Saat ini, berkat kemajuan teknologi, bisnis tidak perlu lagi bergantung pada metode tradisional untuk memahami perilaku manusia. Dalam bisnis, kemampuan “membaca pikiran” diterjemahkan menjadi wawasan pelanggan yang berharga. Memang benar, di dunia dimana data kini menjadi raja baru, memanfaatkan wawasan pelanggan bisa sangat membantu dalam memenangkan persaingan dan mendorong keputusan bisnis yang lebih tepat.
Teruslah membaca untuk mengetahui lebih banyak tentang wawasan pelanggan, pentingnya wawasan tersebut, metode dan teknik untuk menangkapnya, dan bagaimana wawasan ini dapat membantu dalam membuat keputusan bisnis strategis.
Daftar Isi
1. Apa itu wawasan pelanggan & seberapa penting wawasan tersebut
2. Metode & teknik pengumpulan wawasan pelanggan
3. Mendorong keputusan bisnis dengan wawasan pelanggan
4. Bergaung dengan pelanggan
Apa itu wawasan pelanggan & seberapa penting wawasan tersebut
Wawasan pelanggan, sering juga disebut sebagai wawasan konsumen, adalah pemahaman yang diteliti dengan baik dan berdasarkan data tentang pelanggan berdasarkan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Memanfaatkan berbagai metodologi dan teknik unik, termasuk teknologi database yang relevan, data pelanggan yang luas dikumpulkan dan dianalisis untuk memahami perilaku pembelian mereka dan untuk membantu strategi bisnis yang dapat ditindaklanjuti sehingga dapat merespons dan memandu perilaku pelanggan dengan lebih baik.
Wawasan pelanggan juga melibatkan interpretasi perilaku pelanggan dan perubahan tren terkait untuk lebih memahami perjalanan pelanggan secara keseluruhan dan mendapatkan pemahaman mendalam tentang apa yang mereka butuhkan dan harapkan. Singkatnya, definisi wawasan pelanggan berkisar pada pengetahuan berbasis data tentang perilaku pelanggan, umpan balik, dan tindakan terkait preferensi.
Sementara itu, pentingnya wawasan pelanggan terutama diwujudkan melalui peningkatan proses pengambilan keputusan yang melibatkan operasi dan proses bisnis penting, termasuk pengembangan produk dan layanan, strategi penjualan dan pemasaran seperti penetapan harga dan saluran distribusi, serta taktik keterlibatan pelanggan. Semua keputusan ini pada dasarnya bertujuan untuk meningkatkan satu aspek utama bisnis: pengalaman pelanggan (CX).
Hal ini dapat dicapai setelah memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang harapan pelanggan dan mampu menyediakan produk dan layanan yang memenuhi harapan mereka untuk memperdalam keterlibatan dengan mereka. Oleh karena itu, wawasan pelanggan dapat semakin memantapkan dan meningkatkan posisi penjualan dan pemasaran bisnis secara keseluruhan, termasuk meningkatkan peluang untuk mengidentifikasi pasar dan peluang bisnis baru. Pada akhirnya, perusahaan yang memanfaatkan wawasan pelanggan secara efektif juga dapat memperoleh keunggulan kompetitif dibandingkan pesaing mereka di pasar.
Metode & teknik untuk mengumpulkan wawasan pelanggan
Meskipun ada beberapa metode untuk mengumpulkan wawasan pelanggan, metode tersebut sebagian besar dikumpulkan melalui teknik otomatis dan manual atau kombinasi keduanya. Untuk meningkatkan pemahaman tentang metode ini dan menerapkannya secara efektif, mari kita tinjau metode tersebut berdasarkan dua teknik utama berikut:
Pendekatan otomatis
Pendekatan otomatis mengacu pada penggunaan teknik dan perangkat lunak berbasis web atau online yang digunakan dalam mengumpulkan wawasan pelanggan. Semua jenis komunikasi berbasis web dengan pelanggan, termasuk interaksi media sosial dan korespondensi email, adalah contoh pendekatan otomatis tersebut. Catatan komunikasi ini kemudian dapat dikumpulkan dan dianalisis secara otomatis.
Sementara itu, meskipun banyak perangkat lunak yang berbeda, termasuk Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) dan perangkat lunak atau platform otomasi pemasaran, juga dapat berperan dalam mengumpulkan data pelanggan, pendekatan otomatis yang lebih holistik adalah melalui CDP- Platform Data Pelanggan. CDP ini adalah paket perangkat lunak yang bekerja bersama dengan berbagai sumber data perilaku pelanggan, transaksional, dan demografis, termasuk CRM dan sistem penagihan, agar data tersebut dikumpulkan, disatukan, dan dianalisis untuk tindakan pemasaran dan bisnis lebih lanjut. Kebanyakan CDP saat ini juga dilengkapi dengan algoritma dan fungsi AI dan Machine Learning seperti analisis prediktif yang dapat memberikan prediksi masa depan yang dinamis mengenai perilaku dan keputusan pelanggan berdasarkan data historis dan real-time. Contoh CDP meliputi Platform Data Pelanggan Oracle Unity, CDP Waktu Nyata Adobe, Platform Data Pelanggan Tenaga Penjualan, Wawasan Pelanggan Microsoft Dynamics 365, Dan banyak lagi.
Beberapa metode pengumpulan data pelanggan umum yang paling baik diterapkan dengan solusi otomatis ini meliputi:
- Konten yang dibuat pengguna: Meskipun sebagian besar terkait dengan konten berbasis media sosial, hal ini mencakup lebih banyak hal, termasuk postingan blog dan diskusi forum yang relevan. Demikian pula, alat otomatis dapat menangkap dan menganalisis konten dan interaksi buatan pengguna sebagai bagian dari pengumpulan data untuk wawasan pelanggan.
- Ulasan online: Ulasan online dari berbagai sumber dapat dikumpulkan dan dianalisis oleh CDP berbeda untuk mendapatkan wawasan pelanggan yang berharga. Ulasan online menjadi lebih penting saat ini karena survei terbaru mengungkapkan hal itu lebih dari 90% responden mengatakan bahwa mereka memeriksa ulasan internet sebelum membuat keputusan pembelian.
- Ulasan pesaing: Alat otomatis dapat digunakan untuk mengumpulkan data tentang ulasan pesaing, sama seperti Sun Tzu menekankan pentingnya 'mengetahui musuh Anda' dalam The Art of War. Dari ulasan ini, bisnis dapat memperoleh wawasan mengenai posisi pasar mereka dan bagaimana pesaing mereka dipandang oleh pelanggan.
- Data situs web: Berbagai data situs web, termasuk data perilaku yang dikumpulkan secara pasif seperti durasi yang dihabiskan pelanggan di halaman web tertentu, dapat dikumpulkan dan dianalisis untuk lebih memahami ekspektasi pelanggan. Alat analitik khusus seperti Google Analytics dan Hotjar paling efektif untuk tujuan ini.
- Data layanan pelanggan: Interaksi layanan pelanggan, riwayat pembelian pelanggan, dan testimonial adalah data yang dapat dikumpulkan. Pendekatan otomatis memastikan wawasan menyeluruh mengenai tingkat kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Pendekatan manual
- Timbal balik pelanggan: Dalam praktiknya, metode ini sering dilakukan dengan pendekatan otomatis dan manual. Survei online adalah pendekatan otomatis yang paling umum untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan, sedangkan kuesioner hardcopy adalah metode pengumpulan umpan balik manual yang umum.
- Wawancara pelanggan: Metode ini mewakili cara yang lebih canggih untuk mengumpulkan umpan balik dibandingkan dengan survei atau kuesioner standar. Wawancara satu lawan satu (one-on-one interview) paling umum dilakukan untuk mendapatkan wawasan yang lebih langsung dan kualitatif. Proses manual sangat penting dalam pengumpulan dan interpretasi hasil wawancara ini.
- Tim internal: Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang wawasan pelanggan, memahami cara berpikir anggota staf yang bekerja erat dengan pelanggan juga sama pentingnya. Menggaungkan kebijaksanaan kuno dari: “Dia yang mengenal orang lain adalah bijaksana, tetapi dia yang mengenal dirinya sendiri adalah tercerahkan”, ini juga merupakan kesempatan bagi perusahaan untuk mendapatkan kesadaran diri yang lebih dalam.
- Data Pihak Ketiga: Informasi yang diperoleh melalui situs web pihak ketiga atau dikumpulkan dari pesaing biasanya tunduk pada analisis manual untuk interpretasi kualitatif.
Mendorong keputusan bisnis dengan wawasan pelanggan
Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi
Wawasan pelanggan yang dikumpulkan dengan benar dan dianalisis dengan baik dapat menghasilkan keputusan bisnis yang lebih disesuaikan dari berbagai aspek bisnis, baik dalam hal komunikasi dengan pelanggan, rekomendasi produk, strategi konten, pelaksanaan kampanye penjualan dan pemasaran, serta dukungan pelanggan.
Melalui fitur penyatuan data pelanggan di CDP, wawasan pelanggan yang sangat berharga dapat diperoleh untuk merancang orkestrasi perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi, yang pada akhirnya membantu meningkatkan proses perencanaan dan analisis setiap langkah interaksi pelanggan dengan perusahaan.
Meningkatkan penawaran produk dan layanan
Menggunakan wawasan pelanggan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan menandakan dimulainya babak baru dalam pengembangan produk dan layanan bagi banyak bisnis sebagai awal dari pendekatan pengembangan produk berbasis data dan berpusat pada pelanggan.
Daripada mengikuti jalur pengembangan produk tradisional yang sangat bergantung pada data historis, wawasan pelanggan memungkinkan perusahaan untuk fokus pada kebutuhan pelanggan dan area yang memerlukan perbaikan berdasarkan masukan mereka secara real-time. Oleh karena itu, fitur produk yang optimal dapat dikembangkan sejalan dengan tujuan bisnis dan kepuasan pelanggan, daripada mengandalkan tren industri dan data riset pasar tradisional.
Mengoptimalkan kampanye pemasaran
Dengan wawasan pelanggan real-time, strategi pemasaran, dan kampanye dapat lebih bertarget dan mudah beradaptasi dengan tren terkini dan perilaku pelanggan. Hal ini memungkinkan upaya pemasaran yang lebih disesuaikan sehingga pelanggan dapat lebih memahaminya berdasarkan wawasan yang dikumpulkan.
Pemetaan perjalanan pelanggan terkini dan data komprehensif yang dikumpulkan dan dianalisis dari berbagai sumber semakin meningkatkan keseluruhan strategi pemasaran dan perencanaan untuk kampanye mendatang. Peningkatan ini diwujudkan melalui kombinasi manajemen data dan analisis prediktif yang berfokus pada preferensi pelanggan dan menghilangkan permasalahan umum untuk meningkatkan branding dan meluncurkan jenis kampanye yang lebih berdampak.
Meningkatkan strategi retensi pelanggan
Inisiatif retensi pelanggan dapat dioptimalkan dengan memanfaatkan wawasan pelanggan melalui berbagai perspektif. Dari sudut pandang pengembangan produk secara keseluruhan, kualitas produk dan layanan pelanggan, serta dukungan pelanggan, kemungkinan retensi pelanggan dapat sangat meningkat dengan perbaikan menyeluruh di bidang-bidang ini.
Pada saat yang sama, keseluruhan strategi retensi pelanggan dapat diubah secara mendasar dengan memahami mengapa dan bagaimana pelanggan berperilaku serta apa yang sebenarnya memotivasi mereka. Strategi retensi yang lebih tepat dan efektif dapat dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan mereka dengan lebih baik. Kekuatan analitik prediktif juga menunjukkan bahwa churn pelanggan dapat diperkirakan dengan lebih akurat, sehingga memungkinkan pengembangan strategi yang lebih tepat sasaran untuk memitigasi churn.
Bergaung dengan pelanggan
Pada dasarnya, wawasan pelanggan adalah tentang menyesuaikan pengalaman pelanggan agar selaras dengan keinginan pelanggan. Perusahaan memerlukan wawasan pelanggan yang bermakna sehingga mereka dapat lebih memahami pelanggan guna meningkatkan pengalaman pelanggan dan mendorong loyalitas.
Baik teknik otomatis maupun manual dapat membantu mengumpulkan wawasan pelanggan namun dengan fokus berbeda karena teknik manual biasanya berkonsentrasi pada aspek yang lebih kualitatif, yang masih sangat bergantung pada interpretasi manusia. Dengan menggunakan kedua pendekatan ini, atau kombinasi keduanya, wawasan pelanggan dapat diperoleh secara efektif melalui berbagai metode, yang pada akhirnya menjadi bagian dari sumber wawasan pelanggan yang komprehensif bersama dengan data transaksional atau data perangkat lunak CRM lainnya. Dari pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi hingga peningkatan strategi retensi pelanggan, wawasan pelanggan telah terbukti berperan dalam membantu bisnis membuat keputusan bisnis yang lebih strategis.
Untuk informasi terkini dan panduan mengenai wawasan pelanggan, kunjungi Alibaba.com Dibaca secara teratur untuk tetap mendapat informasi tentang tren bisnis grosir internasional terkini dan praktik terbaik.
