Location Intelligence: Menjawab Tantangan FMCG selama COVID-19

23 Mei 2022

Pandemi COVID-19 dan kehidupan normal baru yang sedang kita jalani sekarang ini telah memaksa kita untuk mengubah banyak perilaku kita dalam waktu singkat. Persentase yang tinggi dari tenaga kerja telah pindah ke pekerjaan secara remote, fasilitas gedung apartemen telah berubah, peralihan dan adaptasi ke e-commerce telah dipercepat 5 tahun serta tantangan lain yang dihadapi industri saat ini merupakan fase penemuan dalam perilaku masyarakat baru. Mari lihat lebih dalam mengenai Location Intelligence dalam menjawab tantangan selama COVID-19.

Apakah para profesional analitik di pasar fast manufacture consuming goods (FMCG) sudah mengembangkan alur kerja dan data mereka selama masa COVID-19 ini? Jawabannya mungkin tidak dilansir dari STATISTA bisnis saat ini terbiasa membeli data dari penyedia survey (data) biasa mereka dan sering menggunakan data sensus yang sudah ketinggalan zaman (berusia rata-rata 9,4 tahun di seluruh dunia, berdasarkan populasi). Mengingat bahwa 90% dari pembelian di seluruh dunia diperkirakan terjadi di dalam toko versus online pada tahun 2025. Sejatinya untuk memahami perilaku konsumen di dunia nyata dan offline saat ini merupakan langkah yang sangat penting bagi merek atau brand FMCG manapun untuk mengubah strategi mereka. Berikut beberapa case study location intelligence dalam indutri FMCG dilansir dari CARTO:

Table of Contents

Perilaku pembelanjaan yang telah berubah selamanya

Untuk apa kita menghabiskan uang dan bagaimana kita membelanjakannya telah berubah. Misalnya konsumen menghabiskan lebih banyak untuk kebugaran di rumah, sementara industri fashion jalanan mengalami penurunan drastis. Pasar bahan makanan untuk dibawa pulang tumbuh 12% YoY, meskipun ada penurunan 10% dalam frekuensi kunjungan ke toko bahan makanan (sumber). 56% konsumen membeli barang dalam jumlah besar atau mengharapkan untuk membeli dalam jumlah besar (sumber). Di beberapa daerah, kematian uang tunai semakin cepat karena pembayaran tanpa kontak menjadi lebih umum, tanpa gesekan, dan memungkinkan pembelian yang lebih besar. Ketika pola pengeluaran berubah, ada kebutuhan untuk memahami di mana orang menghabiskan uang termasuk pergerakan mereka.

Data hampir real-time diperlukan untuk menanggapi pola perilaku konsumen yang berubah ini. Contoh di bawah ini menggunakan data kartu kredit Mastercard dan menunjukkan bagaimana perubahan pola pengeluaran dapat dianalisis menurut kategori dan lingkungan. Ini memberi merek CPG kemampuan untuk memfokuskan upaya mereka dan menyesuaikan rantai pasokan mereka tergantung pada kebutuhan klien mereka. Menggunakan sumber data alternatif seperti ini di samping data pihak pertama dan sensus memungkinkan merek untuk mengukur analisis tersebut saat mengirimkan barang secara nasional.

Pola mobilitas yang dapat berubah setiap minggu

Pola mobilitas berubah secara teratur dan cepat karena pembatasan pergerakan yang merespons di terhadap puncak dan titik terendah kepadatan penduduk di suatu area. Sebagai mengukur untuk faktor jangka panjang, peraturan lockdown secara regional di tempat-tempat tertentu dapat menjadi pertimbangan utama bagi merek atau brand FMCG menavigasi produk mereka.

Dengan memprediksi perilaku mobilitas yang juga terkait erat dengan variabel demografis dan sosial ekonomi lainnya, terutama pada segmen konsumen tertentu yang membutuhkan mobilitas yang lebih karena mereka bekerja di industri pada kategori essensial selama pandemi.

Sentimen sosial yang tidak dapat diprediksi

Sikap terhadap pandemi COVID-19 sangat terkait erat dengan aspek lokasi, dengan perilaku dan sikap yang juga berbeda-beda dari tiap wilayah. Data media sosial dapat memberikan indikator tentang sikap terhadap merek atau brand untuk mengembangkan konten dan saluran kampanye mereka sesuai dengan minat dan perhatian target audience pada saat itu.

Menganalisis sentimen sosial seputar topik tertentu dan dapat melihat di mana, hingga tingkat saluran sensus, konsumen yang mengalami sentimen positif atau negatif memberi gambaran bagi pemasar FMCG ke lebih banyak fleksibilitas dan perincian dalam penargetan kampanye mereka. Merek yang menggunakan kumpulan dan insight data ini juga memiliki peluang untuk mengembangkan produk tertentu di lokasi dengan segmen yang memang loyal, sambil juga memfokuskan produk lain di area dengan basis dimana potensi-potensi pelanggan yang baru bermunculan.

Tren dan perubahan tempat kerja yang baru

Karena orang menghindari ruang kantor, ruang kerja bersama atau co-working spaces di gedung menjadi semakin populer karena tidak harus bolak-balik dan peningkatan produktivitas yang dialami. Yang menyebabkan ruang kerja bersama lebih diminati oleh para pekerja adalah karena mereka dapat memilih untuk bertemu dengan beberapa rekan kerja yang lebih dekat ke rumah mereka. Semua ini digaris bawahi tentunya dengan memperhatikan protokol kesehatan dan kebutuhan untuk menghindari angkutan massal di masa depan selama pandemi berlangsung.

Mereka yang membeli atau menyewa rumah baru mungkin tertarik juga pada properti yang memungkinkan mereka dapat berjalan kaki ke tempat kerja atau menggunakan opsi dengan kendaraan ringan seperti sepeda atau skuter.

Perubahan dalam pola perjalanan dan tren tempat kerja ini memungkinkan para pemasar FMCG untuk memastikan bahwa produk mereka disimpan di lokasi toko yang tepat, sesuai dengan tempat dan basis konsumen target mereka berada sekarang tinggal, bekerja, dan bepergian.

Perubahan perilaku konsumen yang drastis

Brand FMCG menargetkan segmen atau audiens yang sama sekali baru dan berbeda yang belum pernah mereka targetkan sebelumnya. Ini berarti para pemasar FMCG memerlukan data baru yang dapat memperlihatkan dan menyatukan perilaku online serta offline. Misalnya, segmen pembeli baru yang biasanya tidak pernah membeli bahan makanan mereka melalui platform online seperti Sayurbox atau Halodoc sudah mulai beralih ke e-commerce. Ini berarti pemasar perlu melihat lebih dari sekadar media sosial dan memasukkan data pihak pertama (cookies) dari situs website, manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan data management platforms (DMP).

FMCG secara tradisional masih berada di luar dalam hal adaptasi media sosial, melihat historis ini terjadi gap antara perilaku offline dan sentimen yang muncul di online. Oleh karena itu, ini memberi peluang sebagai cara baru dalam menghadapi tantangan dengan menggunakan data lokasi yang berkaitan dengan bisnis mereka.

Preferensi dan pemilihan transit yang baru

Dengan kebijakan lockdown dan dalam keadaan fluktuatif di seluruh dunia saat ini, beberapa segmen demografi tertentu memilih untuk menghindari penggunaan transportasi umum dan lebih banyak menggunakan transportasi pribadi atau malah membeli kendaraan. Ini berarti bahwa ada perubahan minat dan demografi terutama yang terpapar oleh tayangan media promosi di pinggir jalan (outdoor advertising). Dengan banyaknya permintaan untuk beralih pada kota urban ke sub urban untuk rumah kedua, ada juga peningkatan harga serta nilai untuk media luar ruang perkotaan yang lebih sedikit. Ini dapat mengubah strategi penetapan harga sepenuhnya yang akan sangat menarik bagi banyak merek FMCG.

Data fisik dan kepadatan secara real-time

Dengan tingkat kepadatan jalan raya sekarang yang menurun pada tingkat yang jauh lebih cepat, para retailer mengkonsolidasikan jaringan situs waralaba mereka dan memilih format pengumpulan terpusat. Restoran layanan cepat saji atau quick service restaurants (QSR) dan restoran kelas atas memilih untuk meningkatkan jumlah ghost kitchen yang dapat melayani bisnis pengiriman mereka. Mengubah perilaku pengunjung Point of Interest (POI) yang tipikal terutama pada (universitas, rumah sakit, sekolah, taman) adalah data penting bagi pemasar FMCG yang perlu mengembangkan strategi mereka.

Data POI dari Februari akan sangat ketinggalan zaman sehingga memiliki akses ke data yang akurat dan sering diperbarui adalah yang terpenting. Mengingat tingginya tingkat penutupan toko, data POI perlu mencerminkan perubahan itu. Perusahaan FMCG paling sukses adalah yang dapat menggabungkan berbagai sumber data (misal nya di Amerika sana terdapat penyedia data dari; Pitney Bowes, HERE, OpenStreetMap, dan mengumpulkan data pendukung atau sekundernya dari situs lain) untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang lokasi point of interest (POI) yang sebenarnya.

Untuk menceritakan kisah yang tepat di tempat yang tepat, para pemasar FMCG akan membutuhkan pandangan holistik secara 360 derajat dari para konsumen dengan mengembangkan analitik mereka dengan mempertimbangkan alasan ini dan memanfaatkan teknik dan data terperinci. Semua ini bisa dilakukan jika anda menggunakan dashboard pintar untuk melakukan analisa menggunakan location intelligence. Tertarik untuk pelajari lebih lanjut? hubungi konsultan Terralogiq pada email ini halo@terralogiq.com