanyaan sederhana dan memperoleh jawaban kompleks. 

Kamu bisa coba minta data campaign berkinerja terbaik berdasarkan ROAS (Return on Ad Spend) di kuartal tertentu untuk mengukur efektivitas misalnya. GenAI akan menerjemahkan perintah ini jadi kueri yang sangat kompleks. Mulai dari pengambilan data, hingga penyajian laporan dalam formal yang mudah dipahami. 

Jadi, secara umum penggunaan GenAI untuk analytic narratives menawarkan benefits yang signifikan yakni:

• Peningkatan efisiensi karena otomatisasi pelaporan
• Meningkatkan aksesibilitas yang memungkinkan siapapun memahami dan take action berdasarkan data.
• Pengambilan keputusan bisnis yang lebih cepat, tepat, dan akurat.
• Meminimalisir kesalahan atau anomali yang mungkin terlewat.

Butuh contoh prompt AI untuk analisisnya?

Coba prompt ini:

“Bandingkan proyeksi ROAS dan CPA untuk tiga peningkatan pengeluaran yang berbeda: +10%, +25%, dan +40%. Sertakan rincian berdasarkan saluran dan catat penurunan hasil jika berlaku.”

2. Memprediksi Tren dan Perilaku Konsumen dengan LLM

Penggunaan teknologi AI dalam bisnis nggak hanya menawarkan operasional yang lebih mulus, lebih dari itu adalah peluang tersembunyi di balik data yang bisa kamu temukan. Salah satunya untuk memprediksi tren dan consumer behaviour di masa depan.

Tren dan perilaku konsumen punya peran vital dalam pemasaran. Kamu butuh insight tentang keduanya untuk menyelaraskan strategi bisnis dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan. Tujuan akhirnya adalah meningkatkan profit dan kepuasan serta loyalitas pelanggan.

LLM–Large Language Models—bisa jadi solusi analisis prediktif dan peramalan untuk keduanya. 

Setidaknya ada 6 cara dan aplikasi LLM yang bisa kamu gunakan untuk proyeksi ini yakni:

• Pemantauan media sosial dan analisis sentimen untuk mengukur opini publik terkait produk, tren, dan merek dari jutaan unggahan di media sosial.
• Identifikasi tren yang baru muncul sebelum viral dengan menghubungkan titik data yang berbeda.
• Hyper personalization yakni penggunaan chatbot untuk bikin konten yang lebih engaging dan sesuai dengan data pelanggan.
• Identifikasi pola kompleks dalam data untuk proyeksi market demand hingga antisipasi perilaku pembelian.
• Segmentasi pelanggan berdasarkan analisis perilaku mendalam untuk campaign yang lebih efektif dan tertarget.
• Simulasi Digital Twin yakni membuat model konsumen virtual untuk uji campaign pemasaran, produk, atau penawaran baru dan memproyeksi hasilnya sebelum diluncurkan.
• Rekayasa prompt dengan data historis prediksi hasil di masa mendatang.

LLM unggul dalam hal pemahaman kontekstual, analisis data data besar secara real time, dan memberikan generative insight terkait feedback pelanggan. Keunggulan ini membuat LLM ideal untuk prediksi tren dan perilaku pelanggan selanjutnya.

Contoh prompt AI untuk analisisnya bisa seperti:

“Analisis tren terkini di sektor industri fesyen berkelanjutan dan berikan perkiraan untuk 6 bulan ke depan, identifikasi peluang yang muncul dan potensi risiko.”

Pergeseran Paradigma Pemasaran oleh AI

AI membawa pergeseran paradigma dalam pemasaran bisnis. Di masa depan, pemasaran akan lebih prediktif, otomatis, dan personal. Semua ini dimulai dengan fondasi data solid yang menjadi bahan bakar bagi mesin AI.

Salah satu contoh pergeseran yang cukup mencolok ada pada tools untuk riset kata kunci. Google Keyword Planner dan tools lain memang tetap fundamental dalam pemasaran.

Namun, GenAI berhasil meningkatkan efektivitasnya dengan klasifikasi keyword otomatis, analisis secara real time, hingga pemberian saran materi iklan yang kreatif.Jangan biarkan datamu tidur! Pelajari bagaimana caranya “Membuat Keputusan Bisnis Cepat dengan Generative AI di Marketing Analytics.”