Analitik pelanggan, atau analitik data pelanggan, adalah proses menggunakan data untuk melacak, menganalisis, dan membuat keputusan yang tepat mengenai kebutuhan dan harapan pelanggan. 

Data pelanggan dapat memengaruhi semua aspek operasional perusahaan, mulai dari strategi kampanye pemasaran hingga pengambilan keputusan bisnis dan prioritas dalam pengembangan produk. 

Analitik pelanggan merupakan komponen penting dalam pengalaman pelanggan, atau CX, yang mencakup persepsi yang terbentuk dari semua interaksi pelanggan dengan bisnis. Perusahaan dapat memanfaatkan alat Analitik pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan (CX) dengan menciptakan interaksi yang lebih baik. Ini dapat membantu perusahaan memperbaiki semua aspek CX, mulai dari perjalanan pelanggan dari akuisisi pelanggan hingga retensi pelanggan, yang pada akhirnya akan meningkatkan profitabilitas perusahaan. 

Pengalaman pelanggan yang baik menciptakan ikatan emosional dengan pelanggan, membantu perusahaan membangun keunggulan kompetitif dengan menarik lebih banyak pelanggan, meningkatkan penjualan, dan memperkuat loyalitas pelanggan.

Perusahaan yang berbasis pada data pelanggan dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan tepat, serta lebih tanggap terhadap peluang dan tantangan baru. Oleh karena itu, perusahaan perlu mempelajari dan menganalisis segala sesuatu tentang pelanggan mereka.

Perusahaan dapat memanfaatkan metrik seperti riwayat pembelian dan data survei untuk memahami kebiasaan serta persepsi pelanggan dengan lebih baik. Mereka dapat melacak pelanggan di berbagai titik kontak dan menghasilkan insight yang dapat ditindaklanjuti. Mereka dapat memahami bagaimana perasaan pelanggan terhadap produk mereka, serta terhadap industri dan ekonomi secara keseluruhan. 

Analitik pelanggan juga membantu mengevaluasi laba atas investasi dari upaya pemasaran dan keputusan desain produk. Misalnya, menganalisis data pelanggan dapat mengungkap informasi demografis penting, seperti segmen pelanggan yang paling sering membeli produk. Setelah itu, perusahaan dapat melakukan segmentasi pelanggan untuk mempersonalisasi pesan dan mengalokasikan lebih banyak anggaran iklan guna menjangkau pelanggan dengan nilai tinggi.

Menggunakan analitik untuk lebih memahami dan mempertahankan pelanggan dapat meningkatkan profitabilitas serta mendorong peningkatan pendapatan melalui promosi positif dari mulut ke mulut. 

• Identifikasi
• Koleksi
• Organisasi
• Analisis
• Tindakan

Perusahaan harus terlebih dahulu menentukan data pelanggan apa yang ingin dikumpulkan dan metode pengumpulannya. Contoh data pelanggan yang perlu dipertimbangkan oleh perusahaan meliputi informasi geografis, data transaksi, masukan pelanggan, riwayat dukungan pelanggan, dan lainnya.

Setelah perusahaan menentukan data yang ingin mereka lacak, langkah berikutnya adalah menyiapkan sistem untuk mengumpulkannya. Sistem tersebut dapat mencakup formulir pendaftaran, survei, alat pemantauan situs web, media sosial, dan lainnya. Perusahaan harus memastikan hanya mengumpulkan data yang diperlukan dan menyimpannya dengan aman untuk melindungi privasi pelanggan.

Banyak perusahaan menggunakan platform data pelanggan (CDP) untuk membantu mengelola dan mengorganisir data pelanggan mereka. Hal ini sangat penting jika perusahaan menarik data dari berbagai sumber. Perusahaan perlu membatasi akses ke platform data mereka hanya kepada pengguna yang membutuhkannya, dengan opsi memberikan akses hanya-baca yang dapat dicabut dengan mudah jika diperlukan.

Perusahaan juga perlu menganalisis data pelanggan mereka, yang dapat dilakukan dengan kombinasi kecerdasan buatan (AI) dan intervensi manusia. Mereka memerlukan platform yang menawarkan visualisasi data untuk membantu tim mereka memahami data dengan lebih baik. Dan machine learning mampu memproses data lebih cepat dibandingkan manusia, menghasilkan insight yang lebih mendalam yang dapat diterjemahkan oleh karyawan menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.

Kini, perusahaan harus memanfaatkan data dan insight yang telah mereka kumpulkan untuk membuat keputusan yang tepat. Mereka dapat memutuskan apakah perlu mengubah strategi pemasaran, produk yang mereka tawarkan, industri tempat mereka beroperasi, atau bagaimana merespons pelanggan, serta tindakan lain yang relevan.

Organisasi dapat mengidentifikasi beberapa data penting untuk menilai keberhasilan strategi pengalaman pelanggan mereka secara keseluruhan. Ada empat categories utama analitik intelijen bisnis yang juga berkaitan dengan analitik pelanggan.

• Analisis deskriptif
• Analisis diagnostik
• Analisis prediktif
• Analisis preskriptif

Analitik deskriptif merujuk kepada analitik data historis yang digunakan perusahaan untuk mengulas peristiwa yang telah terjadi. Laporan tahunan, laporan penjualan, dan masukan pelanggan dapat membantu perusahaan memahami bagaimana keputusan pelanggan memengaruhi kinerja bisnis. Analitik ini hanya berfokus pada apa yang terjadi, tanpa mengeksplorasi alasan di baliknya atau langkah apa yang harus diambil selanjutnya.

Analitik diagnostik menganalisis data historis untuk memahami akar masalah dari suatu kejadian. Sebagai contoh, perusahaan yang mengalami penurunan tajam dalam pembaruan langganan dapat menganalisis data penggunaan untuk melihat apakah pelanggan telah berhenti menggunakan solusi mereka. Jika skor promotor bersih (net promoter score/NPS) perusahaan menurun, hal ini dapat mengindikasikan adanya masalah dalam layanan pelanggan. Mungkin panggilan layanan pelanggan terlalu lama atau tidak memberikan solusi yang memuaskan bagi pelanggan.

Analisis prediktif memanfaatkan data historis dan terkini untuk membangun model yang dapat memperkirakan perubahan perilaku dan preferensi pelanggan di masa depan. Contohnya mungkin memahami bagaimana kenaikan harga memengaruhi kebiasaan pelanggan. Analisis ini dapat memprediksi dampak penambahan fitur baru pada penjualan produk di masa depan. Ini dapat membantu memahami bagaimana kenaikan harga berdampak pada permintaan. Atau, jika kebiasaan pelanggan berubah, perusahaan dapat menentukan langkah-langkah yang perlu diambil untuk menyesuaikan diri dengan kebutuhan baru mereka.

Analitik preskriptif membawa analisis prediktif selangkah lebih maju. Hal ini tidak hanya memprediksi apa yang akan terjadi, tetapi juga membantu organisasi menentukan tindakan yang perlu diambil. Fungsi analitik preskriptif semakin sering menggunakan machine learning dan alat AI lainnya untuk menganalisis berbagai titik data dan memberikan rekomendasi yang lebih akurat. Jika perusahaan berencana menaikkan harga, mereka dapat menggunakan analisis untuk memberikan rekomendasi yang membantu mengurangi risiko kehilangan pelanggan yang tidak mau membayar harga baru. Platform ini dapat mengidentifikasi segmen baru yang dapat membantu menjangkau pelanggan yang sensitif terhadap harga.

Ada beberapa jenis data yang harus dilacak perusahaan di berbagai categories.

• Demografi
• Psikografis
• Data pembelian
• Hasil survei

Perusahaan dapat menanyakan beberapa pertanyaan kepada pelanggan untuk lebih memahami pandangan dan perasaan mereka terhadap produk tersebut. Sebagai contoh, Customer Satisfaction Score (CSAT) mengukur kepuasan pelanggan dengan meminta mereka memberi peringkat dari 1 hingga 5, kemudian menghitung persentase yang memberikan nilai 4 atau 5 dibandingkan dengan total tanggapan. Net Promoter Score (NPS) menghitung persentase pelanggan yang bersedia merekomendasikan perusahaan atau produk kepada orang lain. Sementara itu, Customer Effort Score (CES) menilai seberapa mudah atau sulit bagi pelanggan untuk menyelesaikan tujuan mereka.

Ini mencakup informasi seperti tempat tinggal, pekerjaan, usia, jenis kelamin, dan detail pribadi lainnya tentang pelanggan. Data ini dapat membantu perusahaan mengalokasikan anggaran pemasaran mereka dengan lebih baik ke wilayah dan segmen pelanggan tertentu.

Data ini berkaitan dengan bagaimana pelanggan berpikir dan merasakan tentang masalah seperti nilai, kepribadian, dan cara mereka melihat dunia. Contoh informasi psikografis dapat mencakup hobi, kepribadian, dan preferensi konsumen.

Perusahaan dapat memantau data penjualan penting, seperti tren penjualan selama periode waktu tertentu. Mereka dapat menghitung tingkat churn pelanggan, yaitu persentase pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau meninggalkan perusahaan dalam periode waktu tertentu. Mereka dapat menghitung nilai seumur hidup pelanggan (CLV), yang mengidentifikasi berapa banyak yang akan dibelanjakan pelanggan dengan perusahaan dari waktu ke waktu.

Perusahaan dapat memantau data penjualan penting, seperti tren penjualan selama periode waktu tertentu. Mereka dapat menghitung tingkat churn pelanggan, yaitu persentase pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau meninggalkan perusahaan dalam periode waktu tertentu. Mereka dapat menghitung nilai seumur hidup pelanggan (CLV), yang mengidentifikasi berapa banyak yang akan dibelanjakan pelanggan dengan perusahaan dari waktu ke waktu.

Pengumpulan data pelanggan adalah bagian penting dari setiap praktik analitik pelanggan. Berikut adalah beberapa bidang di mana perusahaan dapat memperoleh insight untuk membuat keputusan yang lebih berbasis data.

• Cookie
• Dasbor CRM
• Email
• Media sosial
• Survei
• Situs Web

Cookie iklan melacak aktivitas online di web terbuka. Ada dua jenis: cookie pertama dan pihak ketiga. Cookie pihak pertama adalah data yang dikumpulkan langsung oleh situs web dari pengguna, seperti alamat email, lokasi, dan preferensi belanja mereka. Cookie pihak ketiga melacak aktivitas pengguna di berbagai situs web dan berbagi informasi semi-anonim antara pihak-pihak yang berbeda. Sebagai contoh, jika seseorang melihat cincin kawin di sebuah situs web namun tidak menyelesaikan pembelian, mereka mungkin melihat iklan untuk situs web tersebut saat mengunjungi situs lain, seperti CNN.com.

Perusahaan dapat menyimpan catatan pelanggan mereka dan informasi terkait dalam CRM. Hal ini sangat bermanfaat bagi perusahaan bisnis-ke-bisnis (B2B) yang biasanya memiliki basis klien lebih kecil. CRM dapat mencatat riwayat komunikasi, data penjualan, tanggal entri ke dalam database, dan berbagai informasi penting lainnya.

Email sering menjadi komponen utama dari interaksi pelanggan perusahaan. Banyak bisnis meminta pelanggan memberikan alamat email mereka untuk menerima diskon atau penawaran eksklusif. Akibatnya, banyak perusahaan mengirim dua atau tiga email ke pelanggan per minggu. Perusahaan perlu memantau apakah pelanggan membuka email dan mengklik tautan di dalamnya untuk mengukur tingkat minat pelanggan.

Perusahaan dapat melacak percakapan tentang diri mereka dan produk mereka di situs media sosial. Mereka juga dapat memantau sentimen pelanggan untuk memahami apa yang pelanggan katakan tentang merek dan produk, bahkan jika komentar tersebut tidak disampaikan langsung kepada perusahaan.

Perusahaan dapat secara khusus mengajukan pertanyaan kepada pelanggan dan prospek yang relevan dengan produk dan perspektif merek mereka. Pelanggan dapat memberikan masukan yang jujur mengenai kelebihan dan kekurangan perusahaan serta produknya.

Perusahaan dapat melacak data situs web untuk menjawab beberapa pertanyaan mendesak. Mereka dapat mengidentifikasi apakah kunjungan situs web meningkat atau menurun. Perusahaan dapat melacak berapa lama pelanggan menghabiskan waktu di situs web serta halaman yang paling sering mereka kunjungi. Sebagai contoh, jika halaman FAQ adalah salah satu yang paling sering dikunjungi, ini bisa menjadi tanda bahwa perusahaan perlu menjelaskan solusi mereka dengan lebih baik.

Ada beberapa ciri khas dari praktik analitik pelanggan modern.

• Wawasan berbasis AI
• Integrasi dengan pengembangan produk
• Analisis real-time

Perusahaan dapat memanfaatkan alat bantu AI seperti machine learning untuk menganalisis data pelanggan dan menghasilkan insight yang lebih mendalam. Machine learning dapat memproses lebih banyak data dengan cepat untuk mengungkapkan insight penting. AI generatif dapat membantu karyawan berpikir lebih strategis tentang cara melakukan pemasaran dan merespons kebutuhan pelanggan.

Perusahaan perlu tidak hanya mengumpulkan data analitik pelanggan, tetapi juga mengubah insight tersebut menjadi langkah selanjutnya dapat ditindaklanjuti. Perusahaan terdepan memanfaatkan informasi dari pelanggan untuk menyempurnakan produk yang ada dan, jika perlu, meluncurkan produk baru guna memenuhi permintaan pasar.

Perusahaan harus mengambil keputusan lebih cepat agar dapat menyesuaikan strategi dengan cepat secara dinamis untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang terus berubah. Proses pengumpulan analitik secara real-time atau hampir real-time memberikan insight berharga yang dapat memberikan keunggulan kompetitif. Misalnya, jika preferensi pelanggan berubah dan mereka lebih memilih harga yang lebih rendah meskipun kualitas menurun, sebuah merek mungkin perlu menyesuaikan harga untuk sementara waktu.

Analitik pelanggan memberikan berbagai manfaat bagi perusahaan, terutama dengan membantu mereka memahami pelanggan lebih baik. Ini membantu mereka melayani pelanggan baru dan yang sudah ada dengan lebih baik dalam berbagai cara, sekaligus mendorong pencapaian tujuan bisnis. Mereka dapat memanfaatkannya untuk mencegah churn, lebih mudah menarik pelanggan baru, dan menemukan peluang pertumbuhan baru. Manfaat dari penggunaan analitik pelanggan dapat membantu perusahaan menekan biaya dan meningkatkan profitabilitas.

• Meningkatkan penjualan
• Minimalkan churn
• Merekrut pelanggan baru

Perusahaan yang menggunakan analitik pelanggan tingkat lanjut dapat menemukan berbagai cara untuk meningkatkan penjualan, seperti dengan penargetan yang lebih tepat, mempercepat siklus penjualan, dan mengidentifikasi peluang untuk produk baru.

Perusahaan yang menerapkan analitik pelanggan dapat menemukan cara yang efektif untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Mereka dapat mengidentifikasi masalah yang sebelumnya menyebabkan banyak pelanggan meninggalkan layanan, sehingga dapat memprioritaskan perbaikan pada masalah tersebut. Mereka dapat memanfaatkan data pelanggan untuk meningkatkan layanan pelanggan, yang pada gilirannya membantu mengurangi tingkat churn.

Perusahaan dapat memanfaatkan data pelanggan yang ada untuk lebih efektif menargetkan calon pelanggan baru. Misalnya, mereka dapat menargetkan segmen tertentu dengan konten yang sudah terbukti menarik bagi audiens tersebut.

Perusahaan yang mengumpulkan analitik pelanggan perlu melindungi informasi itu. Meskipun ada banyak manfaat, namun hal ini juga menimbulkan beberapa tantangan.

• Biaya penyimpanan
• Kegelisahan pelanggan
• Potensi Pencurian Data
• Peraturan privasi

Perusahaan perlu berinvestasi dalam alat dan teknologi yang tepat untuk menangkap dan menyimpan data pelanggan secara aman dan terlindungi. Untuk tetap kompetitif, bisnis harus terus meninjau cara mereka mengumpulkan dan menyimpan data pelanggan, mengoptimalkan infrastruktur, dan menerapkan solusi yang dapat diskalakan, dengan mempertimbangkan keseimbangan antara biaya dan kinerja.

Cookie melacak pelanggan di seluruh web terbuka, yang membuat beberapa pelanggan tidak nyaman. Pelanggan yang menyadari bahwa iklan terus mengikuti mereka di berbagai situs web mungkin merasa tidak nyaman dengan praktik pelacakan tersebut.

Baru-baru ini, terjadi pergeseran dari penggunaan cookie karena beberapa browser tidak lagi mendukungnya, dan banyak pelanggan menggunakan pengaturan privasi untuk memblokirnya. Perusahaan menyadari bahwa mereka tidak lagi dapat mengandalkan data cookie pihak ketiga sebanyak sebelumnya, sehingga harus bergantung pada data pihak pertama dan sinyal lain untuk memahami dan menargetkan pelanggan secara efektif.

Aktor jahat mencoba mencuri data pelanggan dari perusahaan secara global. Laporan IBM menunjukkan bahwa biaya rata-rata global dari pelanggaran data pada tahun 2024 mencapai USD 4,88 juta. Perusahaan menghadapi biaya besar jika harus memberikan kompensasi kepada pelanggan atau membayar denda. Selain biaya finansial, ada juga risiko kerugian reputasi jika pelanggaran diliput oleh media, terutama jika perusahaan gagal menangani dampaknya dengan baik. Perusahaan harus mengambil langkah proaktif untuk melindungi data pelanggan dengan menerapkan alat dan langkah-langkah keamanan siber yang efektif.

Pemerintah federal dan lokal telah memberlakukan undang-undang untuk melindungi pelanggan, dan perusahaan wajib mematuhi peraturan tersebut. Kegagalan melindungi data pelanggan dapat berakibat serius, termasuk denda berat dan masalah hukum. Para eksekutif perlu memahami undang-undang dan peraturan yang berlaku untuk perusahaan mereka serta memiliki proses yang efektif untuk memastikan kepatuhan.