4 Prinsip Pemasaran Sebagai Ilmu A

A+ A-

Apa masa depan pemasaran? Anda hampir dapat mendengar “Ilmu!” Seperti melantunkan oleh lagu populer 80 oleh Thomas Dolby.

Di profesi kita, semakin banyak orang berbicara tentang ilmu pemasaran, pemasaran ilmiah, pemasaran sebagai ilmu (berbeda dengan “seni”), dan sebagainya. Dalam dunia kita digital dan data-dibanjiri pemasaran modern, frase tersebut beresonansi. “Ya, pemasaran lebih dari ilmu hari ini.” Itu hanya terasa seperti pernyataan yang benar, bukan?

Tapi apa yang kita benar-benar maksud dengan itu?

Apa yang membuat pendekatan untuk pemasaran ilmiah? Dengan cara apa hal itu berbeda dari pemasaran sebagai seni? Dan seberapa jauh kita harus mengambil ini? Apakah ilmu mengusir seni pemasaran benar-benar? Atau apakah mereka pandangan dunia yang saling melengkapi?

Setelah membaca banyak artikel tentang hal ini dan berbicara dengan banyak praktisi pemasaran, aku datang untuk percaya bahwa “marketing sebagai ilmu” dapat disuling menjadi empat prinsip - dengan peringatan.

1. Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Data merupakan inti dari gerakan marketing-as-a-ilmu.

Bahasa sehari-hari, “seni” manajemen pemasaran di masa lalu dapat dicirikan terutama sebagai keputusan yang dibuat dari usus (intuisi) berdasarkan pengalaman.

Sebaliknya, pemasaran sebagai ilmu nikmat pengambilan keputusan berbasis data. Ketika menghadapi pilihan pemasaran - Haruskah kita membeli kata kunci top-of-the-corong? Haruskah kita menawarkan diskon dalam iklan kita? Kapan penargetan ulang yang efektif dan ketika itu mengganggu? - pendekatan yang lebih ilmiah adalah untuk mencari data untuk membantu menjawab pertanyaan-pertanyaan ini.

Karena lingkungan digital memberi kita akses ke sejumlah luar biasa dari data, dan karena ada sejumlah teknologi pemasaran yang dapat membantu kita menganalisa dan memanfaatkan data tersebut, pendekatan ini semakin praktis di berbagai keputusan pemasaran.

Ini adalah langkah maju yang besar dalam manajemen pemasaran dan budaya.

Namun, kita harus berhati-hati untuk tidak melampaui batas, membaca lebih ke data daripada yang sebenarnya ada. Sebuah Harvard Business Review posting blog di The Hidden Bias di Big Data memperingatkan manajer untuk menolak “fundamentalisme data,” keyakinan bahwa data memiliki semua jawaban dan bahwa teknik seperti analisis prediktif selalu mencerminkan kebenaran obyektif.

Apa yang Anda lakukan dengan data juga penting, apakah itu data mining untuk data ke depan eksplorasi atau meninjau konfirmasi dari kinerja masa lalu:

Data Eksplorasi vs Konfirmasi Data Pemasaran

Esensi sebenarnya dari pengambilan keputusan berbasis data tidak hanya menggunakan data, meskipun; itu berjuang untuk menggunakan data obyektif. Dan, itu lebih sulit dari yang Anda mungkin berpikir, berkat permainan kata-kata psikologis yang dikenal sebagai bias konfirmasi.

Oleh karena itu, ironisnya, ini adalah salah satu tempat di mana “seni” masih tetap dalam manajemen pemasaran. Apakah kita menggunakan data yang benar? Apa faktor-faktor lain yang harus kita pertimbangkan yang tidak dalam data? Berapa banyak berat badan yang harus kita berikan kepada wawasan dari data tertentu? Apakah kita mengajukan pertanyaan yang tepat di tempat pertama?

Semakin banyak pengalaman yang Anda miliki dengan pengambilan keputusan berbasis data, semakin baik Anda menjadi pada menjawab pertanyaan-pertanyaan.

2. Pola empiris Pengakuan & Model Bangunan

Prinsip kedua dari pemasaran sebagai ilmu dibangun berdasarkan pengambilan keputusan berbasis data, tetapi bertujuan untuk menggunakan data untuk mengatur pelanggan dan kegiatan pemasaran dalam jauh lebih kuantitatif - dan otomatis - fashion daripada sebelumnya.

Pemasaran ilmu pengetahuan, mengutip lagu lain 80, memiliki “perintah untuk mengidentifikasi, untuk mengklarifikasi dan mengklasifikasikan” pelanggan, prospek, dan influencer. Ini melampaui demografi tradisional dan beberapa segmentasi pelanggan besar. Sebaliknya, kita menelusuri secara mendalam ke personas lebih spesifik dan mikro-segmen dengan granularity yang baru-baru ini telah menjadi layak secara teknis.

Pemasar sebagai “ilmuwan” yang peneliti utama dalam fenomena pasar dan semua spesies bervariasi dari pelanggan di dalamnya. Ini benar-benar menekankan sisi eksplorasi data. Pemasar semakin membangun model - model mental, model data, model software - cara bahwa para ilmuwan akan, mencari pola dan secara empiris memvalidasi mereka.

Selain mampu menargetkan segmen pelanggan yang pernah sempit dengan lebih presisi - asimtotik mendekati “segmen satu” - model ini, ketika diwujudkan dalam data dan perangkat lunak, memungkinkan hal-hal seperti otomatisasi pemasaran. Baik secara eksplisit maupun implisit, kita dapat menggunakan aturan dan heuristik untuk personalisasi pesan dan pengalaman bagi nasabah perorangan.

Peringatan, bagaimanapun, adalah bahwa kita harus ingat bahwa model tidak realitas. Paling-paling, ini merupakan pendekatan yang dapat sangat membantu kami dan khalayak target kami. Tapi, untuk parafrase panduan hidup yang terkenal, saat model dan realitas tidak setuju, selalu mendengarkan kenyataan. Terus mencermati waspada untuk data yang mengharuskan kita untuk memodifikasi (atau membuang langsung) model dan membuat yang lebih baik.

3. Percobaan Controlled: berhipotesis, Test, Perbaiki

Tentu saja, pekerja keras yang nyata dari pendekatan ilmiah untuk pemasaran berjalan baik, eksperimen terkontrol:

  1. Buat hipotesis.
  2. Menguji hipotesis.
  3. Menerima atau menolak (atau memperbaiki) hipotesis.

Anda pasti bisa menjalankan tes tanpa hipotesis. (Sebagai contoh, terkenal 41 nuansa Google percobaan biru.) Tetapi memiliki hipotesis bermakna umumnya membantu untuk eksperimen langsung terhadap tujuan bisnis yang berguna dan membantu membangun pembelajaran divalidasi.

hipotesis yang besar bisa datang dari mana saja, tapi semakin, mereka muncul dari analisis data besar. Ini penggunaan pintar hipotesis yang membantu drive data-driven pengambilan keputusan dan memvalidasi jenis model yang dibahas di atas.

Pemasaran sebagai ilmu juga mengakui bahwa jumlah peluang untuk eksperimen terkontrol besar, mencakup hampir setiap aspek dari pemasaran modern. Oleh karena itu, bisnis yang menghargai pendekatan ilmiah untuk pemasaran akan mendorong eksperimentasi yang lebih luas di seluruh organisasi mereka a la pemasaran massal paralel.

4. Cross-Penyerbukan Gagasan Dari Disiplin Ilmiah Lain

Pokok keempat marketing sebagai ilmu hanya merangkul ide dari disiplin ilmu lainnya yang relevan dengan pemasaran, seperti psikologi, biologi, sosiologi, ilmu saraf, ekonomi, ilmu komputer dan sebagainya.

pemasar ilmiah biasanya tertarik dalam ilmu secara lebih luas. Mereka penasaran dan terbuka untuk belajar baru. Saat mereka membaca tentang temuan baru, teori, dan kerangka kerja dari disiplin lain, mereka mempertimbangkan bagaimana mereka mungkin berlaku untuk pekerjaan mereka sendiri dan ingin mencoba seperti penyerbukan silang - yang merupakan sumber lain yang sangat baik dari hipotesis untuk eksperimen pemasaran.

Apa pemasaran sebagai ilmu bagi Anda?


Pendapat yang dikemukakan dalam artikel ini adalah dari penulis tamu dan belum tentu Search Engine Land. Penulis staf tercantum di sini.