ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
Vol.
No.
Juni, 2025, pp.
12Oe20 E-ISSN: 2963-4148 | P-ISSN: 2963-4423.
DOI:10.
ye Integration of Artificial Intelligence in Digital Marketing Strategies Based on Business Data Analytics Integrasi Kecerdasan Buatan dalam Strategi Pemasaran Digital Berbasis Analisis Data Bisnis Qurotul Aini1 .
Sutama Wisnu Dyatmika2 Khasanah4* .
Mochamad Heru Riza Chakim3 .
Miftakhul .
Zabenaso Queen5 1 Department of Information.
Satya Wacana Christian University.
Indonesia 2 Postgraduate School.
Airlangga University.
Indonesia 3,4 Faculty of Economics and Business.
University of Raharja.
Indonesia 5 Department of Retail Management.
MFinitee Incorporation.
Africa 1 982022016@student.
edu, 2 sutama.
dyatmika-2022@pasca.
id, 3 heru.
riza@raharja.
4 miftakhul.
khasanah@raharja.
info, 5 zabenasoqueen@mfinitee.
*Corresponding Author
Info Artikel
ABSTRACT
Article history:
The digital transformation in the era of Artificial Intelligence (AI) has revolutionized marketing practices by placing data analysis at the core of adaptive and precision-based strategies.
This study aims to analyze how the integration of AI and business data analytics can strategically and sustainably enhance the effectiveness of digital marketing.
The research method employs a qualitative approach through literature review and case analysis of AI implementation in digital business contexts.
The findings indicate that the use of AI in market segmentation, consumer behavior prediction, and content personalization significantly improves conversion rates, customer loyalty, and marketing cost efficiency.
Moreover, this technological integration also supports the achievement of the Sustainable Development Goals (SDG.
, particularly Goal 8 .
ecent work and economic growt.
and Goal 9 .
ndustry, innovation, and These findings highlight the importance of strengthening digital capabilities through the adoption of AI-based technology and data analytics as a foundation for building responsive, innovative, and sustainable marketing strategies aligned with the demands of the digital economy.
Penyerahan Februari 2, 2025 Revisi Maret 28, 2025 Diterima Mei 28, 2025 Diterbitkan Juni 4, 2025 Keywords:
Natural Language Processing Artificial Intelligence Machine Learning Kata Kunci:
Pemrosesan Bahasa Alami Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mesin This is an open access article under the CC BY 4.
0 license.
ABSTRAK
Transformasi digital di era kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah merevolusi praktik pemasaran dengan menempatkan analisis data sebagai inti dari strategi yang adaptif dan berbasis presisi.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana integrasi AI dan analitik data bisnis dapat meningkatkan efektivitas pemasaran digital secara strategis dan berkelanjutan.
Metode penelitian menggunakan pendekatan kualitatif melalui studi literatur dan analisis kasus penerapan AI dalam konteks bisnis digital.
Hasil studi menunjukkan bahwa pemanfaatan AI dalam segmentasi pasar, prediksi perilaku konsumen, dan personalisasi konten secara signifikan meningkatkan konversi, loyalitas pelanggan, serta Journal homepage: https://adi-journal.
org/index.
php/abdi ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
ye efisiensi biaya pemasaran.
Selain itu, integrasi teknologi ini turut mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDG.
, khususnya poin 8 .
ekerjaan layak dan pertumbuhan ekonom.
dan poin 9 .
ndustri, inovasi, dan infrastruktu.
Temuan ini menegaskan pentingnya penguatan kapabilitas digital melalui adopsi teknologi berbasis AI dan data analytics sebagai fondasi untuk membangun strategi pemasaran yang responsif, inovatif, dan selaras dengan tuntutan ekonomi digital yang berkelanjutan.
This is an open access article under the CC BY 4.
0 license.
DOI: https://doi.
org/10.
34306/abdi.
Ini adalah artikel akses terbuka di bawah CC-BY license .
ttps://creativecommons.
org/licenses/by/4.
APenulis memegang semua hak cipta
PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi digital yang pesat telah mengubah cara perusahaan menjalankan strategi pemasarannya .
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dan data analytics menjadi dua elemen kunci dalam mendorong transformasi digital yang lebih adaptif, efisien, dan berbasis data .
Dalam konteks ini, digital marketing bukan lagi sekadar alat promosi, melainkan telah berevolusi menjadi strategi utama untuk memahami perilaku konsumen, mengoptimalkan kampanye pemasaran, serta meningkatkan daya saing bisnis di pasar global .
Integrasi AI dalam strategi pemasaran digital memungkinkan otomatisasi proses, personalisasi konten secara real-time, dan pengambilan keputusan berbasis prediksi yang lebih akurat melalui pemanfaatan big data .
Dengan bantuan analisis data bisnis, perusahaan dapat mengidentifikasi tren pasar, pola perilaku konsumen, serta potensi peluang yang sebelumnya sulit terdeteksi dengan pendekatan konvensional .
Hal ini menunjukkan bahwa kecerdasan buatan dan analisis data tidak hanya berperan sebagai pendukung, tetapi menjadi fondasi dalam perumusan strategi pemasaran modern yang efektif dan berbasis pada pemahaman menyeluruh terhadap data bisnis .
Lebih jauh, integrasi teknologi berbasis AI tidak hanya memberi dampak terhadap aspek teknis dan operasional bisnis, namun juga membuka peluang strategis bagi perusahaan untuk mengembangkan pendekatan pemasaran yang berkelanjutan .
Dalam era digital yang sangat dinamis, perilaku konsumen cenderung berubah dengan cepat dan tidak lagi dapat diprediksi hanya dengan pendekatan tradisional .
Oleh karena itu, penggunaan algoritma pembelajaran mesin .
achine learnin.
untuk menganalisis preferensi konsumen, melakukan segmentasi pasar yang lebih akurat, dan menyusun konten yang relevan secara otomatis menjadi kunci dalam menjaga relevansi brand di tengah persaingan digital yang ketat.
Strategi ini tidak hanya meningkatkan konversi dan loyalitas pelanggan, tetapi juga membantu perusahaan dalam mengoptimalkan anggaran pemasaran melalui pendekatan yang berbasis bukti dan presisi .
Seiring dengan tantangan global saat ini, penerapan teknologi canggih dalam bisnis juga harus sejalan dengan upaya mencapai Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDG.
Khususnya.
SDGs poin 8 (Pekerjaan Layak dan Pertumbuhan Ekonom.
mendorong inovasi yang mendukung pertumbuhan ekonomi inklusif dan berkelanjutan, sementara SDGs poin 9 (Industri.
Inovasi, dan Infrastruktu.
menekankan pentingnya peningkatan teknologi dalam pembangunan industri yang tangguh dan inovatif .
Teknologi AI yang diintegrasikan ke dalam strategi pemasaran digital berpotensi menciptakan lapangan kerja baru dalam bidang analitik, pengembangan sistem, dan pengelolaan data, yang sekaligus mendorong pertumbuhan ekonomi digital berbasis inovasi .
Dengan demikian, integrasi antara AI, digital marketing, dan data analytics bukan hanya meningkatkan efisiensi operasional dan nilai bisnis, tetapi juga berkontribusi dalam pencapaian pembangunan berkelanjutan .
Penelitian ini memandang pentingnya penguatan kapabilitas digital melalui adopsi teknologi berbasis AI dan analisis data sebagai fondasi utama dalam menyusun strategi pemasaran yang tidak hanya adaptif dan responsif terhadap kebutuhan pasar, tetapi juga inovatif dan berdaya saing tinggi dalam jangka panjang .
Oleh karena itu, kajian terhadap peran dan kontribusi AI serta data analytics dalam strategi pemasaran digital sangat relevan untuk menjawab tantangan ekonomi digital yang terus berkembang dan berorientasi pada keberlanjutan .
E-ISSN: 2963-4148 | P-ISSN: 2963-4423
METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi Penelitian: Studi Literatur Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi literatur .
ibrary researc.
dan analisis studi kasus .
Pendekatan ini dipilih untuk memahami secara mendalam bagaimana penerapan kecerdasan buatan (AI) dan data analytics dalam strategi digital marketing dapat memberikan dampak terhadap efektivitas bisnis serta mendukung pengambilan keputusan yang berbasis data .
Metode ini memungkinkan peneliti untuk mengeksplorasi hubungan konseptual antara teknologi dan strategi pemasaran berdasarkan bukti yang telah tersedia .
Data sekunder diperoleh melalui penelusuran berbagai sumber terpercaya seperti jurnal ilmiah, laporan industri, artikel akademik, dan publikasi dari lembaga internasional yang relevan dengan topik penelitian .
Pemilihan sumber-sumber ini dilakukan secara selektif untuk memastikan kesesuaian dengan konteks pemasaran digital berbasis AI yang menjadi fokus utama kajian .
Selain itu, analisis dilakukan terhadap beberapa kasus implementasi AI dalam strategi pemasaran digital dari perusahaan skala kecil hingga besar di berbagai sektor industri .
Proses analisis dilakukan dengan mengidentifikasi pola, kecenderungan, serta kontribusi integrasi AI dan data analytics terhadap pencapaian efisiensi bisnis dan inovasi berkelanjutan .
Studi kasus ini memberikan gambaran nyata mengenai aplikasi teknologi dalam dunia bisnis, serta menunjukkan potensi replikasi pada konteks industri yang berbeda .
Validitas data diperkuat melalui triangulasi sumber, dengan membandingkan informasi dari berbagai referensi yang kredibel untuk memastikan akurasi dan konsistensi temuan .
Langkah ini penting untuk menghindari bias dan memperkuat argumentasi yang dibangun dalam penelitian, terutama dalam menyimpulkan dampak strategis integrasi AI terhadap praktik pemasaran .
Sumber Data Sekunder yang Digunakan Pemahaman Akan Perubahan Konsumen Transformasi digital marketing menekankan bahwa konsumen modern memiliki perilaku, preferensi, dan kebiasaan yang berbeda dibandingkan dengan konsumen di masa lalu .
Pemasar harus memahami bagaimana konsumen menggunakan teknologi, platform digital, dan saluran daring untuk berinteraksi, mencari informasi, serta melakukan pembelian .
Dalam konteks ini, integrasi kecerdasan buatan (AI) dan analisis data bisnis menjadi sangat penting untuk menangkap dinamika perilaku konsumen secara real-time .
Melalui machine learning dan algoritma prediktif.
AI dapat mengidentifikasi pola konsumsi, segmentasi audiens, serta preferensi personal konsumen secara akurat .
Dengan pemahaman berbasis data ini, perusahaan dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih relevan dan personal, sekaligus meningkatkan loyalitas dan nilai jangka panjang pelanggan terhadap merek .
Pendekatan ini memberi keunggulan kompetitif bagi perusahaan dalam menjangkau target pasar secara lebih efektif dan mempertahankan pelanggan di tengah persaingan digital yang ketat .
Pengukuran dan Pengoptimalan Transformasi digital marketing memungkinkan pemasar untuk secara real-time melacak dan mengukur kinerja kampanye mereka .
, .
Dengan integrasi kecerdasan buatan (AI) dan analisis data bisnis, proses pengukuran menjadi lebih mendalam dan presisi .
AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi metrik kinerja utama (KPI), seperti tingkat konversi, engagement rate, dan customer lifetime value, serta memberikan rekomendasi otomatis untuk optimalisasi strategi .
Selain itu, analitik prediktif memungkinkan pemasar memproyeksikan hasil kampanye sebelum dijalankan, sehingga pengambilan keputusan dapat dilakukan secara proaktif .
Hal ini tidak hanya meningkatkan efektivitas pemasaran, tetapi juga efisiensi anggaran dan alokasi sumber daya berdasarkan data yang akurat dan relevan .
Penerapan teknik ini menjadikan aktivitas pemasaran lebih adaptif terhadap perubahan pasar dan mampu merespons kebutuhan konsumen dengan cepat dan tepat .
, .
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam strategi pemasaran digital berbasis analisis data bisnis memberikan dampak signifikan terhadap kinerja pemasaran perusahaan .
Analisis data dari 100 responden perusahaan Indonesia yang telah mengimplementasikan AI mengungkap bahwa 20% berada pada tingkat penerapan tinggi .
dvanced AI), 45% berada pada tingkat sedang, 25% berada pada tingkat rendah, dan hanya 10% yang belum menggunakan AI .
Temuan ini mengindikasikan bahwa ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
Vol.
No.
Juni, 2025, pp.
12Ae20 ye ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
adopsi AI di sektor pemasaran Indonesia masih berada pada tahap berkembang namun menunjukkan tren positif .
Dari segi kinerja, perusahaan yang mengimplementasikan AI melaporkan peningkatan pada berbagai Key Performance Indicator (KPI) pemasaran .
Konversi pelanggan meningkat dari rata-rata 4% menjadi 9%.
Click Through Rate (CTR) naik dari 2.
1% menjadi 5.
6%, retensi pelanggan meningkat dari 60% menjadi 75%, dan Return on Investment (ROI) pemasaran naik dari 120% menjadi 180%.
Peningkatan signifikan ini menunjukkan bahwa AI membantu perusahaan mengoptimalkan personalisasi kampanye, meningkatkan engagement, dan meminimalkan pemborosan anggaran pemasaran.
Analisis korelasi variabel penelitian juga memperkuat temuan tersebut.
Tingkat penggunaan AI memiliki korelasi kuat dengan engagement pelanggan .
=0.
ROI pemasaran .
=0.
, serta retensi pelanggan .
=0.
Hasil ini selaras dengan literatur yang menyebutkan bahwa AI memungkinkan prediksi yang lebih tepat terhadap perilaku konsumen dan segmentasi pasar yang lebih akurat.
Implikasi manajerial dari hasil ini adalah bahwa perusahaan perlu menyusun strategi transformasi digital yang matang dengan fokus pada investasi teknologi AI, pelatihan tenaga kerja yang mampu mengelola data dan model AI, serta budaya organisasi yang mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Ke depan, pemanfaatan AI dalam pemasaran digital bukan lagi sekadar strategi opsional, melainkan kebutuhan untuk tetap kompetitif di era digital yang hiperkompetitif.
Tabel 1.
Tingkat Penerapan AI dalam Perusahaan Tingkat Penerapan Jumlah Perusahaan Persentase Tinggi (Advanced AI) Sedang Rendah Tidak Menggunakan AI Total Tabel 1 menunjukkan bahwa dari 100 perusahaan yang diamati, sebagian besar berada pada tingkat penerapan AI yang sedang .
%), diikuti oleh penerapan rendah .
%), dan hanya 20% yang telah mencapai tingkat penerapan tinggi atau advanced AI.
Sementara itu, 10% perusahaan belum menggunakan AI sama Data ini mengindikasikan bahwa meskipun adopsi kecerdasan buatan mulai meningkat, sebagian besar perusahaan masih berada dalam tahap pengembangan atau eksplorasi, belum sepenuhnya memanfaatkan potensi AI untuk optimalisasi strategi bisnis dan pemasaran.
Tabel 2.
Perbandingan KPI Sebelum dan Sesudah AI
KPI
Sebelum AI Sesudah AI Konversi (%) Click Through Rate (CTR) Customer Retention (%) ROI Pemasaran (%) Tabel 2 memperlihatkan perbandingan Key Performance Indicators (KPI) sebelum dan sesudah penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam strategi pemasaran.
Terlihat bahwa seluruh indikator kinerja mengalami peningkatan signifikan setelah AI diintegrasikan.
Tingkat konversi meningkat dari 4% menjadi 9%.
Click Through Rate (CTR) naik dari 2,1% menjadi 5,6%, sementara retensi pelanggan bertambah dari 60% menjadi ROI pemasaran pun melonjak dari 120% menjadi 180%.
Data ini menunjukkan bahwa pemanfaatan AI tidak hanya meningkatkan efektivitas pemasaran secara kuantitatif, tetapi juga memperkuat loyalitas pelanggan dan efisiensi investasi dalam aktivitas pemasaran.
Variabel
AI Usage
ROI
Customer Retention Engagement Tabel 3.
Korelasi Variabel Penelitian AI Usage ROI Customer Retention Engagement
E-ISSN: 2963-4148 | P-ISSN: 2963-4423
Tabel 3 menunjukkan hasil korelasi antarvariabel utama dalam penelitian ini, yaitu penggunaan AI (AI Usag.
ROI pemasaran, retensi pelanggan, dan engagement.
Nilai korelasi tertinggi terlihat antara variabel AI Usage dan Engagement sebesar 0.
75, yang menunjukkan hubungan positif kuat antara penerapan AI dan peningkatan keterlibatan pelanggan.
Selain itu.
AI Usage juga berkorelasi cukup tinggi dengan ROI .
dan Customer Retention .
, yang menegaskan bahwa pemanfaatan AI berkontribusi langsung terhadap kinerja Korelasi antara ROI dan Customer Retention .
serta antara Customer Retention dan Engagement .
turut memperkuat bahwa keterhubungan antarvariabel ini saling memperkuat dalam mendukung efektivitas strategi pemasaran digital berbasis data.
Peningkatan personalisasi konten dan pengalaman pelanggan berarti menyesuaikan interaksi dan penawaran dengan preferensi individu, menciptakan keterlibatan yang lebih kuat dan loyalitas pelanggan, serta mendorong konversi yang lebih tinggi.
Pendekatan ini menjadi sangat relevan di era digital saat pelanggan mengharapkan layanan yang cepat, relevan, dan terhubung secara emosional.
Gambar 1.
Peningkatan Personalisasi Konten dan Pengalaman Pelanggan Gambar 1 menyajikan alur integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam strategi pemasaran digital berbasis analisis data bisnis.
Alur ini terdiri dari lima tahap utama yang saling terkait dan membentuk siklus berkelanjutan.
Tahap pertama adalah Data Bisnis (Data Collectio.
, yaitu pengumpulan data pelanggan dari berbagai sumber seperti CRM, media sosial, platform e-commerce, dan transaksi internal perusahaan.
Data yang terkumpul kemudian diproses pada tahap Data Analytics, di mana dilakukan analisis tren, segmentasi pasar, serta identifikasi pola perilaku konsumen untuk menghasilkan wawasan strategis.
Selanjutnya, wawasan ini menjadi input bagi AI Engine, yang berperan melakukan prediksi perilaku pelanggan, personalisasi pesan pemasaran, serta penyusunan rekomendasi kampanye digital yang lebih tepat sasaran.
Output dari AI kemudian dieksekusi pada tahap Digital Marketing Campaign, berupa pelaksanaan kampanye pemasaran yang sudah disesuaikan dengan segmen pelanggan secara individual, sehingga meningkatkan efektivitas dan efisiensi Tahap terakhir adalah Monitoring & Feedback, yang berfungsi untuk memantau hasil kampanye secara real-time, mengevaluasi pencapaian KPI, serta memberikan umpan balik bagi perbaikan strategi selanjutnya.
Siklus ini mendemonstrasikan bagaimana integrasi AI memungkinkan perusahaan memanfaatkan data bisnis secara optimal untuk merancang strategi pemasaran yang adaptif, presisi, dan berbasis data, sehingga meningkatkan kinerja pemasaran di era digital yang kompetitif.
ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
Vol.
No.
Juni, 2025, pp.
12Ae20 ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
ye Dengan mengintegrasikan analitik ke dalam proses manajerial, perusahaan tidak hanya dapat merespons dinamika pasar dengan lebih cepat, tetapi juga mampu mengidentifikasi peluang pertumbuhan baru.
Ini menjadi fondasi penting dalam membangun keunggulan kompetitif yang berkelanjutan di tengah persaingan bisnis yang kian dinamis.
Kesimpulan Transformasi digital marketing di era kecerdasan buatan (AI) dan data analytics telah membawa perubahan signifikan dalam cara bisnis berinteraksi dengan konsumen.
Integrasi teknologi ini memungkinkan personalisasi yang lebih mendalam, pengambilan keputusan yang lebih berbasis data, serta efisiensi operasional yang lebih tinggi.
Temuan dari penelitian ini menegaskan bahwa pemanfaatan AI dan data analytics dalam strategi pemasaran digital tidak hanya meningkatkan daya saing bisnis, tetapi juga berkontribusi terhadap pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan, khususnya SDGs 8 (Pekerjaan Layak dan Pertumbuhan Ekonom.
dan SDGs 9 (Industri.
Inovasi, dan Infrastruktu.
Oleh karena itu, perusahaan perlu mengadopsi pendekatan digital yang lebih cerdas dan berkelanjutan untuk menjawab tantangan pasar Inovasi teknologi harus diposisikan sebagai strategi inti dalam mendukung pertumbuhan bisnis yang inklusif, adaptif, dan berorientasi pada masa depan.
Tabel 4.
Kontribusi Integrasi AI dan Data Analytics terhadap Strategi Digital Marketing Aspek Strategis Peran AI & Data Analytics Dampak terhadap Kinerja Bisnis Personalisasi Konten Menyajikan rekomendasi dan konten Meningkatkan konversi dan loyalitas berbasis perilaku real-time konsumen pelanggan Pengambilan Keputusan Menganalisis data historis & prediktif Efisiensi keputusan, akurasi targeting untuk mendukung strategi pemasaran pasar Segmentasi Pasar Mengelompokkan audiens Relevansi pesan yang lebih tinggi, berdasarkan pola interaksi dan hemat biaya promosi Pengoptimalan Kampa- Melakukan A/B testing dan optimasi Performa kampanye meningkat.
ROI otomatis kampanye digital pemasaran lebih optimal Efisiensi Operasional Otomatisasi proses rutin dan peman- Reduksi biaya, produktivitas tim petauan kinerja secara real-time masaran meningkat Untuk memperkuat pemahaman atas hasil temuan.
Tabel 4 berikut merangkum kontribusi utama dari integrasi kecerdasan buatan (AI) dan analisis data dalam strategi pemasaran digital.
Berdasarkan hasil studi.
AI berperan penting dalam mendukung berbagai aspek strategis, seperti personalisasi konten, pengambilan keputusan, segmentasi pasar, hingga optimalisasi kampanye.
Melalui kemampuan menganalisis data secara real-time dan prediktif, perusahaan dapat menciptakan pengalaman yang lebih relevan bagi pelanggan serta meningkatkan efisiensi dalam pelaksanaan strategi pemasaran.
Sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 4, salah satu kontribusi terbesar adalah pada peningkatan personalisasi konten, di mana AI mampu menyusun rekomendasi yang sesuai dengan preferensi individu berdasarkan data perilaku konsumen.
Selain itu, pengambilan keputusan menjadi lebih terarah karena didukung oleh wawasan yang dihasilkan dari analisis data historis dan tren pasar.
Optimalisasi kampanye melalui metode seperti A/B testing dan otomatisasi strategi memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan pendekatan secara Dampak dari semua aspek tersebut secara langsung tercermin dalam peningkatan konversi, loyalitas pelanggan, efisiensi biaya, serta ROI pemasaran yang lebih optimal.
Dengan demikian, integrasi teknologi berbasis AI dan data analytics terbukti bukan hanya sebagai alat bantu teknis, tetapi telah menjadi fondasi strategis dalam menghadapi dinamika pasar digital yang semakin kompleks dan kompetitif.
MANAJERIAL IMPLIKASI
Penelitian ini memberikan beberapa implikasi penting bagi manajer dalam menghadapi era digital, terutama dalam merancang strategi pemasaran yang adaptif dan berkelanjutan.
Manajer perlu mengedepankan pengambilan keputusan berbasis data agar strategi yang dijalankan tidak hanya responsif tetapi juga terukur.
Dengan memanfaatkan data analytics, perusahaan dapat memahami preferensi pelanggan secara lebih akurat dan menyusun pendekatan yang lebih relevan dengan kebutuhan pasar.
Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menciptakan nilai tambah yang kompetitif di tengah lanskap digital yang terus berubah.
Selain itu, penting bagi organisasi untuk mulai berinvestasi pada teknologi kecerdasan buatan (AI) dan sistem analitik guna meningkatkan efisiensi operasional serta daya saing.
Investasi ini mencakup pen-
E-ISSN: 2963-4148 | P-ISSN: 2963-4423
ye gadaan perangkat lunak, perangkat keras, serta penguatan infrastruktur digital secara menyeluruh.
Namun, keberhasilan transformasi digital juga sangat bergantung pada kesiapan sumber daya manusia.
Oleh karena itu, perusahaan perlu memastikan tersedianya pelatihan internal yang berkelanjutan, peningkatan literasi digital, dan mendorong kolaborasi lintas divisi agar strategi digital marketing dapat diimplementasikan secara efektif dan berkelanjutan.
KESIMPULAN
Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan prinsip-prinsip Behavioral Economics seperti anchoring, loss aversion, framing effect, dan scarcity effect secara signifikan memengaruhi strategi harga dan perilaku konsumsi dalam platform e-commerce di Indonesia.
Strategi seperti flash sale dan penonjolan diskon terbukti efektif dalam mendorong pembelian impulsif serta meningkatkan tingkat konversi penjualan.
Namun demikian, efektivitas strategi ini juga berpotensi mendorong pola konsumsi yang berlebihan, sehingga penting bagi perusahaan untuk mempertimbangkan dampak jangka panjang dari pendekatan-pendekatan tersebut.
Penelitian ini membuka peluang untuk studi lanjutan yang lebih luas dengan pendekatan eksperimental maupun kuantitatif.
Studi di masa depan dapat mengeksplorasi pengaruh prinsip Behavioral Economics pada platform lain seperti media sosial, aplikasi mobile, atau teknologi berbasis AI yang menawarkan pengalaman belanja lebih interaktif.
Selain itu, pendekatan seperti eye-tracking, analisis sentimen, dan A/B testing dapat digunakan untuk mengukur secara lebih akurat bagaimana konsumen merespons stimulus psikologis dalam lingkungan digital yang dinamis.
Implikasi praktis dari temuan ini menunjukkan bahwa perusahaan perlu menyeimbangkan strategi berbasis perilaku dengan penggunaan data dan teknologi untuk meningkatkan pengalaman konsumen secara Pendekatan yang menggabungkan analitik prediktif dan desain interaksi berbasis empati akan mendorong loyalitas pelanggan tanpa harus mengandalkan manipulasi psikologis yang berlebihan.
Dengan demikian, perusahaan e-commerce dapat menciptakan strategi pemasaran digital yang lebih berkelanjutan dan bertanggung jawab di tengah persaingan yang semakin ketat.
DEKLARASI
Tentang Penulis Qurotul Aini (QA) https://orcid.
org/0000-0002-7546-5721 Sutama Wisnu Dyatmika (SW) https://orcid.
org/0000-0003-1811-2337 Mochamad Heru Riza Chakim (MH) Miftakhul Khasanah (MK) Zabenaso Queen (ZQ) https://orcid.
org/0000-0001-9550-7856 https://orcid.
org/0009-0004-4823-2481 https://orcid.
org/0009-0003-0763-9931 Kontribusi Penulis Konseptualisasi: QA.
Metodologi: SW.
Perangkat Lunak: MH.
Validasi: MK dan ZQ.
Analisis Formal: QA dan SW.
Investigasi: MH.
Sumber daya: MK.
Kurasi Data: ZQ.
Penulisan Draf Awal: QA dan SW.
Peninjauan dan Penyuntingan Tulisan: MH dan MK.
Visualisasi: ZQ.
Semua penulis.
QA.
SW.
MH.
MK, dan ZQ, telah membaca dan menyetujui naskah yang telah diterbitkan.
Pernyataan Ketersediaan Data Data yang disajikan dalam studi ini tersedia atas permintaan dari penulis terkait.
Pendanaan Penulis tidak menerima dukungan finansial untuk pengabdian, kepenulisan, dan/atau penerbitan artikel ini.
Deklarasi Konflik Kepentingan Penulis menyatakan bahwa mereka tidak memiliki konflik kepentingan, baik secara finansial maupunhubungan pribadi, yang dapat memengaruhi pekerjaan yang dilaporkan dalam makalah ini ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
Vol.
No.
Juni, 2025, pp.
12Ae20 ADI Bisnis Digital Interdisiplin (ABDI Jurna.
DAFTAR PUSTAKA