Tahun 2002, Andrew Pole – seorang ahli statistik -- dipekerjakan oleh Target untuk memanfaatkan insight kebiasaan konsumen guna meningkatkan dan memperluas penjualan Target. Tugasnya adalah untuk menganalisis semua siklus pemberian-imbalan-rutinitas pembeli dan membantu perusahaan mencari cara untuk mengeksploitasinya.
Sebagian besar pekerjaannya sangatlah mudah, yakni menemukan pelanggan yang memiliki anak dan mengirimi mereka katalog yang menampilkan mainan sebelum Natal. Juga mencari pembeli yang terbiasa membeli pakaian renang pada bulan April dan mengirimi mereka kupon untuk produk atau merek tabir surya pada bulan Juli dan buku diet pada bulan Desember.
Namun tugas terpenting Pole adalah mengidentifikasi momen unik dalam kehidupan konsumen ketika kebiasaan belanja mereka menjadi sangat fleksibel dan iklan atau kupon yang tepat akan menyebabkan mereka mulai menghabiskan dengan cara baru.
Di antara peristiwa kehidupan itu, tidak ada yang lebih penting daripada kedatangan bayi. Pada saat itu, kebiasaan orang tua baru lebih fleksibel daripada hampir setiap saat dalam kehidupan dewasa mereka. Jika perusahaan dapat mengidentifikasi pembeli yang sedang hamil, mereka dapat menghasilkan jutaan.
Satu-satunya masalah adalah bahwa mengidentifikasi pelanggan yang hamil lebih sulit daripada kedengarannya. Target memiliki registrasi untuk produk baby-shower. Pole memulai penelitiannya dari data pembelian produk baby-shower tadi. Dia mengamati bagaimana kebiasaan belanja berubah ketika seorang wanita mendekati tanggal dekat-dekat saat melahirkan. Disini biasanya wanita bersedia mengungkapkannya saat di register.
Dia menjalankan tes demi tes, menganalisis data, dan tak lama kemudian beberapa pola muncul. Lotion, misalnya. Banyak orang membeli lotion, tetapi salah satu rekan Pole memperhatikan bahwa para wanita di registri bayi membeli lotion tanpa wewangian dalam jumlah besar di sekitar awal trimester kedua masa kehamilan mereka.
Analis lain mencatat bahwa kadang-kadang dalam 20 minggu pertama, wanita hamil mengonsumsi suplemen seperti kalsium, magnesium, dan seng. Banyak pembeli membeli sabun dan bola kapas, tetapi ketika seseorang tiba-tiba mulai membeli banyak sabun bebas aroma dan kantong bola kapas ekstra besar, selain pembersih tangan dan lap mandi, itu menandakan mereka bisa semakin dekat dengan tanggal mereka melahirkan.
Ketika Pole mempelajari data di komputernya, dia dapat mengidentifikasi sekitar 25 produk yang -- ketika dianalisis bersama-sama -- memungkinkan dia untuk menetapkan setiap pembelanja skor "prediksi kehamilan". Lebih penting lagi, dia juga bisa memperkirakan tanggal kelahirannya ke dalam kecil sebagai target market atau promosinya, sehingga Target dapat mengirimkan kupon waktunya untuk tahapan yang sangat spesifik dari kehamilannya.
Dalam tulisannya di the New York Times, Charles Duhigg menceritakan percakapannya dengan salah seorang staf Target. Staf tadi menjelaskan bagaimana model prediksi perempuan hamil bekerja. Menurut staf tadi, seorang pembeli Target -- katakanlah bernama Jenny Ward -- usia 23 tahun, tinggal di Atlanta dan pada bulan Maret membeli lotion cocoa-butter, sebuah dompet yang cukup besar untuk digandakan menjadi sebuah tas popok, suplemen zinc dan magnesium dan karpet biru cerah.
Dari pola dan macam produk yang dibeli tersebut, staf tadi memperkirakan kemungkinan 87 persen Jenny hamil dan tanggal persalinannya jatuh pada akhir Agustus. Terlebih lagi, dari data yang dilampirkan ke nomor ID Tamu, Target bisa melakukan kegiatan yang memicu kebiasaan Jenny.
Mereka mengetahui bahwa jika dia menerima kupon melalui e-mail, kemungkinan besar dia akan membeli online. Mereka tahu bahwa jika dia menerima iklan di surat pada hari Jumat, dia sering menggunakannya pada perjalanan akhir pekan ke toko. Mereka juga tahu bahwa jika mereka menghadiahinya dengan tanda terima tercetak yang memberinya hak untuk secangkir kopi Starbucks gratis, dia akan menggunakannya ketika dia kembali lagi.
Di masa lalu, pengetahuan itu memiliki nilai terbatas. Lagi pula, Jenny hanya membeli persediaan pembersih di Target, dan terdapat begitu banyak tombol psikologis yang bisa didorong oleh perusahaan. Tapi sekarang Jenny hamil, semuanya diperebutkan. Selain memicu kebiasaan Jenny untuk membeli lebih banyak produk pembersih, mereka juga dapat mulai memasukkan penawaran untuk berbagai produk yang mungkin diperlukan oleh seorang wanita pada tahap kehamilannya.
Setahun setelah Pole menciptakan model prediksi kehamilannya, seorang pria masuk ke salah satu gerai Target di Minnesota dan meminta bertemu manajernya. Tangannya memegang memegang iklan. Dia sangat marah.
“Anak perempuan saya menerima ini melalui pos!” Katanya. “Dia masih di sekolah menengah, dan Anda mengirim kupon untuk pakaian bayi dan boks bayi? Apakah kamu mencoba mendorongnya untuk hamil? ”
Manajer tidak tahu apa yang dibicarakan lelaki itu. Dia melihat surat itu. Benar saja, surat itu ditujukan kepada putri pria itu dan berisi iklan untuk pakaian hamil, furnitur anak-anak, dan foto-foto bayi yang tersenyum menatap mata ibu mereka.
Manajer meminta maaf dan berjanji meneleponnya. Beberapa hari kemudian, manajer tadi menelpon lelaki tersebut untuk meminta maaf lagi.
Namun dia mendapati sang ayah agak canggung. "Saya sudah bicara dengan putri saya," kata sang ayah. “Ternyata ada beberapa kegiatan di rumah saya yang belum saya sadari sepenuhnya.” Dia menarik napas dalam-dalam dan mengatakan, “…dia akan melahirkan pada bulan Agustus. Aku berhutang maaf padamu. "
Target bukanlah satu-satunya perusahaan yang telah menimbulkan kekhawatiran di kalangan konsumen. Perusahaan-perusahaan lain juga dikritik habis karena menggunakan data meski dengan cara yang jauh lebih tidak mengganggu.
Pada tahun 2011, misalnya, penduduk New York menggugat McDonald's, CBS, Mazda, dan Microsoft. Mereka menuduh biro iklan perusahaan tersebut memonitor penggunaan internet untuk membuat profil kebiasaan membeli mereka.
Ada gugatan class-action yang sedang berlangsung di California terhadap Target, Walmart, Victoria's Secret, dan rantai ritel lainnya karena meminta pelanggan memberikan kode pos mereka ketika mereka menggunakan kartu kredit, dan kemudian menggunakan informasi itu untuk menemukan alamat surat mereka.
Brand activation adalah cabang dari disiplin relationship marketing untuk meningkatkan retensi konsumen (Jackson, 2013). Sebagian besar merek global menggunakan brand activation sebagai mekanisme komunikasi atas pengubahan karena pengaruh langsung dan interaktifnya. Biasanya, peserta program brand activation dapat ditentukan sebelumnya. Disinilah consumer insight menjadi sangat penting.
Di era big data seperti ini – seperti yang pernah disampaikan sahabat saya ketika teman-teman presentasi hasil riset di sebuah kementrian – riset konvensioanl mungkin sudah ketinggalan. Publik masuk ke era big data. Dalam beberapa tahun terakhir, big data memainkan peran penting dalam dunia digital.
Sangat mudah untuk menyimpulkan bahwa big data menarik karena data pada skala yang lebih kecil tidak menarik, tidak penting, atau kemampuannya dalam memberikan kontribusi pada pemecahan masalah.
Bila gagasan itu diterima, konsep big data melibatkan hubungan antara seperangkat data, kompleksitas hubungan, tingkat perubahan data, dan kapasitas teknologi untuk memprosesnya secara tepat waktu. Ini memberikan gambaran bahwa sejatinya big data dan teknologi big data, memberikan peluang baru untuk menciptakan nilai dari data pada skala dan kedalaman dan skala yang belum pernah terjadi sebelumnya (Lazer et al. 2009).
Dalam konteks itulah ada gagasan bahwa dalam brand activation tidak semua orang perlu memiliki pengalaman agar aktivitas tersebut efektif. Bisa jadi suatu kegiatan malah menjadi kurang praktis bila melibatkan semua orang mengambil bagian dalam suatu experiential marketing dalam suatu tempat atau waktu tertentu.
Lalu bagaimana agar efisien? Salah satu teknik agar lebih banyak audiens adalah dengan memanfaatkan experiential marketing itu sendiri pada waktu yang sama di tempat berbeda atau pada waktu yang berbeda dan tempat berbeda pula.
Gagasan ini bisa diwujudkan dengan menggabungkan experiential marketing dengan marketing communications, baik melalui periklanan atau metode lainnya, terutama dengan menggunakan media sosial. Misalnya, sekelompok orang melakukan uji produk dengan cara mencicipi makanan baru dan membandingkannya dengan merek pesaing, tidaklah praktis menyertakan terlalu banyak orang dalam acara ini.
Aktivitas ini lebih praktis bila melibatkan kelompok kecil tetapi didokumentasikan dan dokumentasi itu disebarkan melalui media sosial. Dengan cara ini, merek bisa menjangkau khalayak yang lebih luas. Publik atau target matket yang melihat dokumentasi tersebut tidak akan memiliki pengalaman langsung yang sama dengan kelompok yang melaukan uji produk tadi, tetapi mereka tetap akan melihat dokumentasi – semisal video -- dan membentuk kesan merek tersebut.
Cara terbaik untuk melengkapi acara aktivasi merek Anda adalah dengan kehadiran media sosial yang kuat. Cara terbaik kedua adalah dengan menerapkan kampanye PR yang kuat untuk mendukungnya. Apakah Anda akan membiarkan orang mencoba sampel gratis dari produk Anda? Apakah Anda menjalankan acara di dalam toko? Kalau itu terjadi bertapa mahalnya, kampanye Anda. Karena itu, saatnya untuk memberi tahu dunia tentang hal itu.
Hubungi koran lokal atau stasiun TV Anda. Ramaikan dunia maya dengan twit, cerita dan video di instagram, Line, Facebook dan sebagainya. Bujuk teman-teman Anda di media social dan konvensional untuk membuat cerita tentang itu.
Dengan melakukan ini, Anda memastikan bahwa Anda akan menjangkau lebih banyak orang daripada mereka yang menghadiri acara Anda. Anda juga akan menjangkau siapa saja yang membuka twitter, instagram, Facebook, membaca koran, atau menyalakan berita malam baik di radio maupun televisi.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar