Panduan Langkah-demi-Langkah untuk Strategi Pemasaran Perilaku

Apa itu pemasaran berbasis perilaku

Pemasaran berbasis perilaku adalah strategi berbasis data yang menyesuaikan konten, iklan, dan pengalaman berdasarkan tindakan, preferensi, dan pola keterlibatan pengguna sebelumnya. Alih-alih hanya bergantung pada demografi, metode ini memanfaatkan sinyal perilaku—klik, waktu di situs, pengabaian keranjang belanja, dan lainnya—untuk memberikan pemasaran yang sangat dipersonalisasi. Menurut laporan State of Marketing 2025 dari HubSpot, 77% pemasar berkinerja tinggi mengatakan bahwa data perilaku adalah aset utama mereka untuk personalisasi. Pendekatan ini meningkatkan relevansi dan ROI di seluruh kampanye email, web, dan iklan, yang menjadi inti dari ekosistem personalisasi prediktif.

Jenis data yang digunakan dalam pemasaran berbasis perilaku

Pemasaran perilaku berkembang dengan data yang menangkap niat pengguna secara real-time dan pola keterlibatan jangka panjang. Data ini mendukung personalisasi berbasis AI, membantu merek merespons lebih cepat dan lebih tepat di berbagai saluran. Mari jelajahi jenis data perilaku kritis yang digunakan untuk membentuk strategi pemasaran yang efektif:

• Data keterlibatan

Ini mencakup tampilan halaman, klik, perilaku gulir, dan waktu menonton video. Indikator ini sangat penting untuk menentukan tingkat minat dan ketertarikan terhadap konten. Model AI memprioritaskan pengguna dengan skor keterlibatan yang tinggi untuk penargetan ulang dan penyesuaian urutan konten. Data ini juga membantu memicu pengalaman dinamis di berbagai platform.

• Data transaksional

Data transaksional mencakup riwayat pembelian, nilai rata-rata pesanan (AOV), penggunaan kupon, dan perilaku keranjang belanja. Data ini memainkan peran penting dalam segmentasi pengguna berdasarkan nilai, frekuensi, dan loyalitas. Menurut Consumer Behavior Benchmark tahun 2025 dari McKinsey, bisnis yang menggunakan rekomendasi berbasis AI transaksi mengalami peningkatan 28% dalam konversi upsell. CDP sekarang menggunakan data ini untuk mempersonalisasi harga, bundling, dan alur keterlibatan ulang.

• Data kontekstual

Variabel kontekstual mencakup jenis perangkat, browser, sistem operasi, dan waktu sesi. Sistem AI memproses data ini untuk menyesuaikan tata letak, panjang konten, dan nada pesan secara dinamis. Pemasar menggunakannya untuk menentukan waktu kampanye dengan lebih tepat dan meningkatkan alur pengguna di berbagai layar. Hal ini membantu mengurangi hambatan sambil meningkatkan potensi konversi.

• Data pencarian dan navigasi

Data pencarian dan navigasi mencerminkan niat langsung pengguna dan pola perjalanan di situs. Data ini mencakup masukan kata kunci, riwayat penelusuran, penggunaan filter, dan waktu yang dihabiskan per kategori. Laporan Pengalaman Digital Adobe 2025 menyatakan bahwa pengoptimalan berdasarkan perilaku pencarian menghasilkan peningkatan 37% dalam penemuan produk. AI menggunakan data ini untuk memberikan rekomendasi kategori yang disesuaikan secara real-time.

• Data interaksi email dan iklan

Tingkat keterbukaan, klik-tayang, tampilan iklan, dan data pentalan memberikan umpan balik tentang efektivitas komunikasi keluar. Model prediktif yang didukung oleh analisis TTS (Text-to-Signal) kini menilai perilaku ini untuk menyempurnakan waktu dan frekuensinya. Platform seperti Klaviyo dan Iterable menggunakan sinyal ini untuk meningkatkan performa kampanye dan mengurangi kelelahan.

Jenis pemasaran perilaku

Pemasaran perilaku dilakukan melalui berbagai strategi berdampak tinggi yang masing-masing memanfaatkan data pengguna secara real-time dan otomatisasi berbasis AI. Format-format ini membantu bisnis menyampaikan konten yang relevan berdasarkan tindakan yang diamati, bukan asumsi. Mari kita jelajahi jenis-jenis dominan pemasaran perilaku yang digunakan di tahun 2025:

• Iklan penargetan ulang

Retargeting memanfaatkan sinyal perilaku, seperti tampilan halaman, pengabaian keranjang, dan minat produk, untuk melibatkan kembali pengguna di berbagai platform. Sistem iklan programatik mengidentifikasi pengguna ini dan menayangkan iklan display atau video dengan waktu yang presisi kepada mereka. Dengan penilaian prediktif, iklan retargeting kini dioptimalkan berdasarkan kemungkinan konversi. Ini mengurangi tayangan yang terbuang dan meningkatkan ROAS.

• Kampanye email terpicu

Email secara otomatis dikirim berdasarkan tindakan pengguna—seperti unduhan, pendaftaran, atau ketidakaktifan. Email ini disusun menggunakan alur logis dan data waktu nyata dari CDP. Alat seperti ActiveCampaign dan Klaviyo kini menggunakan AI untuk memprediksi waktu kirim yang optimal dan menciptakan konten dinamis. Pendekatan ini secara konsisten memberikan tingkat pembukaan dan keterlibatan yang lebih tinggi.

• Rekomendasi produk yang dipersonalisasi

Mesin AI menganalisis pola perilaku—seperti pembelian sebelumnya, riwayat penelusuran, dan waktu kunjungan—untuk memberikan saran produk secara real-time. Sistem rekomendasi ini menggunakan penyaringan kolaboratif atau model peringkat berbasis transformer. Menurut laporan personalisasi McKinsey tahun 2025, 71% pertumbuhan pendapatan eCommerce sekarang berasal dari penemuan produk yang didorong secara algoritmik.

• Konten situs web dinamis

Halaman web secara dinamis menyesuaikan berdasarkan masukan perilaku, menampilkan spanduk, ajakan bertindak (CTA), atau produk yang berbeda sesuai segmen pengguna tertentu. Lapisan pengambilan keputusan AI membaca perilaku selama sesi untuk menyesuaikan tata letak secara real-time. Hal ini meningkatkan pengalaman pengguna (UX) sekaligus mempercepat jalur konversi. Merek menggunakan ini untuk memperpendek funnel dan mengurangi tingkat bounce.

• Notifikasi push berbasis perilaku

Pesan push dikirim berdasarkan perilaku pengguna dalam aplikasi atau situs—seperti ketidakaktifan, aktivitas wishlist, atau pelacakan penurunan harga. Model AI memprioritaskan urgensi, waktu, dan format konten untuk setiap pengguna. Data Wyzowl tahun 2025 menunjukkan notifikasi push yang dipicu oleh perilaku memiliki rasio klik 2,4 kali lebih tinggi dibandingkan kampanye berbasis waktu.

Cara mengenali sinyal perilaku yang paling penting

Tidak semua tindakan pengguna memiliki nilai yang sama—beberapa perilaku menunjukkan maksud yang jelas, sementara yang lain hanya gangguan. Untuk mengoptimalkan kinerja pemasaran, bisnis harus memprioritaskan perilaku dengan sinyal tinggi menggunakan data sains dan model cerdas. Berikut adalah indikator perilaku utama yang menjadi fokus pemasar pada tahun 2025:

• Perilaku yang terkait dengan konversi

Tindakan yang langsung terkait dengan konversi—seperti penambahan ke keranjang, inisiasi pembayaran, atau melihat halaman harga—memiliki tingkat sinyal paling tinggi. Perilaku ini digunakan untuk memicu alur kerja remarketing atau penawaran diskon. Model AI sekarang memberikan skor probabilitas waktu nyata untuk peristiwa ini, menjadikannya pusat penargetan prediktif:

• Frekuensi dan keterkinian

Kunjungan berulang dan interaksi terbaru adalah indikator kuat dari minat yang sedang berlangsung atau niat pembelian. Pemodelan RFM (Recency, Frequency, Monetary) banyak diterapkan untuk memberi peringkat pengguna berdasarkan nilai dan urgensi. Menurut "Customer Insights Brief 2025" dari HubSpot, kampanye yang dioptimalkan berdasarkan keterkinian mencapai peningkatan 36% dalam tingkat respons. Pendekatan ini membantu memprioritaskan calon pelanggan aktif dibandingkan dengan pengunjung pasif.

• Kedalaman keterlibatan sesi

Metrik seperti tingkat gulir, waktu di halaman, dan penyelesaian video menunjukkan minat yang lebih mendalam pada konten atau detail produk. Sistem penilaian AI kini mempertimbangkan perilaku ini untuk menentukan penempatan konten atau penawaran berikutnya. Keterlibatan sesi yang tinggi biasanya berkorelasi dengan kesiapan pada tahap tengah funnel.

• Tujuan alur navigasi

Jalur pengguna melalui situs web—seperti menavigasi dari kategori ke produk ke keranjang—sering kali mengungkapkan rangkaian konversi. Heatmap dan alat pemetaan perjalanan mengidentifikasi alur mana yang paling prediktif. Pemasar menggunakan wawasan ini untuk menyederhanakan UX dan menghilangkan gesekan pada proses drop-off. Analisis jalur juga membantu mengungkap rute konversi yang kurang optimal.

Pemasaran perilaku modern membutuhkan lebih dari sekadar data—dibutuhkan konten visual waktu nyata yang mencerminkan tindakan dan niat pengguna. Di sinilah Pippit berperan. Sebagai mesin kreatif bertenaga AI, Pippit menerjemahkan sinyal perilaku seperti klik, aktivitas keranjang, dan jalur penelusuran menjadi visual dinamis yang disesuaikan. Dengan mengotomatiskan pembuatan gambar dan video dalam skala besar, Pippit memastikan setiap pengguna melihat konten yang terasa relevan secara pribadi—meningkatkan keterlibatan, konversi, dan daya ingat merek.

Bagaimana visual pemasaran perilaku menjadi mudah dengan Pippit

Pippit adalah agen AI kreatif Anda—platform bertenaga AI generasi berikutnya yang dibuat untuk pemasar, UMKM, pencipta individu, dan profesional yang berorientasi pada pertumbuhan dengan fokus pada pemasaran perilaku. Dengan memanfaatkan pembelajaran mesin multimodal yang canggih, Pippit mengubah segala jenis konten menjadi video yang menarik, manusia digital berbasis AI, foto berbicara, dan desain grafis dinamis yang berbicara langsung dengan perilaku dan preferensi pengguna. Fitur adaptasi pemasaran yang kuat, kemampuannya menciptakan konten viral, dan kemampuan konten buatan pengguna (UGC) yang terukur menjadikan Pippit mesin konten yang ringan namun serbaguna. Ini memungkinkan Anda untuk dengan cepat menghasilkan visual yang disesuaikan dengan perilaku yang memikat audiens Anda, meningkatkan personalisasi, dan mendorong hasil rujukan serta konversi yang dapat diukur di pasar global.

Bagian 1: Gunakan Pippit untuk membuat video yang mendukung keberhasilan pemasaran berdasarkan perilaku

Keberhasilan dalam pemasaran berdasarkan perilaku bergantung pada seberapa baik video Anda mencerminkan niat dan tindakan pengguna. Dengan Pippit, Anda dapat membuat video berbasis data yang menarik perhatian dan mendorong keterlibatan yang lebih mendalam. Alat AI-nya menyelaraskan visual dengan tren perilaku waktu nyata. Klik tautan di bawah untuk mulai membuat video yang berdampak dan menginspirasi audiens Anda untuk bertindak!

Langkah 1
1. Unggah tautan produk atau media

Bergabunglah dengan Pippit dan buka \"Video Generator\" bertenaga AI yang dirancang untuk memanfaatkan wawasan perilaku untuk pemasaran berdampak tinggi. Mulailah dengan cara apa pun yang Anda suka—ketik ide singkat, unggah foto, atau tempelkan halaman produk Anda. Pippit akan melanjutkannya dari sana.

LANGKAH 2
1. Atur dan edit

Manfaatkan alat bertenaga AI dari Pippit untuk membuat video produk yang disesuaikan dengan perilaku dan preferensi aktual audiens Anda. Klik ikon pensil berlabel \"Edit video info.\" Di sinilah Anda memasukkan nama merek, logo, pembuka, dan kategori Anda. Gulir ke bawah untuk menambahkan detail kampanye lainnya seperti sorotan, gaya promosi, dan target audiens. Dengan fitur \"Pilih jenis & skrip yang diinginkan,\" pilih gaya video dan pesan yang mencerminkan cara pengguna Anda berinteraksi—maksimalkan relevansi dan respons. Personalisasi avatar, pengisi suara, dan nada di "Pengaturan video" agar sesuai dengan maksud dan pola penjelajahan audiens. Ketuk "Buat" dan dapatkan video yang didorong oleh perilaku yang terhubung secara emosional dan mendorong tindakan.

Pilih dari template video cerdas AI yang dirancang untuk mencerminkan sifat perilaku audiens Anda—mulai dari kecepatan gulir hingga preferensi konten. Alat "Pengeditan cepat" memungkinkan Anda untuk menyesuaikan skrip dan tampilan dengan cepat sesuai dengan tindakan pengguna secara real-time. Untuk memaksimalkan dampak, gunakan "Edit lebih banyak" dan sempurnakan setiap lapisan—teks, pengisi suara, dan nada—untuk video yang selaras dengan cara berpikir, merasakan, dan bertindak pengguna Anda.

LANGKAH 3
1. Ekspor video Anda

Sebelum membagikan, pastikan video yang dibuat oleh AI Anda selaras dengan wawasan perilaku—apakah video tersebut mencerminkan apa yang biasanya diklik, ditonton, atau dibagikan oleh audiens Anda? Sesuaikan visual, teks overlay, dan nada suara agar sesuai dengan isyarat keterlibatan ini. Setelah dioptimalkan, klik "Ekspor" dan sebarkan video di berbagai platform atau dalam funnel pemasaran perilaku Anda. Gunakan pengaturan spesifik kanal untuk menjaga konsistensi psikologis dan meningkatkan tingkat respons.

Bagian 2: Panduan langkah demi langkah membuat poster dengan Pippit untuk kesuksesan pemasaran berbasis perilaku

Mendesain poster yang benar-benar beresonansi dimulai dengan memahami bagaimana audiens Anda berpikir, mengklik, dan mengonversi. Dengan Pippit, Anda bisa membuat poster berbasis perilaku yang mencerminkan tindakan dan preferensi pengguna nyata. Sesuaikan tata letak, pesan, dan visual agar sesuai dengan pola keterlibatan. Klik tautan di bawah ini untuk mulai membuat poster yang memberikan dampak lebih dalam dan menginspirasi tindakan!

LANGKAH 1
1. Akses AI design

Desain poster pemasaran yang selaras dengan perilaku pengguna nyata menggunakan Pippit "Image Studio." Mulailah dengan memilih alat "AI design" dan masukkan prompt yang terinspirasi oleh tindakan audiens—seperti klik, kedalaman gulir, berbagi, atau pemicu pembelian. Aktifkan "Enhance prompt" untuk memungkinkan AI menafsirkan isyarat perilaku dan menyarankan visual yang sesuai. Pilih antara poster produk atau poster kreatif, kemudian sesuaikan suasana hati dan gaya agar mencerminkan pola emosional dan pengambilan keputusan audiens Anda. Tekan "Generate" untuk menciptakan visual yang mempengaruhi tindakan melalui desain berbasis perilaku.

LANGKAH 2
1. Kustomisasi poster Anda

Mulailah dengan template yang dihasilkan oleh AI dan disesuaikan dengan perilaku audiens Anda—apa yang mereka klik, sukai, dan paling sering libatkan. Gunakan alat "AI background" untuk meningkatkan konteks visual berdasarkan pola perhatian pengguna. Sempurnakan tipografi dan teks untuk memperkuat insentif referensi, lalu ketuk "Edit more" untuk menambahkan elemen desain yang sesuai dengan perilaku seperti filter, stiker, atau efek untuk dampak maksimal.

LANGKAH 3
1. Selesaikan dan ekspor draf Anda

Sebelum mengekspor, tinjau poster yang dihasilkan AI Anda melalui perspektif perilaku: apakah itu mencerminkan rentang perhatian, preferensi, dan penggerak emosional audiens Anda? Sesuaikan komponen desain—seperti ketebalan font, kontras warna, atau hierarki tata letak—untuk dampak perilaku yang maksimal. Simpan desain Anda dalam format JPG atau PNG dengan kualitas tinggi, siap digunakan dalam kampanye yang dipicu oleh perilaku. Pippit memudahkan penerjemahan wawasan perilaku menjadi visual referensi yang berkinerja tinggi.

Temukan lebih banyak fitur Pippit untuk meningkatkan visual pemasaran berbasis perilaku

Mulai dari pembuatan video dinamis hingga alat pengeditan bertenaga AI, Pippit membantu Anda membuat konten yang sesuai dengan tindakan dan preferensi pengguna. Temukan bagaimana fitur cerdas ini dapat memperbesar dampak pemasaran Anda dan meningkatkan keterlibatan:

• Video avatar AI

Avatar AI Pippit menawarkan perubahan pakaian dengan satu klik, suara, gender, dan industri, beradaptasi secara mulus untuk promosi serius maupun kampanye yang menyenangkan. Manusia virtual ini menyajikan produk secara alami—\"memegang\" barang untuk menampilkannya secara otentik dalam pengaturan live commerce seperti fesyen dan kecantikan. Dengan mewujudkan skenario kehidupan nyata daripada membacakan skrip, mereka melibatkan audiens secara emosional, membimbing pengguna melalui penemuan dan uji coba produk yang selaras dengan petunjuk perilaku mereka. Anda juga dapat mempersonalisasi suara, gender, tipe tubuh, dan nada profesional masing-masing avatar untuk mencerminkan audiens target Anda dan meningkatkan keterhubungan.

• Analitik dan penerbit

Dapatkan wawasan mendalam tentang bagaimana audiens Anda berinteraksi dengan setiap elemen visual—melacak klik, berbagi, waktu menonton, dan banyak lagi. Pippit's analitik media online memungkinkan Anda mengoptimalkan konten berdasarkan pola keterlibatan pengguna, memastikan strategi referensi dan konversi Anda merespons perilaku yang sebenarnya. Publikasikan di berbagai platform dengan penargetan perilaku yang konsisten untuk jangkauan maksimal. Dengan wawasan ini, Anda dapat menyempurnakan bukan hanya apa yang Anda bagikan, tetapi juga kapan dan di mana, berdasarkan peta panas perilaku dan kurva kinerja konten.

• Template yang dapat disesuaikan

Pilih dari perpustakaan template yang kaya yang dirancang untuk memenuhi tujuan pemasaran perilaku tertentu—baik itu meningkatkan klik, berbagi, atau konversi. Sesuaikan tata letak dan pesan dengan mudah untuk mencerminkan preferensi audiens dan tahap perjalanan mereka, menciptakan kampanye yang terasa personal dan berdampak. Template ini didukung oleh prinsip-prinsip psikologi desain agar selaras dengan rentang perhatian, pemicu keputusan, dan kebiasaan menonton.

• Latar belakang AI

Tingkatkan latar belakang secara otomatis menggunakan AI yang menganalisis data perhatian penonton dan respons emosional. Dengan memfokuskan pada elemen visual utama dan meminimalkan gangguan, fitur latar belakang AI Pippit memastikan konten Anda mempertahankan perhatian di tempat yang paling penting, meningkatkan keterlibatan dan efektivitas rujukan. Anda juga dapat menghasilkan adegan berbasis suasana hati yang sesuai dengan profil emosional audiens Anda, memperkuat dampak bawah sadar dari visual Anda.

Tips menggunakan pemasaran berbasis perilaku

Mengubah data perilaku menjadi hasil memerlukan lebih dari sekadar akses—ini membutuhkan sistem yang dibangun berdasarkan otomasi, relevansi, dan iterasi. Dengan personalisasi berbasis AI yang menjadi standar, kuncinya terletak pada mengaktifkan sinyal secara strategis di seluruh perjalanan pengguna. Berikut adalah teknik penting yang diterapkan oleh pemasar modern untuk mendapatkan hasil yang dapat diukur:

• Gunakan CDP berbasis AI untuk segmentasi

Customer Data Platforms (CDP) dengan kemampuan AI terintegrasi menyatukan sinyal perilaku dari email, web, dan aplikasi menjadi segmen yang dapat ditindaklanjuti. Sistem ini sekarang mendukung alur data real-time yang secara otomatis memicu pengalaman yang dipersonalisasi. Misalnya, Salesforce CDP menggunakan profil berbasis perilaku untuk menawarkan penawaran dinamis 1:1 dalam skala besar.

• Susun alur kerja otomatis berbasis pemicu

Pemicu perilaku—seperti pengabaian keranjang, tampilan produk, atau kunjungan berulang—harus segera memulai alur kerja tanpa penundaan. Alat otomatisasi seperti HubSpot dan Klaviyo terintegrasi dengan API berbasis acara untuk merespons secara instan. Kampanye email terpicu yang dikirim dalam 30 menit setelah aktivitas keranjang memiliki tingkat buka 43% lebih tinggi, menurut laporan Benchmark Email Klaviyo 2025.

• Uji A/B secara terus-menerus pada varian perilaku

Uji konten berdasarkan kelompok perilaku pengguna untuk meningkatkan efektivitas pesan. Misalnya, kirim dua penawaran berbeda kepada pengguna yang menonton video dibandingkan dengan mereka yang hanya mengunjungi halaman produk. Alat uji AI sekarang secara otomatis mengoptimalkan berdasarkan performa segmen perilaku secara real time. Ini membantu mengungkap apa yang mendorong klik, konversi, atau penurunan aktivitas.

• Personalisasi di seluruh perjalanan

Gunakan perilaku tidak hanya untuk iklan dan email, tetapi juga untuk personalisasi situs web saat sesi berlangsung, notifikasi dorong, dan balasan chatbot. Pengunjung yang sering menjelajahi kategori ramah lingkungan mungkin akan melihat lencana produk berkelanjutan selama sesi mereka. Kontinuitas ini membangun kepercayaan dan menjaga relevansi pesan di setiap titik interaksi.

• Sesuaikan sinyal dengan tujuan konversi

Peta sinyal perilaku kembali ke KPI spesifik—seperti kualifikasi prospek, penjualan tambahan, atau pemulihan keranjang—dan nilai poinnya. Tidak semua perilaku setara: kunjungan yang terpental kurang penting dibandingkan melihat halaman harga atau waktu yang dihabiskan untuk membandingkan produk. Adobe Experience Platform menggunakan penilaian perilaku untuk memprediksi pergerakan saluran penjualan dan mempersonalisasi rekomendasi sesuai kebutuhan.

Contoh pemasaran berbasis perilaku dalam kehidupan nyata

Pemasaran berbasis perilaku bukan hanya teori—ini telah diterapkan oleh merek-merek terkemuka untuk menghasilkan hasil yang terukur. Dari ecommerce hingga hiburan, perusahaan mengubah perilaku pengguna menjadi tindakan berbasis data yang meningkatkan kinerja di seluruh saluran. Di bawah ini adalah contoh aplikasi unggulan dari pemasaran berbasis perilaku yang sedang beraksi:

• Rekomendasi produk real-time Amazon

Amazon menggunakan sinyal perilaku seperti tampilan produk, pembelian sebelumnya, dan riwayat pencarian untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi di setiap titik interaksi. Mesin rekomendasi berbasis AI miliknya berkontribusi terhadap lebih dari 35% dari total penjualannya, menurut Laporan Personalisasi Ritel McKinsey 2025. Saran yang sangat terfokus ini secara dinamis berkembang sesuai dengan perilaku pengguna.

• Playlist Discover Weekly dari Spotify

Spotify menganalisis riwayat mendengarkan, melewati lagu, dan perilaku pemutaran ulang untuk menghasilkan playlist yang dipersonalisasi setiap minggu. Sistem ini menggunakan penyaringan kolaboratif dan input multi-modal untuk mencocokkan rekomendasi dengan selera pribadi dan tren kolektif. Model personalisasi berbasis perilaku ini menjaga tingkat keterlibatan tetap tinggi dan tingkat churn tetap rendah.

• Karya seni dan thumbnail yang dipersonalisasi milik Netflix

Netflix mengubah thumbnail visual dan video pratinjau berdasarkan riwayat tontonan dan preferensi genre masing-masing pengguna. Jika seorang pengguna sering menonton drama romantis, mereka akan melihat karya seni yang menonjolkan adegan emosional daripada aksi. Penyesuaian visual kecil ini secara signifikan meningkatkan tingkat klik dan waktu tonton.

• Kampanye email yang dipicu oleh Sephora

Sephora mengirim email yang dipicu oleh perilaku berdasarkan aktivitas penelusuran, perilaku keranjang, dan tingkatan loyalitas. Misalnya, meninggalkan produk foundation dapat memicu email yang dipersonalisasi dengan tips pencocokan warna dan video tutorial yang dihasilkan menggunakan alat seperti Pippit. Kampanye ini meningkatkan tingkat keterlibatan ulang dan pemulihan keranjang dengan menyampaikan konten yang sangat relevan.

• Peluncuran produk dalam aplikasi Nike berdasarkan aktivitas pengguna

Aplikasi SNKRS Nike menganalisis keterlibatan pengguna, riwayat pembelian, dan preferensi sneakers untuk memberikan peluncuran produk awal eksklusif. Pengguna yang sangat terlibat menerima pemberitahuan edisi terbatas berdasarkan skor perilaku dalam aplikasi. Taktik ini tidak hanya meningkatkan urgensi tetapi juga memberikan penghargaan terhadap loyalitas merek dengan akses yang disesuaikan.

Kesimpulan

Dalam lanskap pemasaran saat ini, personalisasi bukan lagi opsi—melainkan harapan. Pemasaran perilaku memungkinkan merek melampaui pesan umum dan sebagai gantinya menyampaikan konten yang selaras dengan cara orang berpikir, merasakan, dan bertindak secara online. Dari klik dan pencarian hingga tampilan halaman dan niat pembelian, setiap interaksi menceritakan sebuah cerita. Pemasar yang dapat menerjemahkan sinyal tersebut ke dalam visual yang menarik adalah mereka yang membangun kepercayaan, loyalitas, dan rekomendasi dalam skala besar. Di sinilah Pippit hadir. Sebagai agen kreatif pintar Anda, Pippit menjembatani kesenjangan antara data perilaku dan cerita visual. Ini adalah platform yang berorientasi kreativitas, ramah pencipta global, yang didukung oleh fusi modal, memungkinkan Anda mengubah segala bentuk konten—teks, tautan, gambar, atau prompt—menjadi aset pemasaran perilaku yang menarik. Baik Anda merancang poster referensi, membuat foto berbicara, atau menghasilkan video produk, antarmuka yang sederhana dari Pippit dan fitur AI intuitif membuat proses ini dapat diakses oleh pemasar di semua level. Siap untuk mengubah wawasan perilaku menjadi konten menarik yang berkinerja tinggi? Coba Pippit hari ini dan mulailah berkarya seperti profesional—tanpa rasa kewalahan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQs)

1
1. Bagaimana pemasaran perubahan perilaku bermanfaat bagi pembuatan konten yang dipersonalisasi?

Pemasaran perubahan perilaku berfokus pada memengaruhi tindakan konsumen melalui pesan yang ditargetkan berdasarkan data. Fitur video yang dihasilkan oleh AI Pippit meningkatkan ini dengan menghasilkan visual dan video real-time berdasarkan interaksi pengguna—seperti klik, guliran, dan aktivitas keranjang—membantu pemasar membuat konten yang langsung merespons perilaku yang berkembang. Pendekatan ini meningkatkan kemungkinan konversi sekaligus memperkuat keterlibatan jangka panjang.

2
1. Peran apa yang dimainkan oleh karakteristik perilaku dalam strategi pemasaran?

Pemasaran karakteristik perilaku melibatkan analisis kebiasaan pengguna seperti frekuensi kunjungan, pembelian sebelumnya, dan durasi keterlibatan. Pippit menggunakan wawasan ini untuk membuat visual yang dihasilkan oleh AI yang mencerminkan preferensi individu. Misalnya, pengunjung yang berulang mungkin akan melihat konten bertema loyalitas, sementara pengguna baru mendapatkan video pengenalan produk—memaksimalkan relevansi di semua titik kontak.

3
1. Bagaimana ekonomi perilaku dalam pemasaran diterapkan melalui visual AI?

Ekonomi perilaku dalam pemasaran menggabungkan psikologi dan data untuk memprediksi pola pengambilan keputusan. Pippit mendukung ini dengan menggunakan TTS dan prompt engineering untuk membuat video berbasis avatar yang menarik terhadap bias kognitif seperti urgensi atau bukti sosial. Ketika dipadukan dengan pemicu perilaku, visual ini membimbing pengguna untuk melakukan pembelian yang lebih cepat dan didorong secara emosional.

4
1. Mengapa perilaku dalam pemasaran penting untuk penargetan audiens?

Memahami perilaku dalam pemasaran memungkinkan merek untuk beralih dari kampanye statis ke pengalaman responsif secara waktu nyata. Pippit memanfaatkan ini dengan mengubah sinyal perilaku menjadi gambar yang sadar konteks dan video pendek. Hasilnya adalah media yang beradaptasi berdasarkan di mana pengguna berada dalam perjalanan mereka—meningkatkan presisi penargetan dan relevansi kreatif.

5
1. Bagaimana segmentasi pemasaran perilaku meningkatkan ROI kampanye?

Segmentasi pemasaran perilaku mengkategorikan pengguna berdasarkan tindakan spesifik—seperti penelusuran berulang, perilaku pembayaran, atau interaksi iklan. Pippit terhubung dengan CDP untuk mengotomatisasi pembuatan video dan gambar yang disesuaikan untuk setiap segmen. Tingkat granularitas seperti ini meningkatkan kinerja dengan memastikan setiap visual selaras dengan perilaku konsumen dalam tren dan pemicu pemasaran.