## SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW: BIG DATA DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS DALAM KERANGKA STRATEGI DIGITAL MARKETING
* Sudarsono Fakultas Ekonomi & Bisnis, Universitas Bina Mandiri Gorontalo, Indonesia sudarsono@ubmg.ac.id, * Corresponding author
Abstrak: Systematic Literature Review: Big Data Dan Artificial Neural Networks Dalam Kerangka  Strategi  Digital  Marketing .  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  dan memahami big data dan artificial neural networks dalam kerangka strategi pemasaran digital. Penelitian  ini  menggunakan  basis  desk  research  dengan  metode  penelitian  yang  digunakan adalah systematic literature review . Dengan bantuan aplikasi Pulish or Perish dan VOSviewer data dikumpulkan dari Google Scholar, CrossReff, OpenAlex dan PubMed melalui kata kunci big  data, artificial  neural  networks dan digital  marketing sejumlah  168  artikel  dari  hasil penelusuran  dan  lolos  screening  yang  dilakukan  berdasarkan  relevansi  topik  yang  diangkat. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  adanya  data  yang  terstruktur  dan  tidak  terstruktur  dan memungkinkan  untuk  dijadikan  sebegai  referensi  dalam  pengambilan  keputusan  pembelian secara digital terbagi dalam dua jenis big data yakni big data negatif dan big data positif. Big data tersebut menjadi rujukan bagi pelaku usaha untuk menerapkan artificial neural networks dalam  aktifitas  pemasaran  yang  dilakukan. Artificial  neural  networks memungkinkan  bagi pelaku  usaha  untuk  memberikan  layanan  secara  customization  pada  setiap  konsumennya karena  dengan  adanya artificial  neural  networks ,  memungkinkan  bagi  pelaku  usaha  untuk mengetahui dan mengidentifikasi serta melakukan penelusuran terhadap aktifitas konsumen di internet.
Kata kunci: Big Data ; Artificial Neural Networks ; Digital Marketing
Abstract: Systematic Literature Review: Big Data and Artificial Neural Networks Within the Framework of a Digital Marketing Strategy. The purpose of this research is to identify and understand big data and artificial neural networks within the framework of a digital marketing strategy. This study uses a desk research basis with the research method used is a systematic literature review. Using the Pulish or Perish and VOSviewer applications, data was collected from  Google  Scholar,  CrossReff,  OpenAlex  and  PubMed  through  the  keywords  big  data, artificial neural network and digital marketing, a total of 168 articles from search results and passed the screening which was carried out based on the relevance of the topics raised. The results of the study show that there is structured and unstructured data that allows it to be used as a reference in making digital purchasing decisions divided into two types of big data, namely negative  big  data  and  positive  big  data.  The  big  data  is  a  reference  for  business  actors  to implement  artificial neural  networks in  their marketing activities. Artificial neural networks make it possible for business actors to provide customized services to each of their customers because  with the presence of artificial neural  networks, it allows business actors to  identify and identify and track consumer activities on the internet.
Keyword: Big Data; Artificial Neural Networks; Digital Marketing
History &License of Article Publication: Received: 24/11/2022 Revision: 15/01/2023 Published: 31/12/2022
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.v10i2.295
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Vol. 10 No. 2, Desember 2022, Hal. 275-291
Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101
Published by STITEK Bina Taruna Gorontalo
E-ISSN: 2686-553X

## PENDAHULUAN
Internet telah mengubah aktivitas pemasaran. Sebelumnya, perusahaan perlu bekerja lebih  keras  (secara  harfiah)  untuk  mengiklankan  bisnisnya—menerbitkan  iklan  di  surat kabar, membayar agen untuk menempatkan bisnisnya di papan iklan, dan membobol bank untuk memeras jam tayang di TV.
Hari  ini,  manajer  pemasaran  bahkan  tidak  perlu  meninggalkan  kantor  atau  rumah untuk mempromosikan produknya. Dan, iklan video di YouTube jauh lebih murah daripada iklan TV (dan memberi perusahaan lebih banyak keterlibatan).
Meskipun  demikian,  ruang  lingkup digital  marketing terus  berubah—tidak  sama seperti beberapa tahun yang lalu, dengan semua teknologi digital berkembang dan Google memperkenalkan perubahan baru pada algoritme.
Digital  marketing memanfaatkan  teknologi  digital,  internet,  dan  salurannya  untuk terhubung  dengan  konsumen  dan  mempromosikan  produk  atau  layanan  (Winda  Atila  & Syarvina,  2022).  Bentuk digital  marketing berfokus  pada  strategi online ,  tetapi  tidak sepenuhnya  demikian.  Beberapa  teknik  promosi  offline,  seperti  pemasaran  radio  dan  TV, dapat dikaitkan dengan digital marketing offline karena konsumen menggunakan perangkat elektronik tetapi tidak memerlukan koneksi internet.
Setiap perusahaan memiliki tujuan dan kegiatan digital marketing yang berbeda-beda. Dengan  banyak  bagian  dan  kolaborator  yang  bergerak,  kerangka  kerja  strategi digital marketing membawa struktur ke proses digital marketing . Pemasar dapat menghemat waktu dengan memodelkan kerangka kerjanya dari kerangka kerja yang ada alih-alih memulai dari awal dengan setiap proyek pemasaran baru.
Kerangka kerja strategi digital marketing adalah model yang mendefinisikan proses pemasaran  dan  alur  kerja  dan  menguraikan  komponen  penting  dan  titik  kontak  dalam perjalanan pembeli. Menjalankan aktivitas pemasaran dengan kerangka kerja strategi digital marketing memastikan  perspektif  360  dan  tidak  ada  tindakan  yang  sia-sia.  Ada  banyak kerangka kerja strategi digital marketing , masing-masing membahas proses atau pendekatan pemasaran tertentu. Beberapa kerangka kerja menggabungkan aspek lain, sementara yang lain berdiri sendiri. Bisnis harus terlebih dahulu memahami tujuan dan prioritas  konsumen sebelum memilih kerangka kerja strategi digital marketing yang membantu mencapai tujuan perusahaan (Wilantini & Halida, 2022).
Kerangka  kerja  strategi digital  marketing membantu  mengembangkan  rencana pemasaran  yang  efektif  (Wardhana,  2022).  Hampir  40%  pemasar  merasa  strategi digital marketing yang dilakukan tidak efektif. Kegagalan ini terutama disebabkan oleh kurangnya perencanaan  dan  model digital  marketing —  atau  menggunakan  model  yang  salah  untuk mencapai tujuan pemasaran.
Strategi digital  marketing yang  efektif  dapat  membantu  mengembangkan  bisnis perusahaan. Meskipun tampak jelas, ada banyak alasan mengapa usaha kecil memutuskan untuk tidak melakukan pemasaran sejak awal (Noblecilla & García, 2022; Wardhana, 2022; Winda Atila & Syarvina, 2022). Beberapa pemilik bisnis merasa tidak memiliki waktu atau sumber daya untuk berinvestasi dalam pemasaran; yang lain merasa bahwa bisnisnya terlalu kecil untuk membutuhkannya atau bahkan mendapatkan cukup banyak pelanggan dari mulut ke mulut.
Digital  marketing adalah  strategi  jangka  panjang,  dan  mungkin  tidak  memberikan hasil  jangka  pendek  langsung  (Pérez,  2021).  Ini  juga  membutuhkan  investasi  waktu  dan uang.  Namun,  seiring  waktu  dan  dengan  komitmen, digital  marketing adalah  cara  yang efektif  untuk  menjangkau  pelanggan  potensial  secara online ,  dan  bila  digunakan  secara strategis dan kreatif, itu dapat membuat perbedaan antara bisnis yang berkembang dan bisnis yang gagal. Salah satu hal yang penting dalam mengembangkan bisnis adalah ketersediaan data.
Data adalah mata uang di era digital marketing . Data adalah apa yang memandu upaya strategis  dalam  perusahaan  karena  membantu  pemasar  memahami  audiens  target  untuk membuat  kampanye  yang  lebih  dipersonalisasi.  Meskipun  proses  pengumpulan  dan penyortiran  data  untuk  analisis  bukanlah  hal  baru  bagi  siapa  pun, big  data baru  menjadi penting dalam dekade terakhir saat dunia beralih ke lingkungan yang lebih digital.
Sebagai pemasar di dunia modern, penting untuk memahami big data dan upaya big data dapat  membantu  dalam  mengoptimalkan  dan  memaksimalkan  ROI. Big  data adalah volume besar informasi terstruktur dan tidak terstruktur yang membanjiri perusahaan setiap hari. Pentingnya big data bukanlah jumlah informasi yang diterima perusahaan, melainkan bagaimana perusahaan memilih untuk mengatur data untuk memahami tindakan, kebutuhan, keinginan, dan kebiasaan transaksi pelanggan yang bermuara pada customer journey dalam mengambil keputusan pembelian.
Customer  journey merupakan  alat  penting  dalam  kotak  alat  pemasar. Memvisualisasikan customer journey memungkinkan pemasar untuk memahami bagaimana pengguna  berinteraksi  dengan  konten,  bagaimana  konsumen  bergerak  melalui  ekosistem digital,  dan  bagaimana  menyesuaikan  interaksi  dengan  tahap  funnel  pembelian  tempat pelanggan berada.
Tetapi analisis kuantitatif langsung dari customer journey sangat rumit, sebagian besar karena sesuatu yang disebut "kutukan dimensi" — di mana semua kemungkinan kombinasi dan  permutasi customer  journey tumbuh  begitu  cepat  sehingga  data  menjadi  tidak  dapat dikelola  atau  tidak  dapat  dipahami  oleh  manusia.  Di  situlah artificial  neural  networks bekerja.
Artificial  neural  networks adalah  bagian  penting  dari  machine  learning  yang digunakan  para  ilmuwan  komputer  untuk  mengerjakan  tugas-tugas  kompleks,  seperti membuat  prediksi,  menyusun  strategi,  dan  mengenali  tren.  Tidak  seperti  algoritme pembelajaran  mesin lainnya,  yang  dapat  mengatur  data atau angka  crunch,  jaringan  saraf belajar dari pengalaman. Seperti manusia.
Artificial neural networks digunakan di seluruh industri – dalam kedokteran, teknik, keuangan,  dan  lainnya.  Perusahaan  juga  mengubah  rangkaian  sumber  daya  teknologi pemasaran yang tersedia, memberi pemasar alat baru, lebih efisien, dan lebih dinamis untuk:
 Memprediksi perilaku konsumen
 Menciptakan dan memahami segmen pembeli yang lebih canggih
 Otomatisasi pemasaran
 Pembuatan konten
 Perkiraan penjualan
Aplikasi  jaringan  syaraf  tiruan  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  dalam  bidang analitik prediktif. Dalam hal ini, jaringan saraf dapat membantu pemasar membuat prediksi
tentang  hasil  kampanye  dengan  mengenali  tren  dari  kampanye  pemasaran  sebelumnya. Sementara jaringan saraf telah ada selama beberapa dekade, kemunculan big data yang lebih baru telah membuat teknologi ini sangat berguna untuk pemasaran.

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Systematic  Literature  Review (SLR)  untuk  mengidentifikasi,  mengevaluasi,  dan  menginterpretasi  hasil  penelitian  yang yang  relevan  dengan  pertanyaan  penelitian  tertentu,  atau  area  topik,  atau  fenomena  yang menjadi  perhatian  (Aliyah  &  Mulawarman,  2020).  Sementara  itu,  pendekatan  kualitatif dalam  systematic  review  digunakan  merangkum  hasil-hasil  penelitian  yang  bersifat deskriptif  kualitatif.  Systematic  literature  review  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini bersumber  pada  langkah-langkah  yang  disampaikan  oleh  Desi  Fitriani  dan  Aan  Putra (Fitriani & Putra, 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Adapun langkah-langkah tersebut disajikan pada Gambar 1 (Nurul Islah Watajdid et al., 2021).
Gambar 1. Alur systematic literature review
Keterkaitan antara kata kunci yang ditemukan seperti pada Gambar 2.
Mulai
Mengidentifikasi serta menentukan kata kunci yang memiliki relevansi dengan topik
penelitian Melakukan penelusuran literatur
Melakukan screening dengan menerapkan kriteria inklusi dan ekslusi
Melakukan analisis serta sintesis terhadap literatur
Implementasi kontrol kualitas
Menuliskan laporan akhir Selesai

## Gambar 2. Penentuan kriteria
Berdasarkan screening yang telah dilakukan dengan bantuan VOSviewer, hubungan antara big  data , artificial  neural  networks dan digital  marketing .  Kemudian  peneliti membaca  abstraksi  dan  menyaring  literatur  berdasarkan  kriteria  inklusi  dan  ekslusi  yang ditunjukan dalam Tabel 1.
Dari proses penyaringan tersebut, peneliti mendapatkan 168 literatur terpilih dari jenis jurnal  artikel  terindeks  Crossref,  Google  Scholar,  PubMed,  dan  OpenAlex.  Sebagai  data primer dan didukung oleh data sekunder dari buku, jurnal, dan artikel lainnya yang relevan dengan topik.
Tabel 1. Kriteria Inklusi dan Ekslusi Penyertaan kriteria Jurnal studi menggunakan data skala besar dan kecil Studi yang membahas tentang big data , artificial neural networks dan digital marketing
Jurnal  studi  termasuk  ke  dalam  Crossref,  Google  Scholar, PubMed, dan OpenAlex. Pengecualian kriteria Studi  yang  tidak  relevan  dengan big  data , artificial  neural networks dan digital marketing
Studi  kasus  yang  mengambil  contoh  studi  kasus  bisnis  dan aktivitas terlarang seperti bisnis obat terlarang
Sumber: Data diolah, 2022

## Proses Analisis dan Sintesis
Literatur yang telah memenuhi kriteria akan diambil intisarinya dan disitensis sesuai dengan topik penelitian sehingga dapat dibentuk suatu klasifikasi terkait big data , artificial neural networks dan digital marketing .

## Kontrol Kualitas
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengimplementasikan  kontrol  kualitas  dengan  meninjau  kembali literatur  terpilih  berdasarkar  jumlah  sitasi  pada  Crossref,  Google  Scholar,  PubMed,  dan OpenAlex sesuai dengan topik yang dikaji dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Literatur terpilih

## Laporan Akhir
Laporan akhir dimaksudkan untuk memberikan gambaran secara utuh mengenai hasil analisis dan sintesis terhadap literatur yang telah termasuk ke dalam kriteria inklusi dan ekslusi guna menemukan novelty. Langkah ini akan dilakukan pada bagian hasil dan pembahasan.

## Pembahasan Hasil Penelitian
1. Big Data
Big Data dapat diklasifikasikan sebagai Volume , Velocity , Variety , dan Veracity .
a. Volume
Volume mengacu  pada  sejumlah  besar  data  yang  dapat  dikumpulkan  dari berbagai  sumber  yang  berbeda.  Sumber-sumber  ini  akan  mencakup  media  sosial, formulir online , transaksi online , dan data machine to machine . Jumlah karakteristik
Google Scholar 55% Crossref 43% PubMed 2% OpenAlex 0% JUMLAH LITERATURE Google Scholar Crossref PubMed OpenAlex
konsumen  telah  berkembang  pesat  menyebabkan  volume  data  terstruktur  dan  tidak terstruktur melampaui kapasitas dan teknik metode tradisional. Teknologi baru telah membantu  meringankan  beban  ini  dengan  membuat  data  ini  mudah  diproses  dan disortir.
b. Velocity
Velocity  disebut  sebagai  kecepatan  pada  konten  yang  dihasilkan,  disimpan, dianalisis, dan diarsipkan. Perusahaan perlu memastikan bahwa prosedur yang tepat tersedia untuk menangani arus masuk data secara tepat waktu.
c. Variety
Ragam  mengacu  pada  berbagai  bentuk  data  yang  diterima  perusahaan.  Data berasal dari sumber yang berbeda dan karenanya akan dibangun secara berbeda. Data dapat terstruktur atau tidak terstruktur, dapat berasal dari berbagai sumber, dan terakhir dapat datang dalam berbagai format (video, dokumen tertulis, gambar, dll).
d. Veracity
Veracity  mengacu  pada  perbedaan  dan  kebisingan  dalam  data.  Data  harus bermakna bagi poin-poin yang dianalisis. Bagian dari strategi data adalah memastikan bahwa perusahaan tidak menyimpan data yang tidak relevan yang dapat menghambat kemajuan perusahaan.
Big  data menjadi  bagian  penting  dari  pemasaran  karena  memberikan  pemasar wawasan  yang  dibutuhkan  untuk  memahami  tindakan  konsumen  perusahaan.  Seperti disebutkan di atas, kuncinya adalah dapat mengatur data untuk membantu mensegmentasi pasar dan menciptakan persona konsumen berdasarkan karakteristik seperti perilaku, pola pembelian, hobi, geolokasi, dan banyak lagi.
Ini  menjadi  cara  pemasaran  yang  lebih  efektif  saat  perusahaan  menghilangkan semua tebakan! Berikut adalah enam cara di mana big data menguntungkan upaya digital marketing :
a. Consumer insight
Di zaman sekarang ini, pemasaran telah menjadi kemampuan perusahaan untuk menginterpretasikan  data  dan  mengubah  strateginya  sesuai  dengan  itu. Big  Data memungkinkan  wawasan  konsumen  secara  real-time  yang  sangat  penting  untuk memahami  kebiasaan  pelanggan.  Dengan  berinteraksi  dengan  konsumen  melalui media sosial, pemasar akan tahu persis apa yang konsumen inginkan dan harapkan dari produk atau layanan  yang ditawarkan, yang akan menjadi kunci untuk membedakan kampanye yang dilakukan perusahaan dari pesaingnya.
b. Personalisation
Personalisasi  telah  menjadi  suatu  keharusan!  Seperti  disebutkan  di  atas, wawasan  konsumen  akan  membantu  memahami  konsumen  dengan  membantu membuat kampanye yang lebih bertarget dan dipersonalisasi.
Ini  semua  tentang  menyampaikan  pesan  yang  tepat  pada  waktu  yang  tepat! Contoh personalisasi akan melalui email bertarget dan iklan bertarget.
1) Email yang Ditargetkan
Email yang ditargetkan akan membantu menciptakan ikatan yang lebih kuat dengan  konsumen.  Dengan  menggunakan  pemasaran  email,  pemasar  dapat membuat kampanye yang lebih personal dan efektif dengan menyampaikan pesan
yang  tepat.  Pemasar  dapat  menargetkan  email  ini  melalui  riwayat  penelusuran, perilaku, riwayat pembelian, dan banyak lagi.
2) Iklan Bertarget
Informasi  dari big  data akan  membantu  pemasar  membuat  iklan  bertarget yang  lebih  efektif.  Perusahaan  yang  ingin  memasarkan  secara online akan menggunakan sumber pihak ketiga untuk menampilkan iklan kepada pengguna. Hal ini pada gilirannya membantu meningkatkan kesadaran merek, pendapatan melalui peningkatan penjualan dan terakhir, peningkatan loyalitas merek.
c. Membantu Meningkatkan Penjualan
Data  besar  akan  membantu  prediksi  permintaan  untuk  suatu  produk  atau layanan. Informasi yang dikumpulkan tentang perilaku pengguna akan memungkinkan pemasar  untuk  menjawab  jenis  produk  apa  yang  dibeli  konsumen,  seberapa  sering konsumen  melakukan  pembelian  atau  mencari  produk  atau  layanan  dan  terakhir, metode pembayaran apa yang konsumen sukai.
Sangat kecil kemungkinannya bahwa setiap orang yang mengunjungi situs web perusahaan akan melakukan pembelian sehingga memiliki jawaban atas pertanyaan di atas  membantu  menciptakan  pengalaman  pengguna  yang  lebih  lancar  dan memungkinkan  pemasar  untuk  mengidentifikasi  dan  menargetkan  titik  kesulitan konsumennya.
d. Efisiensi Kampanye dan Pengoptimalan Anggaran
Pemasar  harus  selalu  punya  jawabannya!  Dengan  semua  informasi  yang diberikan  melalui big  data ,  pemasar  harus  dapat  memilah  data  ini  untuk  menjawab pertanyaan kunci seperti:
 Siapa yang kami hubungi?
 Kapan orang ini tersedia untuk dihubungi?
 Bagaimana cara pemasar menghubungi pelanggan?
 Apa yang harus ditawarkan kepada pelanggan?
Menjawab pertanyaan ini akan memungkinkan perusahaan untuk mengelompokkan  penggunanya  dan  menggunakan  analitik  prakiraan  untuk memprediksi perilaku di masa mendatang.
Efisiensi kampanye dan pengoptimalan anggaran berjalan beriringan! Mengetahui seberapa sering user akan online dan platform yang digunakan yang memungkinkan upaya pemasaran yang lebih terfokus dengan menargetkan pelanggan di “lingkungan akrabnya”.  Ini  akan  memastikan  pemasar  berfokus  pada  platform  yang  memiliki tingkat  konversi  tinggi,  menjamin  pendapatan  dan  berdampak  positif  pada  ROI, membantu perusahaan mengelola anggaran dengan lebih baik.
e. Analisis Hasil Kampanye
Big  data memungkinkan  pemasar  untuk  mengukur  kinerja  kampanye pemasaran.  Ini  adalah  bagian  terpenting  dari digital  marketing .  Pemasar  akan menggunakan  laporan  untuk  mengukur  setiap  perubahan  negatif  pada Key Performance Indicator (KPI) pemasaran. Jika perusahaan belum mencapai hasil yang diinginkan, itu akan menjadi sinyal bahwa strategi perlu diubah untuk memaksimalkan pendapatan dan membuat upaya pemasaran lebih terukur di masa mendatang.
Big data ada di mana-mana dan merupakan bagian penting dari bisnis apa pun saat ini. Mengetahui cara menargetkan pelanggan dan membentuk content marketing berdasarkan informasi pengguna akan meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran, menempatkan perusahaan di jalan menuju kesuksesan.

## 2. Artificial Neural Networks
Artificial intelligence dalam pemasaran adalah subjek yang mendominasi industri saat ini. Dari semua aplikasi saat ini dalam otomatisasi pemasaran dan analitik prediktif. Ini adalah senjata rahasia dan janji digital marketing : pemasar dapat mengikuti customer journey secara online, dan tahu persis apa  yang membuat  konsumen mengklik … atau membeli, atau mengunduh, atau apa pun yang diinginkan pemasar untuk dilakukan oleh pelanggan.
Masalahnya  adalah,  dengan  ancaman  penghentian  cookie,  pengenal  seluler,  dan fragmentasi customer  journey  online ,  memahami  apa  yang  dilakukan  pelanggan  dan mengapa lebih banyak aspirasi daripada kenyataan bagi sebagian besar pemasar. Sampai sekarang.
Neural networks, seperti namanya, dimodelkan setelah jaringan saraf otak manusia, yang  bertanggung  jawab  untuk  pengambilan  keputusan  manusia.  Otak  menerima informasi  dan  kemudian  mencoba  menghubungkan  titik-titik  tersebut  untuk menghasilkan  kesimpulan.  Pemasar  tidak  selalu  melakukannya  dengan  benar  pada awalnya, begitu pula dengan algoritme machine learning . Tetapi melalui uji coba yang berkelanjutan  dan  juga artificial  neural  networks ,  mulai  menghasilkan  keluaran  yang lebih baik.
Jaringan saraf, bagian dari pembelajaran mesin dan inti dari algoritma pembelajaran mendalam mengubah semua itu. Neural nets dapat mengelompokkan customer journey yang serupa menggunakan algoritma penyematan gambar.
Ini memungkinkan visi yang lebih kaya tentang perilaku pelanggan dan menyoroti perilaku khusus yang mengarah ke berbagai tahap saluran pembelian dan jika tidak, dapat terlewatkan  dalam  analisis  tradisional.  Model  jaringan  saraf  pengelompokan memungkinkan  pemasar  memahami  bagaimana  pelanggan  terlibat,  berkonversi,  dan berpindah  dengan  situs  web  perusahaan  dan  dalam  tindakan  yang  dilakukan  untuk mendorong hasil merek yang sukses.
Ada beberapa manfaat langsung dari model jaringan saraf pengelompokan ini:
 Menghilangkan inefisiensi web: Mengetahui bagaimana pelanggan bergerak melalui ekosistem  digital  memungkinkan  merek  untuk  fokus  pada  saat-saat  kritis  dalam perjalanan, memastikan konten yang tepat berada di tempat yang tepat. Pengetahuan ini juga dapat digunakan untuk menyoroti dan mengurangi kemacetan seperti halaman yang  memakan  waktu  atau  memuat  lambat,  meningkatkan  pengalaman  pelanggan secara keseluruhan.
 Meningkatkan prediksi churn: Mengapa pelanggan churn? Tindakan apa yang diambil, dalam urutan apa, dan untuk berapa lama sebelum pelanggan churn? Ini semua adalah pertanyaan yang dapat dipecahkan oleh model jaringan saraf. Dengan membandingkan klaster  serupa,  pemasar  dapat  mengidentifikasi  pola  antara  perjalanan  dan
mengoptimalkan  klaster  yang  berisiko  churn.  Prinsip  yang  sama  dapat  diterapkan untuk meningkatkan tingkat konversi juga.
Menyebarkan  jaringan  saraf  tidak  berarti  membuang  cara  konvensional  untuk memvisualisasikan customer  journey .  Sebaliknya,  perusahaan  dapat  membuat  model yang ada lebih jelas dan lebih fungsional pada skala  — dan sedemikian rupa sehingga dapat dievaluasi sesuai dengan asumsi bisnis. Dengan menyediakan data empiris tentang perilaku online pelanggan  dan  mengelompokkannya  ke  dalam  kelompok  yang  mudah dicerna,  pengelompokan  model  jaringan  saraf  dapat  memungkinkan  pemasar  untuk menilai  kembali  asumsi  bisnis,  mengorientasikan  ulang  strategi  pemasaran,  dan memperpendek jalur untuk membeli.
Cluster  memiliki  nilai  tambahan  dalam  membuat  pengetahuan  ini  lebih  dapat ditindaklanjuti  dan  dicerna  dibandingkan  dengan  berfokus  pada customer  journey individu.  Singkatnya,  model  pengelompokan customer  journey ini  dapat  digunakan sebagai alat yang digerakkan oleh bisnis dan diintegrasikan ke dalam metode pemasaran yang lebih luas.
Bagi  pemasar  yang  ingin  masuk  ke  teknis  membuat  model  jaringan  saraf pengelompokan  berfungsi  untuk  bisnis  perusahaan,  saya  merekomendasikan  tiga langkah:
 Bangun  gambar customer  journey .  Ubah  setiap  dimensi  pelanggan  yang  ingin  di klaster (misalnya tindakan, waktu, urutan halaman yang dilihat) menjadi sel dan baris dengan warna tertentu. Perusahaan dapat melakukannya menggunakan library python numpy.
 Memproses  gambar  menjadi  jaringan  saraf  convolutional  untuk  mengurangi dimensinya. Pustaka Python dengan keras menyediakan alat untuk mengatur model.
 Terakhir, setelah gambar berdimensi rendah dibuat, perusahaan dapat mengelompokkannya  dengan  algoritma  HDBSCAN  yang  tersedia  dalam  paket eponymous python.
Dengan  penghentian  cookie  dan  pengenal  seluler  yang  sedang  berlangsung  dan pembatasan penargetan yang meningkat, pemasar berbasis data perlu memanfaatkan alat yang  lebih  canggih  untuk  memahami customer  journey masa  depan.  Pemasar  yang merangkul  jaringan  saraf  siap  untuk  membuat  langkah  besar  dalam  upaya  untuk  lebih memahami — dan mengoptimalkan — jalur pelanggan untuk membeli.
Saat  ini,  sebagian  besar artificial  neural  networks relatif  sederhana  jika dibandingkan  dengan  interaksi  saraf  kompleks  yang  terjadi  ketika  pikiran  manusia membuat  keputusan.  Ada  lapisan  input,  lapisan  output,  dan  lapisan  tersembunyi  yang terjepit  di  antaranya  –  di  mana  ada  ratusan  node  virtual  yang  dihubungkan  dan disambungkan kembali oleh algoritme saat mencoba mencapai hasil.
Untuk  ' learning '  dengan  setiap  pengalaman  input,  algoritme  akan  mengubah koneksi internal hingga mengetahui cara mencapai output yang diinginkan dalam tingkat akurasi tertentu. Setelah algoritme dipelajari, lebih banyak input dapat dimasukkan dan artificial neural networks memberikan prediksi yang bisa diterapkan.
Deep  learning (DL),  mengacu  pada  versi machine  learning yang  lebih  intensif.
Ingat  lapisan  tersembunyi  tunggal  di  jaringan  saraf  tiruan?  Dengan deep learning ,  ada beberapa lapisan.
Neural networks pada deep learning tidak hanya lebih kompleks, tetapi di sinilah ada harapan (dan ketakutan) bahwa algoritma akan lepas landas dan mulai belajar sendiri. Dimana teknologi saat ini, apakah itu pembelajaran mesin dasar, neural networks atau deep  learning ,  algoritmanya  masih  bergantung  pada  penyediaan  input  dari  sumber eksternal, yaitu manusia.
Dengan lautan data virtual untuk dimasukkan ke dalam neural networks , sekarang dimungkinkan untuk mencapai prediksi yang canggih dan akurat yang dapat membantu Chief Marketing Officer membuat keputusan yang lebih cerdas tentang tindakan apa yang harus diambil dan saluran mana yang mengalokasikan lebih banyak sumber daya.
Demikian juga dengan segmentasi pasar, perkiraan penjualan dan pembuatan serta distribusi content  marketing , neural  networks ,  yang  diberi  cukup  data,  mampu memberikan  wawasan  dan  prediksi  yang  lebih  tepat,  membantu  pengambil  keputusan pemasaran mengukur ekspektasi dengan lebih baik. Teknologi ini juga memungkinkan tingkat  otomatisasi  yang  lebih  dinamis,  yang  tidak  hanya  mengembangkan  alur  kerja pemasaran tetapi juga menciptakan pengalaman yang lebih mulus bagi konsumen.
3. Kerangka Strategi Digital Marketing
Kerangka kerja strategi digital marketing seperti kompas yang memandu pemasar menuju  tujuan  pemasaran  yang  diinginkan.  Tanpanya,  menjalankan  proyek  dan kampanye pemasaran yang sukses adalah tantangan dan tidak dapat diprediksi.
Kerangka kerja strategi digital marketing membantu pemasar:
 Kembangkan rencana digital marketing yang sukses dengan mengidentifikasi tindakan penting untuk setiap tahap customer journey
 Identifikasi  penghalang  pandang  menuju  konversi  dengan  menganalisis  seluruh customer journey dan kinerja pemasaran sebelumnya
 Kenali peluang untuk mendorong pelanggan menuju tindakan yang diinginkan
 Hindari  kesenjangan  dalam hand-off dengan  menciptakan  harmoni  antara  tim  yang berkolaborasi
 Ciptakan  pengalaman  yang  mulus  dan  minimalkan  gesekan  di  setiap  titik  kontak pelanggan
Di bawah ini, kami telah mencantumkan beberapa kerangka kerja strategi digital marketing yang paling banyak digunakan untuk meningkatkan upaya digital marketing . a. RACE planning
RACE  planning  adalah  contoh  populer  dari  kerangka  kerja  strategi  digital marketing.  RACE  adalah  singkatan  dari Reach , Act , Convert dan Engage ,  berfokus pada pertumbuhan penjualan. Mari kita lihat empat fase dalam perencanaan RACE: 1) Reach :
Membangun kesadaran merek dan visibilitas adalah tujuan utama dari proses 'Jangkauan'.  Ini  termasuk  menghasilkan  lalu  lintas  situs  web,  tautan  eksternal, interaksi media sosial, dan media yang diperoleh.
2) Act :
'Tindakan' mengharuskan pengunjung untuk melakukan tindakan tertentu di situs web, halaman penjualan, atau akun media sosial. Rasio pentalan, waktu rata- rata yang dihabiskan di halaman web, dan jumlah pelanggan adalah metrik utama untuk tahap ini.
3) Convert :
'Konversi'  berfokus  pada  mengubah  pengikut  yang  bersemangat  menjadi klien  yang  membayar.  Tingkat  konversi,  jumlah  prospek,  penjualan,  dan pertumbuhan pendapatan adalah indikator kinerja utama.
4) Engage :
'Terlibat' adalah proses mengembangkan hubungan otentik dengan pelanggan untuk  meningkatkan  retensi.  Tingkat  churn  pelanggan  dan  tingkat  pelanggan berulang adalah dua ukuran kinerja yang penting.
b. Marketing funnel
Ini adalah salah satu kerangka kerja strategi digital marketing yang paling umum digunakan  (Ocran,  2022).  Ini  menggambarkan customer  journey dari  saat  calon pelanggan menemukan produk perusahaan hingga saat membeli produk atau layanan. Marketing funnel dibagi menjadi empat tahap:
 Awareness :  Ini  adalah  saat  calon  pelanggan  menemukan  merek  melalui  saluran digital  marketing langsung  seperti  iklan online bertarget  atau  saluran digital marketing tidak langsung seperti Optimisasi Search Engine (SEO).
 Interest :  Pada  tahap  ini,  minat  pelanggan  cukup  tergugah  dengan  mengunjungi saluran  media  milik  perusahaan  untuk  mempelajari  lebih  lanjut  tentang  produk perusahaan.
 Consideration :  Ini  adalah  saat  pelanggan  potensial  mulai  memikirkan  produk sebagai solusi untuk masalah perusahaan.
 Action : Di sini, pelanggan memutuskan untuk menggurui perusahaan dan membeli produk.
c. Flywheel model
Flywheel model adalah kerangka kerja strategi digital marketing yang berpusat pada  pelanggan.  Tujuan  dari  semua  fungsi  dalam flywheel  model adalah  untuk mengoptimalkan customer  journey ,  menghilangkan  "friksi"  yang  memperlambat proses pembeli, seperti pesan merek yang tidak konsisten.
Flywheel model membagi customer journey menjadi tiga fase:
 Attract :  Berfokus  untuk  menarik  perhatian  pelanggan  melalui  strategi digital marketing organik atau anorganik
 Engage : Berfokus pada menciptakan hubungan dengan audiens dan membuatnya sadar akan produk yang ditawarkan
 Delight : Berfokus untuk mendukung dan memungkinkan pelanggan mendapatkan pengalaman positif dan memenuhi kebutuhannya
Ketika pelanggan memiliki pengalaman positif dengan merek atau perusahaan, maka konsumen lebih cenderung merekomendasikannya ke jaringannya.
d. Forrester's 5 Is
Model  Forrester's  5  Is  melihat  tingkat  keterlibatan,  interaksi,  keintiman,  dan pengaruh  yang  dimiliki  individu  dengan  merek  dari  waktu  ke  waktu.  Model mengusulkan  bahwa  saluran  pemasaran  sudah  ketinggalan  zaman.  Sebaliknya,
pemasar harus melibatkan pelanggan di sepanjang siklus hidup produk untuk membuat digital marketing campaign yang sukses.
5 Is Forrester adalah:
 Involvement :  Tindakan  membuat  pelanggan  terlibat  dengan  merek  atau  produk. Keterlibatan dapat diukur melalui statistik situs web, seperti tampilan halaman, lalu lintas situs web, dan waktu rata-rata yang dihabiskan di halaman.
 Interaction :  Tahap  ini  mencakup  aktivitas  pelanggan  dengan  merek  atau  produk perusahaan, seperti melakukan pembelian, mendaftar ke buletin, dan berbagi foto.
 Intimacy : Keintiman mengungkapkan sentimen dan emosi di balik tindakan yang dilakukan pelanggan dengan merek atau produk perusahaan. Contohnya termasuk sentimen  di  balik  ulasan  produk,  penyebutan  media  sosial,  atau  testimoni pelanggan.
 Influence :  Tahap influence mengacu  pada  kemungkinan  bahwa  pelanggan  dan pemangku  kepentingan  di  luar  organisasi  merekomendasikan  produk  perusahaan kepada orang lain. Ini dapat diukur melalui tingkat berbagi, rujukan, dan sebutan online .
 Individual:  Individu  menyiratkan  fokus  pada  satu  orang  daripada  kelompok  atau komunitas. 'Individu' lebih terperinci dan spesifik dan kurang umum.
e. McKinsey’s consumer decision journey
Pelanggan  membuat  keputusan  pembelian  berdasarkan  beberapa  kriteria.
Kebanyakan  orang  memulai  perjalanan  pembelian online dengan  mencari  ulasan produk  dan  saran  media  sosial. Consumer  decision  journey mencakup  langkah- langkah berikut:
 Trigger :  Ini  adalah  saat user menyadari  bahwa user memiliki  masalah  dan membutuhkan produk atau layanan untuk memberikan solusi. Pemicu ini memulai perjalanan keputusan konsumen.
 Initial  consideration  set :  Saat  mempertimbangkan  pembelian,  orang-orang merenungkan  set  pertimbangan  pertamanya  —  merek  yang  sudah  dikenal  yang langsung muncul di benak.
 Evaluation : Konsumen mencari dan memperoleh informasi dari beberapa sumber dan meninjau situs web untuk menemukan merek mana yang memberikan apa yang diinginkan atau butuhkan.
 Buying :  Konsumen  memilih merek  dan melakukan  pembelian  setelah menyaring alternatif berdasarkan informasi dari langkah evaluasi.
 Ongoing  exposure :  Setelah  membeli  produk  atau  layanan,  pelanggan mengembangkan  ekspektasi  pasca-pembelian  yang  memengaruhi  proses pengambilan keputusan konsumen untuk pembelian di masa mendatang.
 Loyalty  loop :  Bergantung  pada  seberapa  baik  produk  memenuhi  kebutuhan pengguna,  konsumen  dapat  menjadi  pelanggan  setia  dan  pendukung  merek, menarik lebih banyak pelanggan ke bisnis perusahaan.
Seiring  perubahan  lanskap digital  marketing ,  kerangka  kerja  strategi digital marketing membantu  memprediksi  variabel  sambil  mempertahankan  formula  yang ditetapkan. Bahkan ahli strategi digital marketing yang paling berpengalaman pun dapat
memanfaatkan  kerangka  kerja  strategi  untuk  memandu  pengambilan  keputusan konsumen dan mencapai hasil pemasaran terbaik.
Software manajemen proyek digital marketing seperti Wrike mendukung kerangka kerja  strategi digital  marketing dengan  ruang  kerja  kolaboratif  terpusat  bagi  tim pemasaran untuk membangun, mengelola, dan berkolaborasi dalam proyek pemasaran. Berikut adalah delapan strategi digital marketing yang telah diuji oleh perusahaan papan atas di berbagai industri.
a. Content marketing
Content marketing adalah jenis digital marketing yang berfokus pada pembuatan dan  berbagi  konten  berharga  untuk  menarik,  memperoleh,  dan  melibatkan  audiens yang  ditentukan  dengan  jelas.  Ini  memiliki  kekuatan  untuk  meningkatkan  SEO perusahaan,  membangun  kepercayaan  dengan  pelanggan  dan  menghasilkan  arahan. Agar  efektif,  penting  untuk  tidak  hanya  membuat  konten  lama,  pemasar  dapat membuat konten relevan yang memenuhi kebutuhan audiens target perusahaan.
Berikut adalah beberapa tips untuk membuat strategi content marketing yang efektif:
o Buat persona pembeli
o Tentukan seperti apa kesuksesan itu
o Tentukan strategi distribusi
o Buat rencana promosi
Sejauh  ini,  perusahaan  dapat  menggunakan  Google  Analytics  untuk  data analitik,  perencana  Kata  Kunci  Google  untuk  penelitian  kata  kunci,  Hubspot  untuk alur kerja, dan alat pembuatan video seperti Animoto atau GoAnimate jika  pemasar ingin menjadi kreatif.
b. Optimisasi Search Engine (SEO)
Optimisasi search  engine adalah  bagian  integral  dari marketing  online .  Ini adalah  komponen  kunci  untuk  mendapatkan  visibilitas  di  mesin  pencari,  terutama untuk bisnis lokal. Banyak bisnis lokal berjuang untuk mendapatkan peringkat situs web  yang  tinggi  di search  engine ,  tetapi  kabar  baiknya  adalah  bahwa  proses  untuk SEO lokal tidak jauh berbeda dari SEO biasa.
Pemasar  masih  perlu  memasukkan  kata  kunci  dan  frasa  dalam  konten  situs perusahaan, dan pemasar masih perlu membangun tautan kembali ke situs perusahaan dari  situs  web  lain,  dengan  satu  perbedaan  penting:  pemasar  ingin  kata  kunci  dan tautan tersebut sangat spesifik dan ditargetkan ke lokasi geografis perusahaan.
Jika pemasar memiliki toko fisik di lokasi tertentu, pemasar tidak hanya ingin peringkat di Google. Pemasar juga ingin nama bisnis dan alamat situs web perusahaan muncul  saat  seseorang  menelusuri  “manajemen  kekayaan  di  dekat  saya”  atau “manajemen kekayaan disekitarnya”.
c. Iklan media sosial berbayar
Iklan media sosial berbayar adalah pilihan yang sangat baik untuk bisnis yang mencoba  menjangkau  pelanggannya.  Iklan  media  sosial  memungkinkan  pemasar menargetkan iklan kepada orang-orang  yang telah menunjukkan minat pada produk atau layanan perusahaan. Misalnya, jika pemasar adalah perusahaan yang menjual tas ransel,  pemasaar  dapat  memilih  untuk  menargetkan  orang-orang  yang  baru  saja membeli tas ransel merek pesaing.
Iklan media sosial juga memungkinkan pemasar menjangkau pelanggan dengan cara  yang  tidak  terlalu  mengganggu  dibandingkan  bentuk  iklan  lainnya.  Karena pengguna media sosial menghabiskan banyak waktu menjelajahi umpan  perusahaan, konsumen cenderung lebih mudah menerima iklan daripada bentuk pemasaran online lainnya.
d. Iklan Pay Per Click (PPC)
Pay  Per  Click adalah cara  yang  bagus  untuk  mendapatkan  lalu  lintas  ke  situs web  perusahaan  dengan  segera.  Dengan  iklan pay  per  click ,  perusahaan  hanya membayar untuk hasil,  yang berarti setiap kali  konsumen mengklik salah satu iklan perusahaan, pemasar membayarnya. Ini bisa mahal jika pemasar tidak tahu apa yang dilakukan. Namun, jika digunakan dengan benar, ROI pay per click bisa sangat tinggi karena iklan  perusahaan ditampilkan di depan orang-orang  yang sudah mencari apa yang ditawarkan perusahaan.
Perusahaan dapat menggunakan pay per click untuk beriklan di platform media sosial  atau  dengan  Google  Ads  dan  Bing  Ads.  Perusahaan  dapat  menargetkan konsumen melalui demografi seperti usia dan lokasi atau melalui minat tertentu seperti apa yang konsumen suka beli dan di mana konsumen suka berbelanja.
e. Email marketing
Setelah  pemasar  mengumpulkan  alamat  email  dari  pelanggan,  pemasar  dapat menggunakannya untuk berkomunikasi langsung dengan basis pelanggan perusahaan. Dengan  mengirimkan  pesan  yang  dipersonalisasi  kepada  pelanggan  secara  berkala, pemasar dapat menjaga hubungan antara bisnis perusahaan dan pelanggan tetap kuat dari waktu ke waktu.
Pemasar  juga  dapat  menggunakan  email  untuk  menjual  silang  produk  dan layanan yang serupa atau saling melengkapi dengan apa yang telah dibeli pelanggan di masa lalu. Pastikan bahwa setiap email yang dikirim berisi ajakan bertindak yang jelas  dan  menautkan  kembali  ke  situs  web  perusahaan  sehingga  pelanggan  akan memiliki  setiap  kesempatan  untuk  menjelajahi  produk  lain  yang  ditawarkan  oleh perusahaan.
Email marketing dapat digunakan untuk berbagai tujuan. Pemasar mungkin juga menggunakannya:
o Tetap beri tahu pelanggan tentang produk, layanan, atau penawaran khusus baru
o Menarik pelanggan baru dengan menawarkan insentif untuk mendaftar ke milis
o Pertahankan pelanggan yang sudah ada melalui kupon atau diskon untuk pembelian di masa mendatang
o Pulihkan pelanggan yang hilang melalui pengingat keranjang yang ditinggalkan
f. Pemasaran Media Sosial
Untuk bisnis apa pun, pemasaran media sosial merupakan bagian integral dari strategi pemasaran. Ini membantu pemasar terhubung dengan pelanggan perusahaan dengan cara yang sangat pribadi. Dengan lebih dari 2 miliar pengguna di media sosial, ini bisa menjadi salah satu saluran paling efektif bagi usaha kecil untuk menjangkau audiens target  perusahaan dan tetap terhubung dengan  pelanggan. Pemasaran media sosial dapat membantu perusahaan:
o Tumbuhkan kesadaran merek perusahaan
o Jangkau pelanggan baru
o Terlibat dengan pelanggan yang sudah ada
o Tingkatkan lalu lintas ke situs web perusahaan
o Hasilkan prospek
o Tingkatkan layanan pelanggan
g. Pemasaran seluler (SMS)
Sebagai  konsumen,  pemasar  mungkin  menerima  pemasaran  pesan  teks  dari hampir  semua  perusahaan  yang  berbisnis  dengan  perusahaan.  Pemasar  bahkan mungkin  telah  memilih  untuk  menerima  pemberitahuan  restoran  tentang  status pesanan perusahaan atau SMS saat paket perusahaan sedang dalam perjalanan. Gaya pemasaran  seluler  ini  sangat  lazim  sehingga  sulit  membayangkan  dunia  tanpanya karena betapa nyaman dan bermanfaatnya bagi konsumen.
Namun,  sebagai  pemasar,  perusahaan  mungkin  tidak  memanfaatkan  SMS sebanyak  yang  seharusnya.  Bahkan,  pemasar  mungkin  tidak  memikirkannya  sama sekali!  Yang  benar  adalah  SMS  adalah  saluran  pemasaran  seluler  paling  kuat  yang tersedia saat ini. Jika digunakan dengan benar, ini dapat menghasilkan lebih banyak ROI daripada apa pun di industri saat ini.
h. Layanan konsultasi atau pelatihan
Jika  pemasar  seorang  konsultan digital  marketing ,  pertimbangkan  untuk menawarkan layanan perusahaan kepada bisnis kecil lainnya. Banyak pemilik usaha kecil mungkin terintimidasi untuk menggunakan alat digital marketing seperti media sosial  dan  pemasaran  email  karena  berpikir  itu  terlalu  sulit  atau  rumit.  Pemasar mungkin  lebih  bersedia  membayar  untuk  dukungan  perusahaan  jika  konsumen  bisa mendapatkannya secara berkelanjutan daripada hanya sebagai proyek satu kali.
Jika  pemasar  belum  siap  untuk  jenis  komitmen  itu,  pertimbangkan  untuk menyediakan layanan pelatihan sebagai gantinya. Perusahaan dapat melatih karyawan di perusahaan lain sehingga perusahaan dapat menggunakan alat-alat ini sendiri (dan memberi  tahu  manajer  perusahaan)  atau  memberikan  pelatihan  kepada  karyawan magang  atau  karyawan  pemula  di  perusahaan,  sehingga  karyawan  memiliki keterampilan yang dibutuhkan ketika naik di organisasi nanti pada! Dengan cara ini, semua orang menang: perusahaan membangun hubungan baik dengan klien potensial sambil  tetap  dapat  terus  melakukan  apa  yang  paling  perusahaan  sukai: digital marketing !

## KESIMPULAN
Pemanfaatan  teknologi  untuk  kemanusiaan  menjadikan digital  marketing sebagai sentralisasi aktifitas pelaku usaha dan konsumen. Big data memberikan informasi kepada pemasara dan konsumen secara real time dan telah menjadi rujukan bagi konsumen untuk melakukan transaksi. Pelaku usaha memahami kebutuhan dan keinginan konsumen melalui big  data dan  didukung  oleh  adanya artificial  neural  networks yang  memungkinkan  bagi pelaku  usaha  untuk  melakukan  penelusuran  aktifitas  konsumen  di  internet.  Penelitian  ini memberikan implikasi pada aktivitas pemasaran secara online yang memungkinkan pelaku usaha  yang  secara  mendalam  memeroleh  pengetahuan  terkait  memahami  konsumen  dan strategi  yang  semestinya  digunakan  dalam  menyusun  langkah-langkah  pemasaran  yang
strategis.  Keterbatasan  penelitian  yang  dilakukan  terletak  pada  kajian artificial  neural networks yang  dilakukan  secara  spesifik  dan  terbatas  terkait  kontribusinya  pada  aktivitas pemasaran serta tidak dilakukan pembahasan pada artificial intelligence secara umum dan lebih  luas.  Saran  kepada  peneliti  selanjutnya  untuk  melakukan  kajian  lebih  luas  terhadap pemanfaatan artificial neural networks tidak hanya pada aktivitas pemasaran secara online namun aktifitas lainnya yang tidak terkait dengan pemasaran online .

## DAFTAR PUSTAKA
Aliyah, U., & Mulawarman, M. (2020). Kajian Systematic Literature Review (SLR) Untuk Mengidentifikasi  Dampak  Terorisme,  Layanan  Konseling  dan  Terapi  Trauma  Pada Anak-Anak. Islamic  Counseling  Jurnal  Bimbingan  Konseling  Islam , 4 (2),  209. https://doi.org/10.29240/jbk.v4i2.1759
Fitriani,  D.,  &  Putra,  A.  (2022).  Systematic  Literature  Review  (SLR):  Eksplorasi Etnomatematika  pada  Makanan  Tradisional. Journal  of  Mathematics  Education  and Learning , 2 (1), 18. https://doi.org/10.19184/jomeal.v2i1.29093
Noblecilla,  L.  E.  D.,  &  García,  I.  J.  M.  (2022). Marketing  digital  para  el  incremento  de clientes  potenciales  en  la  empresa  Smiles  Consultorio,  en  la  ciudad  de  Guayaquil . repositorio.ulvr.edu.ec. http://repositorio.ulvr.edu.ec/handle/44000/5557
Nurul  Islah  Watajdid,  Ari  Lathifa,  Dewi  Syifa  Andini,  &  Fitroh.  (2021). Systematic Literature  Review:  Peran  Media  Sosial  terhadap  Perkembangan  Digital  Marketing: Vol.  XX (Issue  2).  https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jspi/article/download/39398/ 20655
Ocran,  J.  (2022). Analyses  Of  Digital  Marketing  Channels  And  International  Sales Performance  Of  Smaller  Born  Global  Agricultural  Firms  In  … .  osuva.uwasa.fi. https://osuva.uwasa.fi/handle/10024/13619
Pérez,  T.  (2021). Plan  de  marketing  para  un  marketplace  digital  enfocado  a  pequeños comercios  de  Cantabria .  lareferencia.info.  https://www.lareferencia.info/vufind/ Record/ES_ebafe06e2a7344ce9ded2abc2762cf60/Details
Wardhana, A. (2022). Strategi Digital Marketing . https://www.researchgate.net/publication/ 359467934
Wilantini,  C.  ’,  &  Halida,  U.  M.  (2022).  Perisai:  Islamic  Banking  and  Finance  Journal  | jurnal. Issue 1 Perisai , 6 (1), 17–29. https://doi.org/10.21070/perisai Winda  Atila,  C.,  &  Syarvina,  W.  (2022). Analysis  of  Property  Marketing  Strategy  by Utilizing  Digital  Marketing  (Case  Study  of  PT  Rizki  Mandiri)  Analisis  Strategi Pemasaran Properti dengan Memanfaatkan Digital Marketing (Studi kasus PT Rizki Mandiri) . 3 (3), 803–808. https://doi.org/10.53697/emak.v3i3