Gelisah itu sebenarnya adalah tanda bahwa nalar kita masih bekerja dengan sehat saat melihat tumpukan skripsi atau tesis manajemen pemasaran yang polanya itu-itu saja. Kita semua seperti terjebak dalam sebuah sekte besar yang menuhankan dikotomi kualitatif dan kuantitatif sebagai harga mati dalam sebuah penelitian ilmiah tanpa mempertanyakan substansinya. Padahal kalau kita mau jujur dan sedikit meluangkan waktu untuk berpikir jernih, pembagian kaku itu sebenarnya hanyalah masalah teknis cara kita menghitung atau bercerita semata. Celakanya, dunia akademik pemasaran kita di Indonesia sudah terlanjur menganggap label kuanti atau kuali itu sebagai wahyu suci yang harus dipilih sebelum kita tahu apa masalahnya. Kita seringkali bertindak seperti koki yang sudah memutuskan mau pakai blender atau pisau padahal belum tahu bahan makanan apa yang tersedia di meja dapur. Akibatnya, penelitian pemasaran kita seringkali menjadi sangat dangkal karena fokusnya hanya pada keindahan prosedur dan kerumitan statistik yang sebenarnya kosong melompati hakikat masalah.
Coba kita tengok judul-judul seperti Pengaruh Citra Merek dan Kualitas Layanan terhadap Loyalitas Pelanggan Melalui Kepuasan sebagai Variabel Intervening yang bertebaran di perpustakaan kampus. Judul semacam ini adalah puncak dari kemalasan berpikir karena hanya melakukan bongkar pasang variabel yang sudah dilakukan ribuan kali sejak dekade lalu. Secara ontologis, riset ini rapuh karena menganggap loyalitas manusia yang kompleks bisa diringkas hanya dalam beberapa butir pernyataan setuju atau tidak setuju. Pemasaran tidak akan pernah maju jika hanya berkutat pada pengulangan model yang sama di tempat yang berbeda tanpa menyentuh realitas operasional bisnis. Ilmu ini akan stagnan menjadi sekadar latihan mengisi kuesioner yang hasilnya sudah bisa ditebak bahkan sebelum penelitian itu dilakukan oleh mahasiswa. Kita seolah-olah sedang membangun istana pasir yang tampak megah dari jauh namun langsung ambruk saat diterjang ombak kenyataan dunia industri yang keras.
Kesalahan fatal penelitian berbasis persepsi dalam pemasaran adalah ketika kita mencoba menyimpulkan strategi besar hanya berdasarkan opini individu yang sangat subjektif dan bias. Bayangkan sebuah perusahaan menghabiskan miliaran rupiah hanya karena hasil skala Likert menunjukkan pelanggan merasa puas, padahal data penjualan menunjukkan penurunan drastis setiap bulannya. Ada kesenjangan yang lebar antara apa yang dikatakan orang dalam kuesioner dengan apa yang sebenarnya mereka lakukan saat berada di depan rak toko. Di sinilah letak bahayanya karena riset persepsi seringkali gagal menangkap perilaku ekonomi yang nyata dan lebih memilih memotret bayangan psikologis yang semu. Manajemen pemasaran yang hanya berpegang pada persepsi akan kehilangan taringnya saat harus berhadapan dengan efisiensi biaya dan target pertumbuhan yang nyata. Jika dunia akademik tidak segera banting stir, maka lulusan kita hanya akan menjadi tukang ketik data yang tidak paham bagaimana cara memenangkan peperangan pasar yang sesungguhnya.
Di era sekarang, dunia kerja sama sekali tidak butuh orang yang jago membagikan kuesioner di pinggir jalan atau di grup WhatsApp keluarga. Perusahaan besar saat ini mencari talenta yang mampu mengolah data besar atau Big Data untuk memprediksi perilaku konsumen secara presisi setiap detiknya. Mereka butuh orang yang paham bagaimana algoritma bekerja dalam membaca jejak digital pelanggan mulai dari apa yang mereka lihat hingga apa yang mereka beli. Analisis pemasaran masa depan bukan lagi tentang bertanya apakah Anda suka produk ini, melainkan tentang menganalisis pola transaksi jutaan orang secara serempak. Jika mahasiswa manajemen masih saja disuruh menghitung korelasi manual antar variabel persepsi, maka mereka akan menjadi dinosaurus yang gagap di tengah ledakan data. Dunia industri membutuhkan kemampuan riset yang bisa mengubah tumpukan data mentah menjadi keputusan strategis yang meningkatkan nilai perusahaan secara konkret.
Teknologi seperti Internet of Things atau IoT telah mengubah cara kita mengumpulkan objek material penelitian dari yang sifatnya opini menjadi fakta fisik yang akurat. Dalam riset manajemen ritel misalnya, kita bisa memasang sensor pada troli belanja untuk melihat rute perjalanan pelanggan di dalam supermarket secara nyata tanpa perlu bertanya. Data dari IoT ini memberikan fakta objektif tentang area mana yang paling sering dikunjungi dan produk mana yang paling lama dilihat oleh calon pembeli. Ini adalah riset yang jauh lebih jujur daripada meminta pelanggan mengingat kembali apa saja yang mereka lihat dalam sebuah kuesioner yang membosankan. Riset semacam ini memungkinkan manajer untuk mengatur tata letak toko berdasarkan perilaku fisik, bukan berdasarkan asumsi atau perasaan subjek semata. Inilah yang disebut dengan riset berbasis ontologi di mana kita meneliti objek materialnya langsung melalui bantuan teknologi sensor yang presisi.
Kemampuan data mining juga menjadi harga mati bagi mahasiswa yang ingin kompetitif dalam bursa kerja global yang semakin kompetitif saat ini. Data mining memungkinkan kita untuk menggali pola-pola tersembunyi dari ribuan data transaksi kartu kredit atau aktivitas media sosial untuk memetakan segmentasi pasar yang sebenarnya. Kita tidak lagi membutuhkan segmentasi berdasarkan usia atau jenis kelamin yang dangkal, melainkan segmentasi berdasarkan perilaku belanja yang terekam secara otomatis dalam sistem database. Riset pemasaran yang tepat seharusnya mampu membedah data ini untuk menemukan anomali atau peluang pasar baru yang tidak mungkin ditemukan melalui kuesioner sederhana. Mahasiswa harus diajarkan bagaimana cara melakukan eksplorasi data secara mendalam agar mereka terbiasa berinteraksi dengan fakta keras di lapangan. Tanpa keahlian ini, riset mereka hanya akan menjadi sampah digital yang tidak memiliki kegunaan praktis dalam dunia pengambilan keputusan bisnis.
Jangan lupakan juga potensi Blockchain dalam riset manajemen rantai pasok yang bisa menjamin transparansi data dari hulu hingga ke hilir secara absolut. Dalam riset pemasaran produk organik misalnya, Blockchain bisa digunakan untuk meneliti kepercayaan konsumen berdasarkan bukti autentik perjalanan produk dari petani hingga ke meja makan. Peneliti tidak lagi meneliti persepsi kepercayaan, melainkan meneliti sistem integritas data yang membuat kepercayaan itu muncul secara alami tanpa perlu dipaksakan. Ini adalah contoh bagaimana teknologi canggih bisa digunakan untuk membedah objek material penelitian secara lebih mendalam dan jujur daripada sekadar menggunakan skala subjektif. Dunia kerja saat ini sangat haus akan inovasi riset yang menggabungkan logika bisnis dengan keamanan dan keakuratan data teknologi mutakhir. Jika riset mahasiswa bisa menyentuh ranah ini, mereka akan menjadi aset yang sangat berharga bagi perusahaan yang sedang melakukan transformasi digital.
Contoh penelitian yang tepat dan dibutuhkan dunia kerja saat ini adalah analisis efektivitas promosi menggunakan pengujian A/B secara langsung pada platform digital perusahaan. Mahasiswa bisa meneliti bagaimana perubahan warna tombol beli atau struktur kalimat iklan memengaruhi tingkat konversi penjualan secara nyata berdasarkan data klik. Penelitian ini tidak menanyakan pendapat orang tentang iklan tersebut, tetapi melihat langsung apakah orang benar-benar menekan tombol beli atau tidak setelah melihat iklan tersebut. Hasilnya adalah data keras berupa angka penjualan yang sangat dicintai oleh direktur keuangan dan manajer pemasaran di perusahaan mana pun. Model riset seperti ini melatih ketajaman logika mahasiswa dalam melihat hubungan sebab-akibat yang nyata antara tindakan manajemen dengan hasil finansial perusahaan. Bekal kemampuan seperti inilah yang akan membuat mereka langsung bisa bekerja dan memberikan dampak nyata bagi organisasi yang merekrut mereka.
Mari kita ambil contoh lain tentang riset sentimen konsumen yang menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami atau NLP pada ribuan ulasan di platform e-commerce secara otomatis. Daripada menyuruh mahasiswa mencari seratus responden untuk mengisi kuesioner, lebih baik arahkan mereka untuk mengunduh ribuan ulasan produk nyata dan menganalisisnya secara sistematis. Dari sana mereka bisa menemukan keluhan yang paling sering muncul, fitur yang paling disukai, hingga perbandingan kualitas dengan kompetitor secara sangat detail. Data ini jauh lebih kaya dan bermakna bagi pengembangan produk daripada hasil skala Likert yang hanya menyajikan angka rata-rata yang seringkali menipu. Riset berbasis data real ini memberikan gambaran jujur tentang apa yang diinginkan pasar tanpa ada tekanan dari peneliti saat proses pengumpulan data berlangsung. Inilah kompetensi riset modern yang menuntut keahlian teknis sekaligus ketajaman analisis bisnis dalam satu paket yang utuh.
Sudah saatnya studi manajemen pemasaran kita berhenti memuja ritual-ritual metodologi yang sudah usang dan mulai merangkul realitas teknologi yang ada. Kita harus berani mengatakan bahwa kuesioner persepsi hanyalah alat darurat ketika data objektif benar-benar tidak tersedia, bukan menjadi senjata utama dalam setiap penelitian. Masa depan ilmu pemasaran ada pada kemampuan kita untuk memahami manusia melalui jejak nyata yang mereka tinggalkan dalam ekosistem digital dan fisik yang saling terhubung. Mahasiswa harus dibiasakan untuk bertanya tentang hakikat dari fenomena pasar yang mereka lihat sebelum sibuk mencari teori untuk membenarkan asumsi mereka. Hanya dengan cara itulah kita bisa menghasilkan lulusan yang tidak hanya jago bicara teori di kelas, tetapi juga mampu menjadi motor penggerak ekonomi di dunia nyata. Mari kita kembalikan marwah penelitian ilmiah pada pencarian kebenaran faktual, bukan sekadar pemenuhan syarat administratif untuk mendapatkan gelar sarjana.







