Customer data analysis dapat diukur dari tingginya persaingan marketing bisnis yang menuntut setiap perusahaan mampu melakukan pemasaran yang efektif melalui customer data analysis yang akurat. Sehingga data pelanggan bukan hanya sebatas biodata, tetapi merupakan informasi lengkap yang membantu pengembangan strategi marketing.
Pengertian Customer Data Analysis
What is customer data analysis? Customer data analysis mengacu pada analisis data pelanggan merupakan upaya untuk melakukan identifikasi secara sistematis. Identifikasi tersebut bisa digunakan untuk melihat perilaku para pelanggan guna mengetahui kebutuhan dari pelanggan tersebut.
Cara ini krusial untuk menarik dan mempertahankan pelanggan yang sudah ada dalam rangka mencapai keuntungan yang lebih besar. Output berupa keuntungan yang lebih besar akan terlihat setelah analisis dilakukan selama beberapa periode.
Dalam sebuah proses marketing, analisis dapat memudahkan Anda untuk melakukan evaluasi terhadap strategi yang sudah Anda jalankan. Lebih dari itu, analisis data yang tepat bisa dijadikan landasan untuk membuat kebijakan baru.
Bila perusahaan ingin melakukan inovasi, data pelanggan yang telah didapatkan bisa dijadikan sebagai dasar pertimbangan yang kuat. Bahkan, perusahaan bisa menarik pelanggan baru yang potensial untuk mendatangkan keuntungan.
Why is it Important?
Apakah upaya customer data analysis ini penting? Tentu saja jawabannya: Ya!. Anda bisa memenangkan kompetisi pasar jika Anda menggenggam data yang akurat dan didapatkan secara real time.
Data adalah acuan untuk membuat perencanaan yang tepat. Kegagalan dalam mengatur strategi bisa jadi diawali dari minimnya data yang Anda miliki sehingga setiap kebijakan menjadi kurang tepat sasaran.
Di era digital saat ini, pelanggan dapat mengambil keputusan untuk membeli sesuatu hanya dengan menggunakan media smartphone. Bagaimana perilaku pelanggan dalam mengambil keputusan merupakan landasan bagi Anda untuk membuat strategi marketing terbaru.Bagaimana gaya hidup pelanggan dan faktor-faktor demografis merupakan beberapa contoh dari faktor pendorong yang mempengaruhi sikap customer. Bila Anda menganalisa data dengan tepat, akhirnya Anda bisa membuat pelanggan menggunakan produk yang ditawarkan.
Cara Kerja Customer Data Analysis
Bagaimana cara kerja analisis data pelanggan dalam sebuah tools? Customer data analysis technique pada prinsipnya mengikuti beberapa tahapan proses berikut ini:
- Data Collection
Langkah pertama dalam proses ini adalah melakukan pengumpulan data dari pelanggan. Data tersebut meliputi data demografis, catatan riwayat pembelian, aktivitas di web dan media sosial, interaksi pusat kontak, tanggapan terhadap survei, dan keterlibatan pada iklan.
- Data Shorting
Tahapan selanjutnya adalah penyaringan data dan mengarahkannya ke bagian analisa data. Dalam hal ini layanan seperti DDS dari GITS.id dapat membantu Anda dalam proses sorting yang lebih akurat.
- Data Storage
Penyimpanan di gudang data yang memuat data penting pelanggan untuk melakukan analisis merupakan tahapan sesudah sorting. Gudang data ini akan mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber seperti aplikasi, email, situs website dan alat berbasis cloud yang lain.
- Data Analysis
Proses analisis menggunakan tools yang akan membantu pengolahan data-data Anda menunjukkan informasi yang akurat dalam rangka memberikan petunjuk strategi yang harus Anda buat.
Poin yang Dianalisis Dalam Customer Data Analysis
Dalam prosesnya, ada beberapa tipe analisa data pelanggan yang bisa Anda terapkan, yakni:
- Analisa engagement pelanggan
- Proses analisa experience pelanggan
- Analisa terhadap journey pelanggan
- Analisis akan kehidupan pelanggan
- Analisis terhadap loyalty dan retention pelanggan
- Melakukan analisa terhadap voice of customer
Analisa interaksi pelanggan terhadap merek Anda merupakan analisa journey yang penting Anda ketahui.
Aspek pengalaman mencakup analisa terhadap perasaan pelanggan terhadap produk Anda. Keduanya sama penting untuk mengetahui perilaku pelanggan secara umum terhadap merek Anda.
Tipe Analytics Customer Data
Ada beberapa jenis analytic yang biasanya diterapkan dalam proses customer data analysis. Berikut ini merupakan beberapa jenisnya:
- Analitik Diagnostik
Jenis analisis ini akan membantu Anda mengetahui faktor ‘mengapa’ pelanggan Anda berinteraksi dengan merek yang dipasarkan. Customer data analysis example untuk jenis analisa ini adalah misalnya 40 persen dari pelanggan konsumen produk A menganggap produk ini tidak seperti yang mereka harapkan.
- Analitik Deskriptif
Tipe analisis yang akan memberikan informasi kepada Anda tentang perilaku para pelanggan di masa lalu. Contohnya, sebanyak 50 persen pelanggan ternyata mengembalikan produk A setelah masa pembelian satu bulan.
- Analisis Prediktif
Analisa yang akan membantu Anda mengetahui bagaimana perilaku pelanggan di masa akan datang. Contohnya, pada musim panas di bulan April tahun 2023 mendatang, permintaan produk A prediksinya akan menurun.
- Analisis Preskriptif
Analisis ini akan menunjukkan saran tentang bagaimana Anda dapat memengaruhi atau mengatasi perilaku dari pelanggan. Contohnya, kampanye di media sosial dan iklan online akan mampu memberikan peningkatan penjualan dari produk A sebanyak 25 persen.
Teknik Mengumpulkan Data Customer
Cara mengumpulkan dan menyimpan data customer analytics menggunakan perangkat tools. Hal yang paling umum orang lakukan dengan menggunakan Google Analytics untuk melakukan pengumpulan data.
Rekomendasi untuk Anda yang sedang membutuhkan tools pengumpulan dan penyimpanan customer Analytics data bisa menghubungi layanan DDS dari GITS.id.
Customer Data Analysis Tools
Dalam melakukan analisis data pelanggan, Anda bisa menggunakan perangkat lunak yang akan membantu proses pengumpulan, sortir, penyimpanan hingga analisa data yang ada. Customer data analysis tools ini membantu kerja secara lebih efisien, sistematis, dan akurat.
Jutaan data pelanggan tak mungkin Anda lakukan pengumpulan hingga analisanya secara manual. Anda butuh sebuah tools terbaik untuk mengolahnya.
Apa saja contoh tools yang bisa Anda gunakan untuk kebutuhan analisa data pelanggan tersebut? Beberapa di antaranya adalah Python, Excel, SAS, Power BI, Apache Spark, dan Tableau.
Customer Journey dalam Customer Data Analysis
Customer journey menekankan pada pemahaman interaksi pelanggan dengan merek Anda. Mulai dari bagaimana penelitian pelanggan terhadap produk Anda, kualitas pelayanan hingga keputusan membeli.
Anda dapat melakukan analisa mengapa seorang pelanggan memutuskan untuk meninggalkan keranjang mereka sebelum melakukan pembelian.
Analisa ini akan membantu Anda melakukan evaluasi dan membuat strategi baru yang inovatif dan lebih efektif.
Customer Data Analysis Best Practices
Bagaimana praktik baik Anda dalam melakukan analisa data pelanggan? Berikut ini beberapa strateginya:
- Melakukan penilaian terhadap pelanggan apakah mereka puas atau tidak. Anda bisa melakukan survei kualitatif dan kuantitatif untuk hal tersebut.
- Terlibat interaksi dengan pelanggan melalui pilihan channel yang tepat.
- Temukan tren dalam suatu data analisa yang Anda lakukan.
- Optimalkan bagaimana penilaian karakter dalam setiap pembelian oleh pelanggan. Mana yang membeli satu produk dan mana yang mungkin melakukan pembelian lebih.
Kebutuhan analisa data konsumen yang cukup rumit ini tak perlu membuat Anda bingung bagaimana mengerjakannya dengan cermat dan akurat.
Anda bisa memanfaatkan layanan Data and Design Service (DDS) dari GITS.id. Solusi untuk analisa perilaku konsumen yang lebih akurat dan informatif.
Tingkatkan evaluasi dan inovasi strategi marketing Anda dengan melakukan analisa terbaik lebih dulu. Kompetisi pasar yang semakin tinggi menuntut Anda lebih cepat dan berpijak pada data-data yang akurat. Keberhasilan Anda melakukan customer data analysis merupakan setengah dari langkah sukses Anda melakukan dalam melakukan proses marketing. Optimalkan sekarang dan jadilah pemenang kompetisi pasar.
Kami juga menawarkan beragam servis seperti Google Cloud, Google Workspace for Business, hingga jasa outsource developer.
Jadi jangan ragu, hubungi kami sekarang juga.
