Pemodelan Pelanggan - Arti dan Berbagai Aspeknya

Pemodelan pelanggan adalah proses memprediksi dan meramalkan aspek perilaku dari perspektif masa depan pelanggan . Proses tersebut mencakup identifikasi target pemasaran dan kampanye serta mengoptimalkan analisis prediktif. Berikut ini adalah aspek yang dibahas secara luas dari pemodelan pelanggan:

• Pemodelan respons - Pemodelan meningkatkan pengetahuan organisasi tentang setiap pelanggan individu dan mengidentifikasi apakah pelanggan di bawah segmen tertentu baik dan efektif untuk kampanye pemasaran dan promosi. Proses ini mencakup validasi dan pengujian data dan informasi tanggapan pelanggan yang dikumpulkan. Setelah menganalisis dan menghitung data ini, skor atau peringkat diberikan kepada pelanggan yang mewakili kesediaan mereka untuk menanggapi program atau promosi tertentu. Pendekatannya adalah dengan membagi pelanggan ke dalam modul atau sub kelompok dan kemudian menetapkan probabilitas respons untuk setiap sub kelompok. Profesional pemasaran dan pembuat keputusan kemudian memutuskan jumlah pasti pelanggan yang akan disertakan dalam promosi atau program tersebut.

• Memprediksi Perilaku Pelanggan - Semua organisasi tertarik untuk menentukan nilai masa depan dari semua pelanggan mereka yang ada. Teknik pemodelan digunakan untuk memprediksi nilai waktu hidup pelanggan dan laba yang berdampak pada perilaku pelanggan seperti kemungkinan pembelian produk, frekuensi pembelian produk, kemampuan belanja, loyalitas, penggunaan dukungan dan layanan. Model prediktif ini mendukung berbagai jenis proses seperti kampanye pemasaran, peramalan aspek keuangan dan pembangunan, manajemen anggaran pelanggan dan manajemen aset.

• Pengoptimalan laba atas investasi (ROI) - Pemodelan menekankan pada pengoptimalan aktivitas pemasaran berikut seperti penetapan harga, channeling dan penentuan media respon. Organisasi biasanya mendapatkan laba atas investasi tertinggi dari promosi pemasaran mereka dengan memodelkan elastisitas harga pelanggan sehingga penawaran yang valid dapat diberikan kepada setiap pelanggan. Dengan ini, margin keuntungan produk meningkat dengan biaya rendah bagi organisasi.

• Mengukur dampak pasar - Dalam skenario hari ini, organisasi harus datang dengan program pemasaran yang efisien dan menarik untuk berkomunikasi dengan pelanggan dan menyampaikan pesan mereka karena pelanggan dihadapkan pada pasar terbuka di mana persaingan pemasaran tidak dapat dihindari. Karena rangsangan pasar pada pelanggan ini diperhitungkan dengan benar yang membawa kebingungan pada pelanggan dan mereka menjadi bias. Karena perilaku bias ini, prediksi dan analisis dapat menyimpang dari implementasi aktual. Pemodelan yang bersifat multidimensi membantu mengukur dan mempertahankan dampak pemasaran ini terhadap perilaku pelanggan dengan cara yang terkendali dan efisien.

Pemodelan dan pembuatan profil sebagian besar sama tetapi perbedaan mendasar di antara keduanya adalah faktor waktu yang terlibat dalam proses pemodelan; karena pemodelan bukanlah proses yang statis. Pemodelan cukup lebih canggih diimplementasikan dan dengan demikian menjadikannya teknik yang kuat untuk memprediksi perilaku pelanggan. Proses pemodelan berorientasi pada tindakan dan sama sekali tidak statis sepanjang siklus hidup pelanggan. Pembuatan profil di sisi lain bersifat statis dan tidak ada tindakan yang diambil selain hanya merekam informasi aktual dan melakukan analisis atas informasi tersebut. Pemodelan di sisi lain melibatkan tindakan yang harus diambil dari waktu ke waktu. Pemodelan juga meningkatkan laba atas investasi dan meningkatkan perspektif bisnis dengan mengambil keuntungan yang baik. Menjadi teknik yang lebih kuat dan efektif, profesional pemasaran lebih memilih pemodelan pelanggan di tempat profil pelanggan karena mereka harus berurusan dengan data pelanggan yang sebenarnya.