Jan Kestle mengepalai perusahaan analisis pemasaran terbesar di Kanada dan merupakan pemimpin lama di bidang segmentasi geodemografi.
Sebagai sebuah bangsa, kita sering menggambarkan diri kita berdasarkan apa yang membuat kita berbeda. Inggris versus Prancis. Timur versus Barat. Kaya versus miskin. Perkotaan versus pedesaan. Elit versus kelas pekerja. Progresif versus konservatif. Namun perbedaan-perbedaan tersebut tidak pernah begitu mencolok atau biner seperti yang terlihat. Faktanya, kita lebih merupakan mosaik budaya – sebuah komunitas dari berbagai komunitas – yang ditentukan oleh gaya hidup dan nilai-nilai kita serta demografi kita.
Gaya hidup adalah cara kita memilih untuk hidup. Ini adalah totalitas kebiasaan, minat, sikap kita. Ini adalah cara kita berpikir – apa yang kita yakini – cara kita menghabiskan waktu – hal yang paling kita hargai. Dan karakteristik gaya hidup tersebut sangat berkorelasi dengan tempat tinggal kita, karena alasan sederhana yaitu kita ingin tinggal di tempat yang paling kita rasa seperti di rumah sendiri. Singkatnya, tempat kita tinggal menunjukkan sesuatu tentang siapa kita. Tetangga sebelah kita mungkin terlihat berbeda, mungkin sedikit lebih tua atau lebih muda, namun kemungkinan besar mereka memiliki banyak nilai dan keyakinan yang sama. Mereka mungkin menonton acara yang sama – membeli produk yang sama – memilih partai politik yang sama.
Kalkulus sederhana tersebut dikenal sebagai segmentasi geodemografi. Hal ini didasarkan pada premis bahwa “burung dari bulu yang sama berkumpul bersama”. Pemasar telah menggunakan sistem gaya hidup selama lebih dari setengah abad untuk membandingkan pelanggan mereka dengan populasi, menemukan prospek serupa di pasar, memilih saluran media, menyusun pesan merek yang disesuaikan, memilih lokasi situs ritel terbaik, dan banyak lagi.
Konsep segmentasi geodemografi pertama kali dikembangkan oleh seorang ilmuwan sosial bernama Jerome Robbins pada awal tahun 1970an. Dia mengambil rekaman komputer pertama dari Sensus AS pada tahun 1970, mengklasifikasikan variabel demografi ke dalam lima domain (kelas sosial dan kemakmuran, siklus hidup keluarga, mobilitas, etnis, gaya perumahan dan tingkat urbanisasi), dan menemukan faktor-faktor kunci yang menyebabkan sebagian besar perbedaan antar lingkungan pada tingkat kode pos. Dia kemudian mengelompokkan kode pos ke dalam kelompok yang berbeda dan homogen. Itu adalah momen yang luar biasa. Dengan mengetahui kode pos tempat tinggal seseorang, Anda dapat memprediksi gaya hidup mereka dengan andal (dan lebih jauh lagi, preferensi media dan produk mereka).
Pengungkapan tersebut mengarahkan Robbins untuk mendirikan perusahaan Claritas pada tahun 1974 dengan tujuan mengkomersialkan model segmentasi klasternya yang mengidentifikasi 40 segmen gaya hidup yang berbeda. Kemudian perusahaan tersebut meluncurkan sistem PRIZM (singkatan dari Potensi Rating oleh Zip Markets) yang langsung menjadi hit di kalangan pemasar yang mulai menyadari bahwa Amerika telah menjadi masyarakat yang sangat terfragmentasi. Ketika pemasaran khusus semakin penting, permintaan akan alat geodemografi melonjak.
Di Kanada, mitra Claritas adalah perusahaan bernama Compusearch, yang juga didirikan pada tahun 1970-an, yang model geosegmentasinya menjadi sangat populer di kalangan pemasar. Pada tahun 1993, perusahaan tersebut memikat Jan Kestle dari peran seniornya sebagai kepala Pusat Statistik pemerintah Ontario dan segera setelah itu mengangkatnya sebagai Presiden. Setelah Compusearch dijual, Jan meninggalkan industri tersebut, dan kembali pada tahun 2003 untuk membentuk perusahaan geodemografinya sendiri, Environics Analytics, dalam kemitraan dengan grup perusahaan Environics. Saat ini perusahaan tersebut dimiliki oleh Bell Canada dan merupakan pemasok terkemuka produk dan alat geodemografi di Kanada. Jan telah menjadi ahli analisis pemasaran di Kanada, memimpin tim dinamis yang terdiri dari 200 ilmuwan data, pengembang perangkat lunak, dan pakar pemasaran.
Saya mulai dengan bertanya pada Jan apa yang pertama kali membuatnya tertarik pada dunia geodemografi.
Jan Kestle (JK): Jadi, saya adalah seorang ahli matematika melalui pelatihan, menerapkan matematika, sebenarnya, di bidang matematika dan fisika. Namun ketika saya lulus, pekerjaan pertama yang saya dapatkan adalah di Pusat Statistik Ontario. Dan ini adalah peluang besar jika dipikir-pikir lagi untuk benar-benar memiliki landasan yang kuat dalam hal data dan cara pengumpulan data. Dan pekerjaan saya di sana, statistik adalah tanggung jawab federal jadi di provinsi itu sangat terbatas, tapi pekerjaan pertama saya di sana adalah mengambil data survei dan mengerjakan pengeditan dan imputasi. Tentu saja, ini adalah survei kertas dan, Anda tahu, krayon yang Anda gunakan untuk mengedit, jadi kita sedang membicarakan Zaman Batu. Namun yang saya pelajari dari hal tersebut adalah bagaimana, Anda tahu, ada semacam aliran dan pola, dan ketika Anda mendiagnosis data, dan Anda dapat melihat nilai yang hilang atau Anda dapat melihat outlier, Anda harus mencarinya. Dan itu adalah jenis pekerjaan.
Kemudian pekerjaan kedua saya adalah mengerjakan sensus, dan pada saat itu Ontario melakukan banyak hal yang memberikan nilai tambah selain data sensus. Namun tentu saja, data sensus datang dalam bentuk cetakan, sangat sedikit transfer teknologi, jadi saya harus menghabiskan banyak waktu untuk memahami konsep sensus, yang merupakan landasan yang bagus untuk apa yang terjadi kemudian. Dan akhirnya pekerjaan terakhir saya di sana adalah memimpin tim statistik Ontario yang beranggotakan 50 orang yang disebut The Focal Point. Dan pekerjaan itu, saya harus melakukan dua hal. Saya harus memahami dari 27 kementerian di Ontario jenis data apa yang mereka butuhkan untuk berbagai macam program. Jadi, keadilan iklim, layanan kepolisian, tempat penitipan anak, layanan kesehatan, pembangunan ekonomi, dan neraca ekonomi. Jadi, saya melakukan hal itu dengan memimpin konsultasi dalam bidang kebijakan Ontario tentang jenis informasi apa yang mereka butuhkan, dan kemudian saya harus pergi ke Ottawa dan duduk di meja dalam negosiasi federal-provinsi mengenai apa yang akan dibangun oleh Sistem Statistik Nasional.
Jadi, saya selalu mengatakan bahwa ketika tim Compusearch datang dan meminta saya untuk bergabung karena mereka sedang berkembang, mereka telah memulai bisnis yang terutama berfokus pada ritel dan membantu pengecer memahami siapa yang tinggal di wilayah perdagangan mereka dengan demografi. Dan mereka mulai beralih dari ritel ke otomotif, dan mereka ingin dengan cerdas melihat, Anda tahu, barang-barang konsumsi, jasa keuangan, pemerintah. Jadi, mereka meminta saya untuk datang dan menjual data mereka kembali ke sektor pemerintah.
Stephen Shaw (SS): Dan siapa “mereka” saat itu, Jan?
Pos Segmentasi Gaya Hidup: Wawancara dengan Jan Kestle, Pendiri dan CEO, Environics Analytics muncul pertama kali di Customer First Thinking.
