AI Menghasilkan Persona

Sistem rekomendasi yang dibantu AI Netflix diperkirakan dapat menghemat $1 miliar per tahun untuk raksasa media tersebut. Jika sistem kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) dapat menciptakan persona pelanggan untuk Anda, berapa banyak yang bisa dihemat bisnis Anda?

Sebuah persona pelanggan adalah representasi fiktif dari pelanggan Anda. Ini adalah penjelasan buku teks tentang apa itu persona pelanggan. Ini adalah salah satu trik terbesar yang dapat dilakukan pemasar untuk lebih dekat dengan pemikiran calon pelanggan.

Strategi komunikasi perusahaan dan anggaran pemasaran dapat ditentukan dengan mengetahui personanya. Kurangnya pemahaman tentang pelanggan Anda, atau dengan kata lain, tidak mengetahui persona pelanggan Anda, dapat menimbulkan masalah dalam berbagai hal. Bisnis tidak akan pernah tahu jenis konten atau komunikasi apa yang mungkin menarik bagi calon pelanggan mereka atau dari bagian mana dunia mereka berasal dan di mana minat mereka biasanya berada.

Diharapkan bahwa pada tahun 2025, data di seluruh dunia akan tumbuh sebesar 61% hingga mencapai 175 zettabyte. AI memiliki kemampuan untuk memberikan makna pada sejumlah besar data dalam waktu hampir nyata. Kapasitas ini untuk memberikan arti pada data dan memberikan informasi yang dapat ditindaklanjuti membuat AI menjadi kuat dalam skenario ini.

Setiap informasi yang Anda gunakan untuk memahami pelanggan Anda dengan bantuan persona pelanggan membawa Anda lebih dekat kepada mereka. Itulah yang penting. Untuk membuat persona tradisional, biasanya dibutuhkan banyak jam pengumpulan data, wawancara, menyelidiki berbagai sudut di internet, menggabungkan semua data ini, dan menganalisisnya.

Pasar AI diperkirakan akan tumbuh menjadi industri senilai $190 miliar pada tahun 2025, berdasarkan penelitian oleh Markets and Markets. Salah satu pendorong terbesar untuk pertumbuhan ini adalah kemampuan AI untuk menganalisis data konsumen dari berbagai sumber dan memahami pelanggan.

Pemasar dapat lebih menyempurnakan strategi komunikasi mereka dan menciptakan persona jauh lebih cepat dengan menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin.

Masalah dengan Persona Tradisional

Tunggu sebentar. Apakah kami baru saja mengatakan bahwa persona memiliki masalah? Meski bermanfaat, mereka memang memiliki beberapa kekurangan dibandingkan dengan apa yang bisa ditawarkan persona konsumen yang didukung AI. Mari kita lihat beberapa masalah dengan persona Pelanggan normal yang dikembangkan tanpa penggunaan AI dan Pembelajaran Mesin.

Perilaku Online Tidak Diperhitungkan

Kebanyakan persona pembeli tradisional berkonsentrasi pada data yang dikumpulkan dari wawancara, data demografis, dll. Ada sedikit atau tidak ada informasi tentang perilaku online mereka. Sebagian besar orang saat ini tersedia secara online dan juga berkontribusi banyak konten serta membagikan tentang hidup mereka di berbagai platform jejaring sosial. Terdapat disconnect yang parah dengan sebagian besar calon pelanggan di titik ini.

Memperbarui Persona Mahal

Jika Anda ingin mendapatkan manfaat penuh dari persona, Anda perlu terus memperbarui mereka seiring dengan berkembangnya pelanggan Anda. Mungkin itu memungkinkan jika target audiens Anda tidak terlalu besar, tetapi itu jarang terjadi pada sebagian besar perusahaan. Kecuali jika Anda memiliki anggaran besar, pembuatan persona tradisional akan sulit bagi Anda, apalagi mengingat Anda perlu terus memperbarui mereka yang berarti biaya lebih tinggi untuk perusahaan Anda.

Efektivitas Bergantung pada Proses

Dalam metode tradisional membangun persona pembeli, tidak ada struktur yang jelas. Ada berbagai metode yang bisa digunakan dan efektivitasnya sepenuhnya bergantung pada proses yang Anda pilih. Apakah prosesnya berhasil untuk setiap perusahaan yang menerapkannya? Sayangnya, itu tidak selalu terjadi. Jika Anda beruntung, proses yang Anda ikuti dan metode yang Anda gunakan mungkin merupakan pilihan terbaik.

Banyak Perkiraan

Bahkan ketika ada penelitian yang cukup banyak, kecuali informasi yang Anda kumpulkan berasal langsung dari audiens itu sendiri, maka datanya tidak sepenuhnya akurat. Jadi, ini berarti banyak perkiraan yang terlibat dalam pembuatan persona tradisional.

Pembeli Ingin Konten yang Lebih Dipersonalisasi

Orang lebih terbiasa menerima rekomendasi yang dipersonalisasi dan konten yang kurang dari itu dianggap tidak memuaskan bagi mereka. Jika perusahaan A mengirim konten yang ditargetkan secara laser kepada pelanggan potensial sementara perusahaan B mengirim konten umum, siapa yang akan lebih disukai oleh orang tersebut? Meskipun harga menjadi masalah, peluang perusahaan A untuk menutup kesepakatan lebih tinggi. Meskipun persona tradisional efektif dalam membantu bisnis memahami jenis konten yang diinginkan pelanggan potensial, efeknya memudar karena orang dan pasar berubah.

Fokus pada Jabatan

Kebanyakan persona berkonsentrasi pada jabatan orang-orang. Meskipun mungkin bisa mendapatkan beberapa informasi tentang orang-orang, Anda terbatas pada data tersebut. Juga, jabatan bisa sangat menyesatkan. Seseorang dengan jabatan 'Direktur' mungkin tidak benar-benar memiliki wewenang dalam pengambilan keputusan.

Bagaimana AI dan ML Mengubah Wajah Persona?

Sebuah persona pelanggan, seperti definisinya, adalah representasi fiktif yang seharusnya menyerupai pelanggan sebenarnya. Berdasarkan ini, Anda akan dapat menentukan jenis konten yang perlu Anda buat, strategi yang harus Anda gunakan, saluran yang harus Anda kunjungi, dan bekerja pada pesan Anda.

Alat dan sistem berbasis AI sering menganalisis data yang tersedia secara publik maupun data internal untuk menghasilkan persona untuk perusahaan Anda.

Berikut adalah beberapa jenis data yang digunakan untuk membuat persona:

Data Internal

• Survei pelanggan
• Wawancara dengan pelanggan
• Kelompok fokus
• Informasi CRM
• Dari alat analitik
• Log panggilan
• Email
• Data situs web

Data Eksternal

• Media sosial
• Ulasan
• Forum
• Komunitas online
• Situs web pihak ketiga

Dengan bantuan AI dan ML, Anda akan dapat menangkap persona pelanggan yang jauh lebih halus. Dengan menggunakan ini, Anda akan dapat membuat konten yang dipersonalisasi untuk segmen pelanggan yang berbeda, sehingga meningkatkan peluang mengonversi mereka menjadi pelanggan yang membayar. Berikut cara persona pelanggan berbasis AI dan ML melakukannya:

1. Dengan menggunakan jutaan titik data, AI dapat mengeluarkan data relevan dari orang-orang.
2. Dengan bantuan data transaksional dan perilaku pelanggan potensial yang memiliki ciri-ciri yang sama dengan persona, Anda akan dapat mengirim pesan yang membuat mereka merasa seolah-olah itu dibuat khusus untuk mereka.
3. AI menggunakan pengalaman digital pelanggan untuk meningkatkan relevansi penawaran Anda bagi calon pelanggan.
4. Mereka mudah dibuat dan digunakan. Bahkan bisnis yang bootstrap dapat mampu membelinya.
5. AI dan ML mampu mengumpulkan data dalam skala apa pun. Seiring meningkatnya skala, kemungkinan persona yang lebih baik juga meningkat.
6. Karena persona berbasis AI tidak memerlukan waktu lama untuk memberikan hasil, strategi Anda selalu dapat diperbarui, yang berarti pesan dan strategi keterlibatan Anda akan lebih fokus dan berdampak.
7. Sementara persona berbasis AI dan ML lebih cepat dibuat, usaha yang dibutuhkan jauh lebih sedikit, sehingga secara drastis mengurangi biaya pembuatan persona pelanggan.
8. Ini membuat Pemasaran Berbasis Akun menjadi mungkin, bahkan dalam skala besar.

Dengan mengotomatiskan pembuatan persona dengan bantuan AI, Anda tidak hanya menghemat biaya, tetapi juga meningkatkan efisiensi seluruh upaya. Inilah sebabnya mengapa tim pemasaran dan penjualan memprioritaskan AI dan ML lebih tinggi daripada departemen lainnya di perusahaan saat ini.

Catatan: Bagaimana mesin rekomendasi Netflix menghemat uang bagi Netflix?

Contoh Netflix yang kami sampaikan akan membantu Anda memahami pentingnya AI dan persona pelanggan yang diciptakannya. Jawaban singkatnya adalah bahwa ia menjaga pelanggan agar tidak membatalkan layanan mereka.

"Penelitian konsumen menunjukkan bahwa anggota Netflix yang khas kehilangan minat setelah mungkin 60 hingga 90 detik memilih, setelah melihat 10 hingga 20 judul (mungkin 3 secara rinci) di satu atau dua layar. Pengguna akan menemukan sesuatu yang menarik atau risiko pengguna meninggalkan layanan kami meningkat secara substansial,” kata sumber dari Netflix.

Apa yang bisa dilakukan Netflix dalam 90 detik itu?

• Netflix perlu menemukan acara atau film yang bagus untuk pelanggan.
• Berdasarkan minat sebelumnya, mesin rekomendasi harus menciptakan kumpulan opsi yang mirip dengan konten yang sebelumnya dikonsumsi.
• Memberikan apa yang diinginkan pelanggannya berdasarkan selera mereka sangat penting.

Apakah Anda menyadari bahwa poin-poin yang kami sebutkan mirip dengan bagaimana persona pelanggan berbasis AI dapat membantu bisnis?

Kesimpulan

Pemasaran adalah tentang memikat audiens sedemikian rupa sehingga mereka terus datang untuk lebih banyak sementara secara mental memutuskan untuk membeli dari Anda ketika kebutuhan muncul. Anda tidak meminta prospek Anda untuk membeli dari Anda dalam interaksi pertama. Anda mengasuh mereka dengan konten yang akan tepat mengenai target. Kepercayaan dibangun dan hanya kemudian sisanya jatuh pada tempatnya. Banyak bahan yang masuk ke dalam pembuatan pemasaran yang berdampak. Menemukan persona pelanggan adalah langkah pertama menuju menciptakan dampak tersebut.

Tanpa persona pembeli, Anda akan mengambil anak panah dari tabung Anda dan meluncurkannya ke dalam boneka ketika sasaran Anda adalah infanteri. Ketika Anda menghabiskan sejumlah besar uang untuk menulis konten, iklan berbayar, mendesain kreatif, dll., apakah Anda ingin semua usaha itu sia-sia?

Jika Anda tidak menggunakan persona pelanggan, Anda melakukan hal yang sama. Dengan menciptakan persona pelanggan yang didorong data, Anda membangun dasar yang kuat untuk kesuksesan Anda. Ingatlah bahwa setiap butir data yang Anda dapatkan dengan bantuan AI dan ML dalam menciptakan persona AI datang dalam waktu hampir nyata. Itu kuat. Ini akan membantu Anda memahami calon pelanggan Anda dengan cara yang tidak dapat dilakukan pesaing Anda.