Jika saat ini anda masih mengandalkan komputasi cloud yang oleh beberapa pakar menyebutnya sebagai komputasi klasik sebagai komputasi sejenis dalam perangkat pengguna sekarang, maka bersiap untuk beralih menggunakan komputasi kuantum. Teknologi terbaru ini memang masih digagas, namun ‘bau-baunya’ sudah dekat pada realisasi. 

Apa itu Komputasi Kuantum?

Komputasi kuantum melibatkan komputasi non-klasik yang terbukti lebih unggul daripada komputasi klasik dalam masalah penting tertentu seperti pemfaktoran bilangan bulat besar.

Komputasi klasik adalah dasar dari hampir semua komputasi yang dilakukan oleh mesin saat ini. Mencakup semua komputasi seperti cloud computing, komputasi di desktop, perangkat seluler, atau perangkat pengguna lainnya. 

Komputasi klasik bergantung pada bit deterministik yang memiliki status 0 atau 1. Seperti fisika klasik Newtonian, ini adalah pendekatan yang cukup intuitif dan praktis. Namun, itu tidak efisien dalam memodelkan fenomena kuantum atau berurusan dengan probabilitas.

Rumus Newton cukup akurat untuk partikel makro yang bergerak dengan kecepatan yang jauh lebih lambat daripada kecepatan cahaya. Namun, pandangan dunia klasik seperti itu tidak akurat pada tingkat molekul atau pada kecepatan mendekati kecepatan cahaya karena semua materi menampilkan sifat seperti gelombang dan tidak deterministik. 

Cara Kerja Komputasi Kuantum

Komputasi kuantum memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan hukum mekanika kuantum seperti superposisi kuantum dan belitan kuantum untuk menghitung solusi untuk masalah penting tertentu dengan sistem pemrosesan yang lebih cepat daripada komputer klasik. 

Garis besar dari cara kerja Komputasi Kuantum adalah sebagai berikut:

Qubit, bit dalam komputer kuantum, memiliki 2 keunggulan dibandingkan bit klasik: Mereka dapat menyimpan lebih dari satu status selama komputasi dan dapat menangkap dua qubit sekaligus (yaitu disetel ke status yang sama terlepas dari lokasinya). Tentu saja berbeda dari komputasi klasik yang hanya bergantung pada bit untuk memori. Pada komputasi klasik, bit dapat berada dalam keadaan 0 atau 1. Biasanya, ini secara fisik direpresentasikan sebagai tegangan pada bit fisik.

Qubit sendiri merupakan sebutan untuk memori di komputer kuantum. Sama seperti bit dalam komputasi klasik, mereka dapat diamati dalam dua keadaan: 0 dan 1. Namun, tunduk pada mekanika kuantum. 

Ketika tidak diamati, qubit memiliki probabilitas 0 dan 1. Probabilitas ini dapat berupa bilangan negatif, positif atau kompleks dan dijumlahkan. Sama seperti menambahkan gelombang dalam fisika klasik dan memungkinkan satu qubit mampu menampung 2 bit informasi.

Meskipun pada dasarnya bersifat probabilistik, qubit dapat mengembalikan keadaan tunggal klasik ketika diukur. Oleh karena itu di sebagian besar komputer kuantum, serangkaian operasi kuantum dilakukan sebelum pengukuran. 

Karena pengukuran mengurangi hasil probabilistik menjadi hasil deterministik, banyak perhitungan diperlukan untuk memahami hasil probabilistik aktual dari komputer kuantum dalam banyak kasus.

Mengapa Komputasi Kuantum Dianggap Lebih Relevan?

Komputasi kuantum dihipotesiskan lebih unggul daripada komputasi klasik dalam masalah penting tertentu. Perkembangan terakhir menunjukkan bahwa ini bisa menjadi kenyataan meskipun belum diketahui kapan.

Bukti tentang itu dapat dilihat dalam beberapa hal berikut:

• Google mengklaim telah membuktikan supremasi kuantum dengan mensimulasikan hasil dari logic gate pada komputer kuantum. Mereka menemukan suatu prediksi bahwa komputasi kuantum mungkin memiliki keunggulan jauh lebih tinggi dibandingkan komputasi klasik. 
• Pada tahun 2015, Google mengklaim bahwa annealer kuantum telah melakukan sequence besar yang lebih efisien dalam beberapa masalah pengoptimalan jika dibandingkan dengan annealer simulasi yang menggunakan komputasi klasik.
• Kekuatan komputasi kuantum tumbuh secara eksponensial dengan setiap qubit daripada linier seperti dalam kasus bit linier karena kemampuan komputasi multi-status qubit. Misalnya, komputer kuantum dengan 1 qubit dapat mensimulasikan 2 bit klasik, 2 qubit dapat mensimulasikan 4 bit klasik, 3 bit dapat mensimulasikan 8 bit klasik, dll.
• Sebagian besar perusahaan teknologi besar seperti Fujitsu, Google, dan IBM telah berinvestasi dalam komputasi kuantum. Selain itu, perusahaan rintisan seperti D-Wave Systems mengumpulkan  lebih 200 juta dolar untuk mengatasi masalah tersebut.

Potensi Penggabungan Komputasi Kuantum dan AI

Komputasi kuantum dan AI adalah dua teknologi paling populer saat ini. Menggabungkan kedua teknologi ini secara bersamaan masih menimbulkan banyak keraguan mengingat fakta bahwa komputasi kuantum belum sepenuhnya kelar dibahas. 

Keraguan memang berdasar sebab komputasi kuantum masih merupakan bidang penelitian dan masih jauh dari diterapkan pada jaringan saraf. Namun, dalam satu dekade ke depan diprediksi AI akan mengalami lonjakan supremasinya dengan berkolaborasi bersama komputasi kuantum; komputasi kuantum dapat ditingkatkan untuk membantu kemajuan AI.

Kebiasaan belanja pelanggan terus berubah karena beberapa alasan, seperti tren sosial, lingkungan ekonomi, dan faktor pribadi. Memahami persona pembeli dan menyediakan konten yang dipersonalisasi sangat penting bagi bisnis untuk mendapatkan keunggulan kompetitif. Di sinilah teknologi otomatisasi remarketing berperan.

Apa itu remarketing dan teknologi otomatisasi remarketing?

Dalam bisnis, remarketing merupakan proses berulang untuk meyakinkan calon pelanggan tentang keunggulan produk dan nilai produk. Proses ini memerlukan biaya untuk mengakomodasi segenap sumber daya mulai dari promosi di berbagai media sosial hingga manajemen komunikasi pelanggan. 

Otomatisasi remarketing merupakan teknologi yang digunakan oleh perusahaan dan bisnis untuk menarget calon pelanggan secara konsisten. Otomatisasi juga merujuk pada strategi yang digunakan dalam meyakinkan pelanggan. Penggunaan strategi yang tepat berdampak pada penghematan biaya, peningkatan konversi hingga pencapaian ROI yang diinginkan.

Selama pasca pandemi, teknologi otomatisasi pemasaran menjadi solusi remarketing. Sejauh ini ada tiga solusi paling banyak digunakan dan paling berdaya. 

Solusi Remarketing Paling Efektif

Keberhasilan dari penerapan tiga solusi remarketing di bawah ini sudah pasti akan kembali dioptimalkan tahun 2023 nanti. Keunggulan dari masing-masing adalah relevansinya yang kuat dengan teknologi yang sedang digunakan saat ini. 

Omnichannel Marketing

Ada berbagai cara untuk terlibat dengan pelanggan, seperti live chat, email, panggilan telepon, media sosial, dan sebagainya. Saluran ini berharga bagi bisnis untuk mempromosikan produk/layanan dan memberikan dukungan pelanggan di semua perangkat, saluran, dan platform.

Omnichannel marketing atau pemasaran multi saluran adalah strategi yang digunakan untuk remarketing pelanggan potensial di beberapa saluran untuk mengubahnya menjadi prospek. Namun, ada beberapa tantangan yang harus diwaspadai pemasar dalam hal pemasaran omnichannel yakni:

• Mengelola data dari berbagai platform. 

Perusahaan harus mengintegrasikan dan mengelola data dari berbagai saluran untuk menciptakan pengalaman pelanggan omnichannel yang mulus di berbagai platform. Namun, pemasar menghadapi kesulitan dalam mengelola data pelanggan mereka secara efektif di berbagai saluran.

• Akurasi data pelanggan. 

Situs web mengumpulkan data online publik pengunjung mereka dengan berbagai cara, termasuk halaman login/pendaftaran, unduhan whitepaper, cookie, teknik sidik jari browser, dll., untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan. Namun, pengguna dapat mengubah alamat email, nomor telepon, dan alamat mereka dari waktu ke waktu. Untuk menjaga agar informasi pelanggan tetap mutakhir, perlu perlu secara teratur memeriksa dan mengidentifikasi data pengguna yang usang dalam basis data pelanggan mereka.

• Melacak kinerja kampanye di berbagai platform.

Memantau perjalanan pelanggan di setiap tahap sangat penting untuk memahami bagaimana kinerja kampanye omnichannel sekaligus menganalisis semua interaksi digital antara calon pelanggan dan perusahaan. 

Hanya menganalisis dan mengukur efektivitas seluruh kampanye tanpa menyertakan setiap langkah secara terpisah akan mempersulit mengidentifikasi area di mana pelanggan Anda berhenti dalam perjalanan omnichannel perusahaan Anda.

Otomatisasi pemasaran memungkinkan bisnis untuk mengelola konten mereka di semua platform secara otomatis. Teknologi otomatisasi marketing, seperti alat pengumpulan data dan teknologi pelacakan situs web, harus digunakan dari awal perjalanan pelanggan hingga akhir. 

Strategi Multichannel

Strategi multichannel merupakan penggunaan sistem otomatisasi untuk menjangkau dan melibatkan pelanggan melalui berbagai saluran seperti situs web, email, SMS, dan media sosial. 

Perusahaan menggunakan berbagai saluran untuk membawa pelanggan kembali dan memberdayakan mereka dalam perjalanan keputusan mereka untuk meningkatkan keterlibatan antara pelanggan dengan brand/perusahaan. 

Dengan teknologi otomatisasi marketing multi channel, memungkinkan perusahaan untuk mengirim:

• Pemberitahuan push yang dipersonalisasi secara real-time.
• Email yang sangat dipersonalisasi – tambahkan nama pelanggan atau informasi produk ke email.
• SMS terjadwal ke pelanggan.

Otomatisasi Marketing Berbasis Seluler

Teknologi otomatisasi marketing seluler memungkinkan bisnis untuk mengelola dan mengotomatiskan proses pemasaran seluler manual. Ini memantau aktivitas pelanggan dan mengumpulkan data tentang mereka, seperti lokasi, jenis kelamin, usia, dan pola pembelian mereka, untuk menawarkan promosi dan kupon yang dipersonalisasi melalui pemberitahuan, iklan dalam aplikasi, Whatsapp dan berbagai shannel media sosial.

Perusahaan dapat menggunakan otomatisasi pemasaran seluler untuk menawarkan penawaran khusus kepada pengguna aplikasi mereka. Melalui cara tertentu, memungkinkan pelanggan membayar dengan aplikasi berbasis kode QR dan memberi ulasan/review untuk setiap pesanan. 

Kesimpulan

Saat ini, berbagai tools otomasi pemasaran telah tersedia baik gratis maupun berbayar. Paling penting bagi perusahaan adalah menerapkan strategi yang relevan dengan bisnis mereka. Dengan strategi yang ada maka teknologi otomatisasi marketing dapat digunakan semaksimal mungkin sesuai misi dari remarketing.