iProspect Logo

Bagaimana Privasi Data dan Personalisasi di Paid Search Mampu Menarget Audiens yang Tepat?

Masifnya perkembangan iklan digital saat ini membawa banyak perubahan terhadap bisnis dan konsumen. Keadaan ini pun memunculkan banyak istilah baru yang marak digunakan, misalnya Pay-per-Click (PPC) yang merujuk pada metode kerja sama periklanan, serta privasi data konsumen yang kini menjadi perhatian khusus banyak konsumen saat ini.

Nah, sebagai seorang konsumen, pernahkah Anda tengah tertarik pada satu produk atau jasa dan tiba-tiba iklannya muncul di layar laptop atau smartphone? Seolah-olah iklan tersebut secara khusus dipersonalisasi hanya untuk Anda.

Bagaimana tanggapan Anda terhadap hal ini? Apakah baik dan sangat menguntungkan atau justru terlihat menakutkan?

Sebagai advertiser, brand, agensi, atau PPC Marketer, kita pun wajib memposisikan diri sebagai konsumen dan memperhatikan contoh tersebut di atas? Adanya istilah personalisasi akan mampu meningkatkan engagement terhadap konsumen. Namun, demi menghadirkan personalisasi yang efektif dibutuhkan data konsumen yang tepat. Hal inilah yang menjadikan privasi data menjadi isu penting.

iProspect sendiri sudah pernah meluncurkan laporan hasil riset In Brands We Trust yang bekerja sama dengan Microsoft. Kami melakukan survei terhadap 24.000 pelanggan di 16 negara di setiap benua di luar Antartika untuk memahami pandangannya mengenai konsumen terkait privasi, data, personalisasi, dan kepercayaan terhadap sebuah brand atau bisnis.

 

Hubungan Personalisasi dan Privasi

Personalisasi dan privasi adalah hal yang bersifat simbiosis mutualisme di mana keduanya saling menguntungkan dan tidak ada pihak yang dirugikan. Namun pertentangannya terletak pada ketidakkonsistenan dengan apa yang diinginkan serta diharapkan oleh konsumen dan apa yang kita berikan sebagai marketer.

Personalisasi merupakan apa yang dipercaya oleh marketer demi meningkatkan pengalaman konsumen serta keterlibatannya pada brand. Sayangnya, biaya personalisasi yang melibatkan teknologi dan waktu sering kali tidak memenuhi harapan pelanggan.

Kondisi ini pun yang sering membuat marketer mengalami kegagalan. Untuk menciptakan personalisasi yang akurat, dibutuhkan personalisasi 1:1 atau seimbang berdasarkan target audiens yang didapatkan dari data yang ada.

 

Pandangan Konsumen terhadap Privasi Data & Personalisasi

Masalahnya, berdasarkan riset yang dilakukan oleh iProspect menemukan jurang pemisah terbesar saat ini adalah konsumen merasa bahwa mereka tidak mendapatkan manfaat dari aktivitas berbagai data pribadi ini. Hanya 15% responden yang merasa mendapatkan manfaat dari data yang mereka bagikan.

Selain itu, dua pertiga konsumen memiliki sedikit atau bahkan tidak ada sama sekali pemahaman mengenai bagaimana sebenarnya perusahaan menggunakan data pribadi mereka. Responden hanya akan bersedia membagikan data pribadi mereka kepada perusahaan atau brand dengan imbalan. Berikut datanya:

  • 57% responden menginginkan hadiah atau diskon khusus untuk barang atau layanan
  • 57% responden berharap harga khusus dengan mendapatkan diskon atau uang kembali.
  • 56% responden menginginkan contoh produk atau jasa yang gratis
  • 54% responden berharap akses gratis terhadap sebuah jasa
  • 51% responden menginginkan opsi pengiriman gratis atau yang diupgrade
  • 47% responden berharap akses gratis terhadap konten
  • 44% responden bersedia membantu perusahaan meningkatkan produk atau layanannya
  • 42% responden menginginkan pembayaran otomatis dan berulang
  • 40% responden berharap layanan pelanggan yang lebih personal
  • 39% responden menginginkan opsi pembelian atau pembayaran dipercepat

Intinya, konsumen tetap ingin diuntungkan dan data yang diberikan harus bernilai bagi mereka. Dengan begini, personalisasi bukan hanya masalah privasi data atau kepercayaan, tetapi pengalaman lebih yang didapatkan oleh konsumen.

 

Personalisasi dengan Audience Targeting di Paid Search

Selama ini Search hanya fokus kepada keywords dan produk, saat ini Search telah mengalami perubahan berupa Audience-Centric. Keywords ditambahkan dengan demografi, dihubungkan dengan data untuk audience targeting agar bisa mendapatkan customer tertentu. Beberapa hal yang perlu dipikirkan saat melakukan audience targeting:

  1. Buatlah Segmentasi Audience dan List secara lengkap
  2. Ketahui perbedaan antara keperluan dan ekspektasi audiens
  3. Fokuslah hanya pada kata-kata yang sering digunakan audiens
  4. Sesuaikan Keyword, Bid Strategy, Ad Copy, dan Landing Page terhadap audiens yang berbeda

Itulah ulasan lengkap mengenai privasi data dan personalisasi di Paid Search yang bertujuan untuk menargetkan audiens yang tepat. Selamat bereksperimen!