Riset pasar digital menjanjikan banyak data, terima kasih yang dapat kita lihat di dalam “kepala konsumen”. Tapi apa yang sebenarnya ada dalam riset ini? Apa metode, tujuan, dan tantangannya?
Riset Pasar Digital Menjadikan Internet sebagai Sumber Data
Untuk waktu yang lama, jajak pendapat dan survei melalui telepon yang dilakukan di jalan, di department store atau dengan kelompok yang diundang merupakan sumber informasi pilihan peneliti pasar untuk membuat keputusan pemasaran. Namun di saat semua kelompok sosial benar-benar aktif di internet dan berbagi pendapatnya di sana, sumber informasi yang jauh lebih lengkap tersedia. Satu-satunya masalah adalah mengetuknya dengan benar, dan itulah yang dilakukan oleh riset pasar digital. Itu mencari media sosial, blog, forum, komentar, dan sumber lain untuk informasi yang relevan, untuk memastikan preferensi dan kebutuhan pelanggan.
Apa itu Riset Pasar Digital?
Riset pasar digital menggambarkan analisis dan evaluasi informasi yang diperoleh di dan dari World Wide Web. Ini dilakukan dengan menggunakan pemrosesan data digital, yang berkisar dari analisis manual kumpulan data hingga kecerdasan buatan (AI).
Bagaimana cara kerjanya?
Orang sering mengaitkan riset ini dengan big data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan yang menyertainya. Namun, tidak harus serumit itu.
Skala Kecil
Bahkan pemilik toko online melakukan riset pasar saat mengevaluasi produk mana yang paling laku. Jika dia tahu apa itu, dia bisa menambahkan barang serupa atau pelengkap ke koleksinya. Demikian pula, penilaian permintaan dukungan pelanggan juga merupakan bentuk riset pasar digital. Melihat ulasan produk juga merupakan bagian dari itu.
Skala Besar
Perusahaan seperti Facebook dan Google terus melakukan pemasaran digital dalam skala yang sangat besar. Mereka melakukan segalanya untuk menangkap preferensi dan kebutuhan pengguna mereka untuk kemudian membuat profil periklanan yang sangat cocok untuknya. Untuk melakukan itu mereka mengandalkan beragam algoritme yang selalu mereka sempurnakan, serta pelacakan pengguna dan tentu saja kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin secara khusus memiliki AI yang sangat maju dalam beberapa tahun terakhir. Ini melibatkan metode dimana perangkat lunak (algoritma) diberi makan dengan data pelatihan. Berdasarkan informasi ini, perangkat lunak secara mandiri mendeteksi keteraturan atau pola tertentu dalam data pelatihan. Berbekal pola dan keteraturan yang dipelajari ini, perangkat lunak kemudian dapat menganalisis data yang tidak dikenal.
