OPTIMALISASI STRATEGI SEGMENTASI, TARGETING, DAN POSITIONING DALAM MENINGKATKAN DAYA SAING BISNIS MODERN
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20118409Keywords:
segmentasi pasar, targeting, positioning, pemasaran digital, perilaku konsumen, daya saing bisnisAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis optimalisasi strategi Segmentasi, Targeting, dan Positioning (STP) dalam meningkatkan daya saing bisnis modern di era digital. Perkembangan teknologi informasi, perubahan perilaku konsumen, serta meningkatnya persaingan bisnis menyebabkan perusahaan perlu menerapkan strategi pemasaran yang lebih adaptif, berbasis data, dan berorientasi pada kebutuhan pelanggan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode library research melalui analisis berbagai artikel jurnal bereputasi, buku akademik, dan laporan ilmiah yang relevan pada periode 2020–2025. Teknik analisis data dilakukan secara deskriptif-analitis dan thematic analysis untuk mengidentifikasi pola, tren, serta perkembangan strategi STP dalam konteks pemasaran modern. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi STP tetap menjadi fondasi utama dalam pemasaran strategis, namun mengalami transformasi signifikan akibat digitalisasi bisnis. Segmentasi pasar berkembang dari pendekatan konvensional menuju segmentasi berbasis perilaku digital dan customer analytics. Strategi targeting menjadi lebih efektif melalui pemanfaatan artificial intelligence, big data, dan media sosial, sedangkan positioning merek semakin dipengaruhi oleh pengalaman pelanggan dan interaksi digital. Penelitian ini juga menemukan bahwa optimalisasi strategi STP mampu meningkatkan customer engagement, loyalitas pelanggan, efektivitas pemasaran, dan keunggulan kompetitif perusahaan. Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dengan mengintegrasikan konsep STP dengan digital marketing dan perilaku konsumen digital dalam konteks bisnis modern. Secara praktis, penelitian ini menjadi referensi bagi perusahaan dalam merancang strategi pemasaran yang lebih inovatif, personal, dan berkelanjutan di tengah dinamika ekonomi digital.
Downloads
References
Bala, M., & Verma, D. (2021). A critical review of digital marketing strategies and consumer behavior. International Journal of Creative Research Thoughts, 9(2), 321–329.
Chintalapati, S., & Pandey, S. K. (2022). Artificial intelligence in marketing: A systematic literature review. International Journal of Market Research, 64(1), 38–68. https://doi.org/10.1177/14707853211018428
Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Baabdullah, A. M., Ribeiro-Navarrete, S., Giannakis, M., Al-Debei, M. M., Dennehy, D., Metri, B., Buhalis, D., Cheung, C. M. K., Conboy, K., Doyle, R., Dubey, R., Dutot, V., Felix, R., Goyal, D. P., Gustafsson, A., Hinsch, C., Jebabli, I., ... Wamba, S. F. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
Keller, K. L. (2020). Strategic brand management: Building, measuring, and managing brand equity (5th ed.). Pearson.
Kumar, V., Rajan, B., Gupta, S., & Pozza, I. D. (2021). Customer engagement in service. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 138–160. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00737-5
Wedel, M., & Kannan, P. K. (2020). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 84(6), 97–121. https://doi.org/10.1177/0022242920958474
