AI Mengubah Cara Perusahaan Melakukan Segmentasi, Targeting, dan Positioning

Editor: Bahiyyah Azzahra

Kabar Baru, Opini – Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) mulai menjadi bagian dari aktivitas pemasaran yang dijumpai masyarakat setiap hari. Rekomendasi produk di marketplace, iklan yang muncul setelah melakukan pencarian di internet, hingga daftar film yang ditampilkan pada layanan streaming menunjukkan bagaimana AI bekerja di balik layar untuk mempelajari perilaku pengguna. Laporan McKinsey (2023) menunjukkan bahwa pemanfaatan generative AI dalam fungsi pemasaran dan penjualan menjadi salah satu area dengan potensi penciptaan nilai ekonomi terbesar dibandingkan fungsi bisnis lainnya. Fakta tersebut memperlihatkan bahwa AI tidak lagi diposisikan sebagai teknologi pendukung, melainkan telah menjadi bagian dari strategi perusahaan dalam membangun hubungan dengan konsumennya.

Perubahan tersebut membawa konsekuensi terhadap cara perusahaan memahami pasar. Konsep segmentasi yang sebelumnya bertumpu pada karakteristik demografis, geografis, maupun psikografis kini bergeser menuju pemanfaatan data perilaku (behavioral data) yang dikumpulkan secara berkelanjutan. Riwayat pencarian, pola transaksi, durasi penggunaan aplikasi, hingga preferensi konten menjadi sumber informasi yang dianalisis oleh algoritma AI untuk memprediksi kebutuhan konsumen. Pergeseran ini membuat perusahaan tidak lagi sekadar mengenali kelompok pelanggan, tetapi juga mampu membaca kecenderungan perilaku setiap individu secara lebih rinci. Kondisi tersebut menandai perubahan penting dalam praktik pemasaran modern yang perlu dipahami secara kritis.

Perubahan cara memahami konsumen tersebut berdampak langsung terhadap penerapan konsep Segmenting, Targeting, dan Positioning (STP). STP merupakan fondasi utama dalam penyusunan strategi pemasaran karena membantu perusahaan menentukan kelompok pasar yang akan dilayani dan menciptakan posisi yang berbeda dibandingkan pesaing. Kehadiran AI tidak mengubah esensi konsep tersebut, tetapi mengubah mekanisme penerapannya melalui pemanfaatan data dalam jumlah besar (big data) yang dapat diproses secara cepat dan akurat.

Praktik segmentasi yang dahulu dilakukan berdasarkan kelompok usia, jenis kelamin, tingkat pendapatan, atau wilayah geografis kini berkembang menjadi segmentasi yang bersifat dinamis. AI mampu mengelompokkan konsumen berdasarkan pola perilaku, preferensi produk, intensitas interaksi, hingga kemungkinan melakukan pembelian pada waktu tertentu. Proses targeting juga tidak lagi berhenti pada penentuan satu kelompok sasaran, melainkan berkembang menjadi pendekatan yang sangat personal atau hyper-personalization. Positioning ikut mengalami penyesuaian karena pesan pemasaran dapat disampaikan secara berbeda kepada setiap konsumen meskipun produk yang ditawarkan tetap sama. Penelitian yang dilakukan oleh Dwivedi et al. (2023) menunjukkan bahwa AI telah mengubah proses pengambilan keputusan pemasaran melalui kemampuan analisis prediktif, otomatisasi, serta personalisasi yang sebelumnya sulit dilakukan secara manual.

Pemanfaatan AI memberikan sejumlah manfaat yang signifikan bagi perusahaan maupun konsumen. Personalisasi menjadi salah satu keunggulan yang paling terlihat karena setiap pelanggan memperoleh rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan dan minatnya. Pendekatan tersebut membuat aktivitas pemasaran menjadi lebih relevan dibandingkan promosi yang bersifat umum. Penelitian oleh Huang dan Rust (2021) menjelaskan bahwa AI mampu meningkatkan nilai layanan melalui kemampuan mempelajari preferensi pelanggan secara berkelanjutan sehingga interaksi yang dibangun menjadi lebih efektif.

Efisiensi pemasaran juga mengalami peningkatan karena perusahaan dapat mengalokasikan anggaran promosi kepada konsumen yang memiliki peluang pembelian lebih tinggi. Keputusan pemasaran tidak lagi didominasi oleh intuisi, melainkan didukung oleh hasil analisis data yang lebih objektif. Pengalaman pelanggan ikut mengalami perbaikan karena konsumen lebih mudah menemukan produk, layanan, maupun informasi yang sesuai dengan kebutuhannya. Kondisi tersebut menjadi alasan mengapa semakin banyak organisasi mengintegrasikan AI ke dalam aktivitas pemasaran sebagai bagian dari strategi bisnis jangka panjang.

Perkembangan tersebut tetap memunculkan sejumlah persoalan yang perlu mendapat perhatian. Penggunaan AI dalam pemasaran bergantung pada ketersediaan data konsumen dalam jumlah besar sehingga isu privasi menjadi semakin penting. Informasi mengenai lokasi, riwayat transaksi, kebiasaan berbelanja, hingga aktivitas digital dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan akurasi pemasaran, tetapi juga berpotensi menimbulkan penyalahgunaan apabila tata kelola data tidak dilakukan secara bertanggung jawab. Laporan OECD (2024) menegaskan bahwa sistem AI perlu dikembangkan berdasarkan prinsip transparansi, akuntabilitas, keamanan, serta penghormatan terhadap hak-hak individu agar manfaat teknologi tidak mengorbankan kepentingan masyarakat.

Bias algoritma juga menjadi tantangan yang tidak dapat diabaikan. AI mempelajari pola berdasarkan data yang tersedia sehingga kualitas keputusan yang dihasilkan sangat dipengaruhi oleh kualitas data tersebut. Data yang tidak representatif dapat menghasilkan rekomendasi yang bias dan menyebabkan sebagian kelompok konsumen memperoleh perlakuan yang kurang adil.             Permasalahan tersebut memperlihatkan bahwa keberhasilan AI dalam pemasaran tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan teknologi, tetapi juga oleh kualitas data, transparansi algoritma, serta komitmen perusahaan dalam menerapkan prinsip etika bisnis. Kepercayaan konsumen akan lebih mudah dibangun ketika perusahaan mampu menjelaskan bagaimana data digunakan untuk menciptakan nilai tanpa mengurangi hak privasi pelanggan.

Masa depan pemasaran tidak ditentukan oleh perusahaan yang memiliki teknologi AI paling canggih, melainkan oleh perusahaan yang mampu memanfaatkan teknologi tersebut secara bertanggung jawab. Konsep segmentasi, targeting, dan positioning tetap menjadi fondasi strategi pemasaran, hanya saja penerapannya berkembang mengikuti kemampuan AI dalam mengolah data dan memahami perilaku konsumen. Nilai utama dari transformasi tersebut bukan terletak pada kecanggihan algoritma, melainkan pada kemampuan perusahaan membangun kepercayaan, menjaga etika penggunaan data, serta menghadirkan pengalaman yang benar-benar bermanfaat bagi konsumen. Pendekatan seperti inilah yang akan menentukan daya saing perusahaan pada masa mendatang.

Daftar Pustaka

Chui, M., Hazan, E., Roberts, R., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., Yee, L., & Zemmel, R. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., Baabdullah, A. M., Koohang, A., Raghavan, V., Ahuja, M., Albanna, H., Albashrawi, M., Al-Busaidi, K. A., Balakrishnan, J., Barlette, Y., Basu, S., Bose, I., Brooks, L., Buhalis, D., … Wright, R. (2023). “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642

Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 30–50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9

OECD. (2024). OECD Artificial Intelligence Papers. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/topics/artificial-intelligence.html

Penulis: Made Putra Widyasana – Mahasiswa S2 Ilmu Manajemen, Universitas Pendidikan Ganesha