10 April 2017 | 23:42
Saputra Hardi
Co-founder at datahaka.com, Head of Data & Product Rumah123.com
Implementasi Data Driven Bagi Marketer
Tren pengambilan kebijakan berbasis data semakin berkembang. Tak terkecuali bagi divisi marketing. Pengambilan keputusan berdasarkan intuisi bisnis leader tidaklah cukup, perlu dilengkapi dengan mengedepankan data

 

 

Implementasi data driven kian merebak di berbagai profesi, tak terkecuali bagi tim marketing. Beberapa bulan lalu, seorang teman yang berprofesi sebagai dosen bertanya kepada saya mengenai data-driven marketing. Beberapa pertanyaan serupa juga datang terkait perkembangan pemanfaatan data dalam dunia bisnis, terutama digital. Sebagian besar dari mereka berprofesi sebagai dosen dan peneliti yang belum memiliki banyak pengalaman konkret di bidang ini.

Saya dulu juga berprofesi serupa, namun beberapa tahun terakhir saya mencoba mentransformasikan peng-aplikasian ilmu saya ke dunia bisnis, terutama digital. Definisi, menurut Lexicon, yaitu “Data-driven marketing refers to the marketing insights and decisions that arise from the analysis of data” atau dengan kata lain keputusan marketing berbasis data. 

Mengapa data-driven ini penting?

Ketika saya bertemu Ross Ihaka, salah satu founder R, the most popular programming language for data science in the world (kdnuggets, 2016) di Auckland, New Zealand sekitar sebulan lalu, saya mendapatkan pesan penting, Dia menyampaikan bahwa kemampuan otak manusia mempunyai batasan dalam melakukan komputasi dan mengekstrak informasi dari data masif dan memprediksi secara cepat. Karena itu, bidang ilmu data science muncul menjawab masalah tersebut. Pada poin lainnya, dia menyampaikan pentingnya selalu mengikuti data trend market karena polanya bisa berubah sewaktu-waktu yang akan membawa kita pada kesimpulan atau prediksi yang salah.

Dia memberi contoh sederhana. Saat dirinya bersama Robert Gentlement (another founder of R) mengembangkan R, mereka sama sekali tidak memprediksi bahwa R akan sangat populer seperti saat ini. Tujuan awal pembuatan R hanya sebatas mempermudah para mahasiswa untuk melakukan analisis statistik lebih dalam yang berbasis programming language. Namun, hal yang semula sama sekali tak terpikirkan pun oleh seorang Ross Ihaka, ternyata bisa berubah menjadi menglobal. Pada era big data saat ini, dia mengatakan data-driven decision making process is imperative.

Pada artikel kali ini, saya akan mengilustrasikan bagaimana implementasi dan peran dari data-driven marketing, serta bagaimana mengambil keputusan strategi marketing berbasis analisis data. Saya mengambil contoh kasus yang relevan dengan bidang marketing agar para pembaca dapat dengan baik menanamkan definisi serta pentingnya peran data-driven dalam proses pengambilan keputusan.

Contoh yang saya gunakan adalah satu proyek kecil iseng-iseng untuk keperluan pribadi. Proyek  sudah saya kompetisikan dan meraih “Top 3 Best Project Showcase” pada event Data Science Weekend (International Conference and Competition) yang diselenggarakan Data Science Indonesia (DSI) pada 3-5 Desember 2016 di Yogyakarta. Ulasan dan analisis pada artikel ini merupakan pandangan pribadi saya. Mengingat latar belakang saya bukan dari marketing dan ilmu marketing yang saya peroleh hanya dari membaca dan mencuri ilmu dari teman di lingkungan kerja serta diskusi dengan beberapa marketer, mungkin penyampaian saya bukan yang terbaik. 

 

Beralih ke detail proyek tersebut, sebagai anggota DSI, mulanya saya ingin selalu memonitor diskusi antar member di grup telegram messenger DSI yang beranggotakan lebih dari 300 member. Permasalahannya, saya tidak punya cukup banyak waktu mengikuti setiap percakapan dalam grup yang cukup aktif ini. Karena itu, saya memutuskan untuk meng-ekstrak semua percakapan di grup dan melakukan text mining dan network analysis. Tujuannya awalnya simple, hanya untuk melihat topik-topik menarik dan hubungan antara member tanpa harus membaca semua percakapan dalam grup tersebut.

Hasil visualisasi dari analisis ini dapat dilihat di bawah ini (untuk visualisasi versi dinamis bisa dilihat di sini https://hardi-saputra.shinyapps.io/NetworkAnalysis/) 

Sekedar interpretasi ringkas dari grafik pertama (wordcloud), topik yang banyak dibahas adalah  data science, machine learning, deep learning, big data, R, google dan lain-lain. Jika ada yang bertanya-tanya mengapa ada pattern tulisan DSW pada wordcloud tersebut adalah karena analisis ini bertepatan dengan akan diadakannya event Data Science Weekend (DSW) yang diselanggarakan DSI. Ini hanya sedikit tambahan sentuhan kreativitas sebagai salah satu bumbu wajib dalam teknik visualisasi data. 

Pada grafik network, setiap node mewakili setiap member dan besarnya node merepresentasikan kontribusinya mereka (jumlah post). Dari sini, kita dapat melihat beberapa top contributor pada grup ini. Selain itu, banyaknya link/kaki yang dimiliki masing-masing node menunjukkan banyaknya interaksi dengan member lain, dan ketebalan link antar node mewakili seberapa erat interaksi antar member. Kita juga dapat menentukan beberapa orang yang bisa dikategorikan sebagai community leader dalam grup ini yang ditentukan berdasarkan nilai leader score masing-masing.

Next, what?

Nah, dari sinilah data-driven marketing memainkan peran. Berbekal analisis ini, seorang data analyst biasa mungkin akan cukup puas dan merasa selesai dengan pekerjaannya. Namun sebaliknya, melihat hasil ini, seorang data-driven marketer akan terpicu dan menjadikannya sebagai input menformulasikan strategi marketing. Beberapa issue yang dapat diangkat terkait dari hasil analisis ini dapat berupa: 

  1. Tailored Marketing Strategy & Efficiency

Misalkan sebuah data science company/association ingin mengadakan event data science bisa mengacu pada topik-topik populer tersebut. Terkait efisiensi, berbekal data background pendidikan dan atau industri anggota grup bekerja, marketer event bisa mengerucutkan target market mereka ke potensial segmen sesuai dengan topik yang akan diangkat.

Misalkan jika ingin mengangkat topik Machine Learning. Dari hasil analisis diketahui mayoritas yang terasosiasi dengan topik ini adalah praktisi, maka anda dapat menentukan pembicara yang tepat dengan relevansi implementasi kasus sesuai harapan mereka. Anda juga bisa menentukan marketing channel seperti apa yang bakal anda manfaatkan.  

  1. Soft Selling Strategy

Dengan mengetahui para community leader, in terms of soft selling, tentu sangat beralasan jika para marketer akan berupaya lebih terhadap mereka dan memanfaatkan pengaruh mereka.  

  1. Measurable Achievement of Success through Prediction

Dengan berbagai informasi yang anda punya di atas, beserta informasi tambahan berupa atribut lainnya seperti marketing budget, timeline dan atribut lain, ibarat monte carlo simulation pada risk management analysis, bayangkan jika anda bisa memodelkan simulasi setiap strategi yang anda rencanakan dan memprediksikan target pencapaian dari setiap rencana yang sudah disusun. Sangat mungkin bagi anda untuk menemukan strategi optimal berbasis kombinasi dari berbagai atribut. 

Poin-poin di atas mungkin hanya beberapa contoh tindak lanjut dari sisi marketing yang dapat digali lebih dalam oleh para marketer dari sebuah hasil analisis data. Menurut saya, contoh tersebut juga cukup menggambarkan seberapa pentingnya peran data dalam mengambil keputusan. Khususnya di era digital, data-driven mungkin bisa mengukuhkan asumsi anda dan sebaliknya mementalkan asumsi awal anda. 

Pertanyaan selanjutnya adalah seberapa besar porsi ideal dari data-driven marketing dalam pengambilan keputusan? 

Jawabannya tentu sangat relatif. Data memang penting, namun tentu saja tidak berarti bahwa kita harus mendewakan data. Seorang marketing leader dalam mengambil keputusan tentu saja juga mempertimbangkan intuisi bisnis yang sudah terbentuk dari experience dan knowledge bisnisnya. Setiap leader punya porsinya masing-masing dalam menempatkan keduanya. Selain itu, hal ini juga sangat dipengaruhi dengan tipe industri yang mereka jalani. Ada industri yang mungkin lebih mengandalkan intuisi bisnis leadernya dalam menjalankan bisnis, namun ada juga industri sangat mengedepankan data. Namun menurut saya, mengabaikan dan mengenyampingkan data tentu saja merupakan keputusan yang akan menggerus eksistensi bisnis anda cepat atau lambat. 

Naskah selengkapnya bisa dibaca di link ini

***

Hardi Saputra adalah Co-Founder Datahaka.com, perusahaan yang bergerak di bidang Big Data. Peraih gelar Master dari University of Auckland di Selandia Baru ini menjabat sebagai Head of Data & Product. Berbekal pengalaman hampir satu dekade bekerja di Badan Pusat Statitik dan lembaga riset pasar multinasional, memantapkan langkah Hardi sebagai Data Scientist dan Marketing Researcher.

 

Naskah ini diterbitkan melalui kerjasama Katadata dengan Data Science Indonesia