Bisnisdigital.umsida.ac.id – Ketika tim pemasaran membahas Artificial Intelligence (AI), yang sering terbayang adalah iklan otomatis, chatbot, atau dashboard penuh grafik.
Padahal nilai paling penting dari AI justru terjadi jauh sebelum iklan tayang, yaitu saat perusahaan mampu membaca pola perilaku pelanggan lalu memprediksi kebutuhan berikutnya.
Arah inilah yang ditegaskan riset Systematic Literature Review berjudul Artificial Intelligence (AI) Optimalization in Customer Behavior Analysis to Determine Marketing Strategies karya Amanda Tiara Prameswari bersama Alshaf Pebrianggara, dosen Prodi Bisnis Digital Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida).
Di lapangan, masalah utama bisnis digital bukan kekurangan data, melainkan data yang terlalu banyak dan tercecer.
Riwayat transaksi, klik produk, interaksi media sosial, hingga kata kunci pencarian menumpuk tanpa berubah menjadi keputusan.
AI menawarkan satu hal yang benar-benar bernilai: mengubah tumpukan itu menjadi pola yang bisa ditindaklanjuti.
Baca juga: Literasi Digital sebagai Kunci Keberlanjutan Bisnis di Era Ekonomi Digital
Dari Jejak Digital ke Prediksi Kebutuhan
Hasil kajian menegaskan bahwa AI mampu mengidentifikasi pola perilaku pelanggan lebih akurat, termasuk memprediksi kebutuhan berdasarkan histori pembelian dan interaksi pelanggan sebelumnya.
Penelitian ini menampilkan contoh yang mudah dipahami.
Amazon menggunakan AI untuk membaca purchase history dan perilaku browsing agar rekomendasi produk menjadi relevan, sementara Netflix menganalisis viewing patterns untuk menyarankan tontonan yang sesuai preferensi sehingga pengalaman pengguna meningkat.
Jenis data yang disorot juga sangat operasional: purchase history, interaksi di media sosial, dan preferensi pencarian.
Ini penting karena data perilaku biasanya lebih “jujur” dibanding profil demografis.
Dari sinyal perilaku, model prediktif bisa mengantisipasi kebutuhan sebelum pelanggan menyadarinya, misalnya kapan pelanggan cenderung repeat order, kapan minat mulai turun, atau kategori apa yang berpeluang dibeli berikutnya.
Kutipan yang merangkum posisi riset ini muncul langsung di naskah.
Menurut dosen Umsida Alshaf Pebrianggara dalam artikel tersebut, AI mampu “identify customer preferences and needs” sebagai fondasi perancangan strategi pemasaran yang lebih personal dan efisien.
Lihat juga: Kejar Target Profesor Sebelum Usia 50, Prof Sigit Buktikan Konsistensi Akademik Tanpa Jalan Pintas
Mengubah Prediksi Menjadi Strategi Produk Promo dan Kanal
Prediksi tidak otomatis menjadi uang. Prediksi harus diterjemahkan menjadi strategi yang bisa dieksekusi dan diuji.
Pertama, strategi produk, bila data menunjukkan pelanggan tertentu sensitif pada fitur tertentu, prioritas pengembangan varian, paket, atau bundling bisa diarahkan lebih presisi.
Kedua, strategi promo, bila pola menunjukkan risiko pelanggan berhenti bertransaksi setelah periode tertentu, penawaran retensi lebih baik dipasang sebelum pelanggan menghilang, bukan setelahnya.
Ketiga, strategi kanal, bila sinyal paling kuat datang dari media sosial, maka konten, iklan, dan respons layanan perlu dipusatkan di sana, bukan disebar rata.
Agar implementasi tidak berakhir sebagai “AI untuk gaya”, perusahaan perlu indikator yang jelas.
Di sisi model, akurasi prediksi dapat dievaluasi lewat ukuran error.
Di sisi bisnis, ukur dampaknya pada hasil, kenaikan conversion, peningkatan pembelian ulang, penurunan churn, serta efisiensi waktu dan biaya analisis.
Paper ini menekankan bahwa AI membantu pemrosesan data dalam skala besar secara cepat dan akurat sehingga keputusan pemasaran dapat dibuat lebih tepat waktu.
Pada akhirnya, AI bukan pengganti strategi. AI adalah cara yang lebih disiplin untuk membaca pelanggan, memprediksi kebutuhan, lalu menguji apakah keputusan produk, promo, dan kanal benar-benar makin relevan.
Penulis: Indah Nurul Ainiyah
