Strategi Nike dalam Memanfaatkan Data untuk Memenangkan Persaingan di Industri

Ilustrasi Logo Nike. Foto: REUTERS/Lucy Nicholson

Strategi Nike untuk memenangkan persaingan selalu menarik untuk dikulik. Kali ini Nike melakukannya dengan memanfaatkan data. Perusahaan alas kaki dan pakaian terkemuka yang satu ini, telah berhasil mengubah dirinya dari bisnis barang konsumsi tradisional menjadi kekuatan digital dengan mengadopsi pendekatan direct-to-consumer (DTC).

Selama bertahun-tahun, Nike telah menjadi inovator dalam ilmu olahraga, menginspirasi banyak perusahaan lain untuk mengikuti strategi mereka guna pertumbuhan yang cepat.

Sekarang, hampir 60 tahun sejak berdirinya, Nike bukan hanya inovator dalam ilmu olahraga, tetapi juga pemimpin dalam memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dan analitik prediktif untuk menjual langsung kepada konsumen.

Pada Juni 2020, diumumkanlah strategi Nike: Percepatan Konsumen Langsung untuk meningkatkan penjualan DTC. Inisiatif ini terbukti sukses.

Pada tahun 2011, penjualan DTC menyumbang 16% dari pendapatan Nike, sebesar $2,9 miliar dari total pendapatan $18,1 miliar. Pada akhir tahun fiskal 2020, penjualan DTC telah mencapai 35% dari total penjualan, mencapai $12,4 miliar.

Peningkatan penjualan DTC ini didorong oleh formula pertumbuhan baru Nike, yang berfokus pada pembangunan organisasi yang berpusat pada data dan dapat bersaing dengan raksasa e-commerce yang sudah mapan seperti Amazon.

Bagaimana Strategi Nike dalam Memanfaatkan Data untuk Memenangkan Persaingan?

Ilustrasi Nike. Foto: Pexels (mktomasik)

Ada beberapa hal yang telah Nike rasakan setelah memanfaatkan data hingga akhirnya bisa memenangkan persaingan di industri

Data Pelanggan adalah Harta Karun

Nike berupaya memberikan nilai tambahan melalui berbagai aplikasinya, seperti dukungan penjualan, kegiatan dan acara, program pelatihan, dan insentif loyalitas. Hal ini mendorong pengguna untuk menggunakan aplikasi tersebut.

Dengan memanfaatkan aplikasi-aplikasi ini, Nike dapat mengoptimalkan pengalaman konsumen berdasarkan data berharga yang dihasilkan dari setiap interaksi.

Sebagai contoh, Nike Fit adalah aplikasi yang menciptakan gambar digital kaki pelanggan menggunakan Computer Vision, Artificial Intelligence, dan Machine Learning.

Gambar ini digunakan untuk memberikan rekomendasi produk yang terinformasi kepada konsumen. Jangka panjangnya, kecerdasan pada kaki manusia ini membantu Nike menciptakan sepatu yang lebih baik.

Nike menggunakan data mereka untuk memberikan penawaran yang lebih terarah kepada pelanggan, termasuk produk dan layanan yang dipersonalisasi.

Melalui program Nike + Rewards, pelanggan mendapatkan akses ke pengetahuan olahraga yang dipersonalisasi dan kegiatan yang disesuaikan dengan preferensi mereka.

BACA JUGA: Billie Eilish dan Nike Air Jordan Siap Rilis Sneakers Vegan

Analitik Prediktif

Nike mengakuisisi dua perusahaan analitik prediktif, yaitu Zodiac dan Celect, pada tahun 2018 dan 2019. Solusi ini membantu Nike menganalisis data dari aplikasi mereka dan perangkat IoT seperti Fitbits, memungkinkan mereka memahami kebiasaan pelanggan dan memprediksi perilaku pembelian.

Misalnya, Nike sekarang mengintegrasikan data pemasaran dari Zodiac ke dalam aplikasi mereka untuk menyajikan konten yang dipersonalisasi dan merekomendasikan produk.

Dengan menggunakan alat manajemen inventaris Celect, Nike dapat mengantisipasi permintaan konsumen dan menentukan produk apa yang harus diproduksi dan dijual di mana. Pendekatan Nike yang hyper-local dalam manajemen inventaris memastikan pelanggan selalu dapat menemukan dan membeli produk yang mereka inginkan.

Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Sistem analitik data yang terintegrasi sepenuhnya memungkinkan para pemimpin bisnis di Nike menggunakan data prediktif, termasuk pola pembelian dan perilaku media sosial, untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan, menciptakan produk dan layanan yang lebih baik, serta meningkatkan proses bisnis.

Setiap anggota tim kepemimpinan senior Nike memiliki akses ke dasbor analitik yang dipersonalisasi dan alat visualisasi data yang sesuai dengan kebutuhan pengambilan keputusan mereka.

Keputusan berbasis data ini memberikan berbagai manfaat, termasuk peningkatan penjualan langsung kepada konsumen. Nike telah berhasil mempertahankan statusnya sebagai raksasa dalam industri alas kaki dan pakaian dengan berinvestasi besar-besaran dalam Big Data dan AI untuk lebih memahami perjalanan pelanggan dan memanfaatkan pendapatan DTC.

Keuntungan dan Tantangan untuk Nike dalam Menerapkan Strateginya

Ilustrasi keuntungan dan tantangan. Foto: Pexels (Sora Shimazaki)

Nike saat ini memiliki keuntungan besar dalam mempertahankan posisinya sebagai salah satu perusahaan alas kaki dan pakaian terkemuka di tengah persaingan yang semakin ketat. Keunggulan ini terletak pada pengalaman panjang mereka dalam analitik data prediktif, yang memungkinkan Nike memprediksi permintaan konsumen lokal dan menciptakan saluran data yang sulit diakses oleh pesaing baru.

Namun, Nike juga dihadapkan pada tantangan utama, yaitu kecepatan dalam mengumpulkan dan menganalisis data guna mendapatkan wawasan berharga mengenai pelanggan untuk pengambilan keputusan yang tepat.

Beberapa pesaing juga mulai memperhatikan pengumpulan data pelanggan. Sebagai contoh, Under Armour telah mengakuisisi MyFitnessPal dan bekerja sama dengan IBM Watson untuk pengumpulan data dan analitik.

Untuk tetap mempertahankan keunggulan kompetitifnya dalam penggunaan data, Nike perlu meningkatkan volume dan relevansi dari pengolahan data mereka.

Selain mengakuisisi perusahaan rintisan yang hebat dalam bidang analitik, penting juga untuk mempertimbangkan akuisisi perusahaan rintisan dalam bisnis terkait guna meningkatkan nilai bagi Nike.

Beberapa ide dapat berupa aplikasi kebugaran dan perusahaan perencanaan perjalanan, karena penjualan produk Nike sangat terkait dengan profil kebugaran dan aktivitas perjalanan individu.

Dengan terus berinovasi dan menginvestasikan strategi berbasis data, Nike siap mempertahankan posisi kepemimpinan mereka dalam era digital, membentuk masa depan industri alas kaki dan pakaian.