Memanfaatkan Data untuk Meningkatkan Strategi Marketing dalam Bisnis Bahan Bakar
Published by: Universitas Pertamina
Senin, 22 April 2024
Dibaca: 1400 kali
Data driven marketing merupakan metode pemasaran yang menggunakan data untuk membentuk strategi dan komunikasi yang lebih efektif. Pemasaran berbasis data dalam hal ini mencakup pengumpulan, pengolahan, dan penggunaan data pelanggan untuk membantu membuat keputusan pemasaran yang lebih tepat dan efektif. Hal ini memungkinkan pemasar untuk memahami kebutuhan, keinginan, dan perilaku pelanggan. Sehingga dapat menghasilkan komunikasi merek yang lebih persyaratan.
Bagaimanakah gambaran umum terkait dengan data driven marketing untuk meningkatkan pengembangan perusahaan? Menjawab hal tersebut, Universitas Pertamina (UPER) melalui Mata Kuliah Cipta Karsa menyelenggarakan webinar daring dengan topik “Memanfaatkan Data untuk Meningkatkan Strategi Marketing”, dengan narasumber Ferdiansyah, Direktur of Operational and Marketing Elnusa Petrofin.
Dalam pemaparan materinya, Ferdiansyah membahas pemanfaatan data untuk meningkatkan strategi pemasaran dalam usaha atau bisnis bahan bakar. Ferdiansyah menjelas bagaimana penggunaan analisis segmen pelanggan pemasaran berbasis data menggunakan Recency Frequency Monetary (RFM) untuk Bisnis perdagangan bahan bakar.
Segmentasi pelanggan merupakan proses membagi basis pelanggan perusahaan ke dalam kelompok atau segmen yang berbeda berdasarkan karakteristik atau kriteria tertentu. Tujuan segmentasi pelanggan adalah untuk mengidentifikasi kelompok pelanggan yang memiliki ciri-ciri atau perilaku yang sama sehingga bisnis dapat menyesuaikan strategi pemasaran, penawaran produk, dan pengalaman pelanggan untuk memenuhi kebutuhan dan preferensi unik dari setiap segmen
RFM adalah metode yang digunakan dalam segmentasi pelanggan untuk menganalisis dan mengkategorikan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka di masa lalu. Metode RFM membantu bisnis mengidentifikasi pelanggan yang paling berharga dan menargetkan upaya pemasaran mereka dengan lebih efektif.
Dijelaskan bahwa terdapat beberapa pemodelan RFM, antara lain; perencanaan, membaca data dan prosesnya, membuat tabel RFM, pemodelan dan pengelompokan dengan algoritma K-means, dan melakukan interpretasi hasilnya.[NA].
Bagikan:
Bagikan ke WhatsApp
Bagikan ke Facebook
Bagikan ke X
Bagikan ke Telegram
Bagikan ke LinkedIn
Tinggalkan Balasan
Isi komentar sepenuhnya adalah tanggung jawab pengguna dan diatur dalan UU ITE
