Apa yang Sebenarnya Perlu Anda Ketahui dari Persona Segmentation?

Kita sudah melewati era di mana audiens ditangani sebagai satu kelompok besar. Saat ini kita berada di era individualization. Langkah pertama menuju ke sana adalah persona segmentation.

Berbeda dari segmentasi tradisional yang hanya mengandalkan demografi dan pola pembelian, persona segmentation melakukan pengelompokan audiens berdasarkan:

• Perilaku, misalnya skor kecenderungan yang ditentukan oleh waktu, konten, penawaran, kanal dan lokasi.
• Pengaruh, baik di dunia nyata maupun sosial.

Dari definisi ke eksekusi berbasis AI

Setelah persona ditetapkan dengan parameter spesifik, sistem otomasi modern seharusnya bisa langsung mencocokkan data audiens ke dalam persona tersebut dengan bantuan machine learning dan/atau artificial intelligence, bukan lagi sekadar intuisi pemasar. Proses ini harus terus belajar dan menyesuaikan grup persona seiring waktu.

Penting diingat, bahkan dalam satu brand, persona bisa berbeda tergantung pada pasar, budaya dan perilaku audiens. Itulah sebabnya, mengidentifikasi persona yang tepat dan menargetkannya secara kontekstual melalui kanal yang sesuai sangat penting untuk sales attribution. Semua itu perlu terus divalidasi dan diperbarui dengan machine learning.

Mengelola hingga 5 persona utama

Pada titik tertentu, sebuah merek biasanya memiliki hingga 4 atau 5 persona. Dari jumlah tersebut, 3 persona pertama biasanya menjadi target utama. Persona ini harus terus disempurnakan dengan algoritma machine learning dan deep learning agar brand bisa benar-benar terhubung dengan audiens.

Bagaimana RESUL membantu

Resulticks, platform otomasi pemasaran real-time kami, membantu brand mendefinisikan persona mereka, mencocokkannya dengan dataset yang ada, serta memberikan rekomendasi otomatis untuk pengelompokan. Tidak hanya itu, sistem ini juga dapat memberikan skor di level audiens individual.

Tentang RESUL

RESUL lebih dari sekadar Customer Data Platform (CDP). Ini adalah Customer and Audience Data Platform (ADP) generasi terbaru yang dirancang untuk menghadirkan keterlibatan pelanggan secara real-time dan personalisasi berbasis AI. Dengan menggabungkan data pelanggan dan audiens dari semua kanal, online maupun offline, RESUL menciptakan satu sumber data terpercaya yang mendukung pengambilan keputusan berbasis data di seluruh organisasi.

Platform ini memungkinkan segmentasi audiens lanjutan, aktivasi omnichannel dan personalisasi real-time secara cerdas dalam skala besar. Dengan kepatuhan terhadap regulasi data, kemampuan analitik prediktif dan integrasi mulus dengan marketing stack yang sudah ada, RESUL membantu brand mengubah data pelanggan menjadi pertumbuhan nyata dan hasil bisnis yang terukur.

Source: (https://www.go.resul.io/blog/personas-segmentation)

Penulis: Dakshen Ram | Penerjemah: Gita Agustina