Pemodelan Statistik Untuk Mengembangkan Strategi Pemasaran Yang Efektif

Pemodelan, apa kaitannya dengan strategi pemasaran ? Tampaknya belum banyak yang mengupas pentingnya pemodelan statistik dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan kebijakan pemasaran.

Aktifitas pemasaran sebuah perusahaan, tentunya sangat beragam. Mulai dari advertising (iklan), direct mail (penyebaran brosur), sales promotion (promosi penjualan), personal selling (penjualan langsung) maupun aktifitas public relation. Apakah semuanya harus dilakukan ? Dengan porsi yang samakah semua aktifitas tersebut harus dilakukan. Sebagai marketer profesional, tentunya semua aktifitas tersebut tidak harus dilakukan. Tidak semua produk/jasa harus beriklan dan kalaupun harus beriklan, tidak semua produk atau jasa harus beriklan sepanjang masa.

Pada dasarnya, jika seorang marketer mampu menentukan aktifitas pemasaran yang layak untuk dilakukan dan bagaimana cara melakukannya, maka semua aktifitas tersebut akan berkorelasi positif dengan peningkatan jumlah pangsa pasar ataupun malah berdampak langsung terhadap penjualan.

Beberapa metode statistik telah banyak membantu untuk menilai aktifitas pemasaran mana yang membawa dampak pada hasil penjualan. Tentunya harus didukung oleh data periodik kuantitatif maupun kualitatif dari perusahaan yang bersangkutan. Hasil penjualan dan jumlah pangsa pasar dapat dikorelasikan dengan biaya-biaya pemasaran yang telah dikeluarkan, aktifitas-aktifitas pemasaran yang dilakukan berikut dengan respon pada saat aktifitas-aktifitas tersebut dijalankan. Inilah salah satu cara untuk menilai kondisi sekarang, para marketer sering menginstilahkan dengan evaluasi pemasaran. Dari sini, audit pemasaran juga berjalan karena jika ada aktifitas yang berkorelasi negatif, maka aktifitas tersebut harus ditinjau ulang. Bisa jadi memang aktifitas tersebut tidak seharusnya dilakukan atau bisa jadi sebenarnya perlu, namun cara melakukannya yang salah. Dalam hal ini, seorang marketer harus fair terhadap evaluasi yang dilakukan.

Lalu, untuk aktifitas ke depan apa peran pemodelan statistik ?
Dengan adanya data masa lalu, fakta-fakta dan hasil evaluasi saat ini, maka peramalan ke depan tentunya dapat dilakukan. Dengan berbagai metode pemodelan : time series, regresi atau SEM dan bahkan kini dengan metode bayesian, kita akan mengetahui berapa pangsa pasar yang diperoleh dalam lima tahun kedepan jika advertising dilakukan, atau seberapa laba yang akan diperoleh dalam satu tahun kedepan jika dilakukan gebyar sales promotion (promosi penjualan) dan tentunya masih banyak lagi yang akan dapat diprediksi dengan pemodelan ini.