Mengapa Brand FMCG Harus Memahami Pola Belanja Konsumen?
compas.co.id – Beberapa tantangan yang sering dihadapi brand dalam memahami perilaku pola belanja konsumen di e-commerce:
❌ Tidak memiliki data yang cukup untuk memahami preferensi pelanggan.
❌ Sulit memprediksi kapan dan bagaimana konsumen melakukan pembelian.
❌ Kesulitan dalam menyesuaikan strategi pemasaran dengan tren konsumsi yang berubah-ubah.
Solusinya? Menggunakan data real-time untuk mengidentifikasi pola belanja konsumen dan menyesuaikan strategi pemasaran secara lebih efektif.
1️⃣ Pola Belanja Konsumen Indonesia di E-commerce yang Harus Dipahami Brand FMCG
📊 Berbelanja Berdasarkan Momen dan Event Besar → Penjualan melonjak selama Harbolnas, 9.9, 10.10, dan Ramadan.
🛒 Preferensi terhadap Diskon dan Cashback → Konsumen lebih tertarik membeli produk dengan penawaran promo yang menarik.
📈 Perpindahan Konsumen ke Social Commerce → Live shopping di TikTok Shop semakin mempengaruhi keputusan pembelian.
🔄 Tingkat Repeat Purchase yang Berbeda-Beda → Produk dengan kebutuhan rutin seperti perawatan kulit dan makanan memiliki tingkat pembelian ulang yang tinggi.
Brand yang ingin sukses di e-commerce harus memahami tren ini dan mengoptimalkan strategi pemasaran agar tetap relevan dengan preferensi konsumen.
2️⃣ Strategi Brand FMCG dalam Menyesuaikan Pola Belanja Konsumen
✅ 1. Menggunakan Data untuk Memprediksi Waktu Pembelian Konsumen
📌 Masalah: Brand sering menjalankan campaign tanpa mempertimbangkan waktu terbaik untuk beriklan.
📊 Solusi: Menggunakan data historical sales untuk mengidentifikasi kapan konsumen lebih cenderung membeli produk tertentu.
Misalnya:
- Produk kecantikan → Penjualan meningkat menjelang liburan atau event spesial.
- Produk makanan & minuman → Peningkatan terjadi saat musim liburan atau akhir bulan.
Dengan data ini, brand dapat merancang strategi promosi yang lebih efektif berdasarkan momentum penjualan tertinggi.
✅ 2. Menyesuaikan Strategi Harga dan Promo Berdasarkan Preferensi Konsumen
📌 Masalah: Banyak brand menawarkan promo tanpa mempertimbangkan apa yang paling menarik bagi pelanggan.
📊 Solusi: Menggunakan data untuk menentukan promo yang paling efektif berdasarkan kebiasaan belanja pelanggan.
Strategi yang bisa diterapkan:
✅ Diskon bundle & paket hemat → Mendorong pelanggan membeli dalam jumlah lebih banyak.
✅ Cashback & free shipping → Meningkatkan daya tarik produk tanpa harus menurunkan harga terlalu banyak.
✅ Memberikan voucher eksklusif untuk pelanggan loyal → Meningkatkan tingkat repeat purchase.
Dengan menyesuaikan strategi promo berbasis data, brand dapat memaksimalkan efektivitas campaign mereka di e-commerce.
✅ 3. Mengoptimalkan Social Commerce dan Live Shopping untuk Meningkatkan Konversi
📌 Masalah: Banyak brand belum memanfaatkan live shopping secara maksimal untuk meningkatkan penjualan.
📊 Solusi: Menggunakan platform seperti TikTok Shop dan Shopee Live untuk berinteraksi langsung dengan pelanggan.
💡 Strategi live shopping yang efektif:
🎤 Gunakan host yang menarik → Bisa dari tim brand sendiri atau bekerja sama dengan KOL.
🎁 Tawarkan promo khusus selama live berlangsung → Memberikan insentif bagi pelanggan untuk segera membeli.
📊 Gunakan data untuk menentukan jam live terbaik → Menyesuaikan dengan jam belanja puncak pelanggan.
Dengan strategi yang tepat, brand bisa meningkatkan engagement dan konversi lebih tinggi melalui live shopping.
✅ 4. Menganalisis Tren Repeat Purchase untuk Meningkatkan Retensi Pelanggan
📌 Masalah: Banyak pelanggan hanya membeli sekali tanpa melakukan repeat purchase.
📊 Solusi: Menggunakan data repeat purchase untuk mengetahui kapan pelanggan cenderung membeli kembali produk yang sama.
Misalnya:
- Produk perawatan kulit → Repeat purchase biasanya terjadi setiap 30-45 hari.
- Produk makanan instan → Pelanggan cenderung membeli kembali dalam 2-3 minggu.
Dengan strategi ini, brand dapat mengirimkan notifikasi atau penawaran spesial untuk mendorong pelanggan melakukan repeat purchase lebih cepat.
3️⃣ Studi Kasus: Bagaimana Brand FMCG Sukses dengan Data Pola Belanja Konsumen?
Sebuah brand FMCG di kategori produk kebersihan rumah tangga mengalami tingkat konversi yang rendah di marketplace, meskipun telah menjalankan berbagai campaign promosi.
🚀 Solusi yang Diterapkan:
✅ Menggunakan data historical sales untuk menentukan waktu terbaik menjalankan promo.
✅ Menyesuaikan strategi harga berdasarkan preferensi diskon pelanggan.
✅ Memanfaatkan live shopping untuk meningkatkan interaksi dan penjualan produk.
✅ Menggunakan repeat purchase tracking untuk mendorong pelanggan membeli kembali.
📈 Hasilnya:
- Conversion rate meningkat 50% setelah optimasi strategi waktu pembelian.
- Penjualan naik 70% selama campaign promo dengan strategi diskon yang lebih efektif.
- Tingkat repeat purchase meningkat dua kali lipat dalam waktu 3 bulan.
Bagaimana Brand FMCG Bisa Memanfaatkan Pola Belanja Konsumen?
Brand FMCG yang ingin sukses di e-commerce harus:
✅ Menggunakan data untuk memahami kapan pelanggan cenderung membeli.
✅ Menyesuaikan strategi harga dan promo berdasarkan preferensi pelanggan.
✅ Mengoptimalkan live shopping dan social commerce untuk meningkatkan konversi.
✅ Memanfaatkan analisis repeat purchase untuk meningkatkan retensi pelanggan.
Dengan pendekatan berbasis data, brand dapat meningkatkan efektivitas strategi pemasaran mereka dan memaksimalkan pertumbuhan di e-commerce.
🚀 Siap Meningkatkan Konversi dengan Analisis Pola Belanja Konsumen?
Compas.co.id E-commerce Enabler menyediakan data real-time dan insight berbasis AI untuk membantu brand FMCG memahami pola belanja pelanggan, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan meningkatkan efisiensi campaign di marketplace.
