Cara Menggunakan Analisis Pelanggan dengan Cara yang Benar (dan Mengapa Itu Penting)

Orang yang paling penting untuk merek apa pun haruslah orang yang mereka coba jangkau: pelanggan mereka. Analisis pelanggan memberi tahu Anda siapa pelanggan Anda dan apa yang memengaruhi keputusan mereka. Metrik utama yang terkait dengan pelanggan Anda dapat memberi Anda wawasan penting tentang mengapa angka penjualan Anda dalam kondisi saat ini. Jika Anda ingin meningkatkan laba Anda, Anda harus benar-benar memahami pelanggan saat ini, sehingga Anda dapat menarik mereka, mempertahankan mereka, dan mengembangkannya.

Konsumen lebih terinformasi dan jauh lebih berpendirian dari sebelumnya, dan dengan informasi yang tak ada habisnya tersedia di ujung jari mereka dalam hitungan detik, mereka dapat dengan mudah dipengaruhi satu sama lain. Jika Anda ingin berkembang dalam dunia yang kompetitif dengan pelanggan yang berpengetahuan seperti itu, Anda harus memiliki pemahaman yang tajam tentang perilaku pelanggan. Analisis pelanggan membantu Anda membuat keputusan bisnis yang terinformasi yang dipengaruhi oleh pilihan yang dibuat pelanggan Anda. Semua orang berakhir bahagia!

Data dari setiap langkah pengalaman pelanggan dapat membantu bisnis menyusun strategi pemasaran dan upaya penjualan serta strategi menghasilkan prospek. Memanfaatkan pola dalam perilaku pelanggan melalui analitik dapat membuat peta bisnis dari perjalanan pelanggan yang disesuaikan dengan pelanggan tertentu.

Manfaat analitik pelanggan

Melalui analisis prediktif yang diambil dari data interaksi dan perilaku transaksi, analisis pelanggan dapat membantu mengurangi churn pelanggan dan meningkatkan loyalitas. Ini mungkin terdengar seperti pembicaraan teknis, tetapi semua itu berarti bahwa mempelajari apa yang telah dilakukan pelanggan Anda di masa lalu akan membantu Anda melayani mereka dengan lebih baik di masa depan!

Ada beberapa alasan lain mengapa analisis pelanggan itu penting, mari kita lihat.

Retensi pelanggan

Biaya akuisisi pelanggan merupakan beban keuangan utama. Mempertahankan pelanggan lebih murah daripada mendapatkan pelanggan baru. Jika Anda tidak dapat mempertahankan pelanggan Anda, analisis pelanggan dapat membantu Anda memahami apa yang menyebabkan mereka pergi. Setelah Anda menyadari kesamaan di antara pelanggan yang hilang, Anda dapat mengambil tindakan korektif. Anda juga dapat terlibat secara proaktif dengan pelanggan yang sudah ada untuk mencegah churn lebih lanjut.

Apa itu Pelanggan Berulang dan Mengapa Mereka Menguntungkan?

Katakanlah Anda melihat bisnis Anda tidak memperoleh pelanggan baru sebanyak yang Anda harapkan, dan Anda ingin itu berubah. Percaya atau tidak, salah satu cara paling berkelanjutan untuk meningkatkan biaya akuisisi pelanggan Anda adalah melalui retensi pelanggan. Kenyataannya adalah bahwa pelanggan yang sudah Anda…

Blog Smile.io Alex McEachern

Meningkatkan penjualan dan profitabilitas

Analisis layanan pelanggan, lokasi pelanggan, pendapatan, dan profitabilitas pelanggan, semuanya merupakan penanda penting dalam kumpulan data Anda yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan konversi. Memahami keputusan pembelian merupakan faktor terbesar dalam meningkatkan penjualan. Misalnya, jika ada pelanggan dari lokasi tertentu yang lebih menguntungkan daripada yang lain, ada baiknya Anda memusatkan pemasaran di sana.

Anda dapat mengalihkan fokus Anda ke pelanggan bernilai tinggi dan berinteraksi serta berkomunikasi dengan klien yang menguntungkan, tetapi hanya jika Anda tahu siapa orang-orang terkemuka ini melalui analisis pelanggan.

Keterlibatan pelanggan

Hal terakhir yang Anda inginkan adalah pelanggan atau calon pelanggan Anda meninggalkan situs web Anda dengan frustrasi dan tidak puas! Wawasan tentang masalah pelanggan dan tantangan yang mereka hadapi dapat membekali Anda untuk terlibat dengan pelanggan Anda dengan cara yang lebih relevan. Pelanggan akan menghargai pengalaman yang disesuaikan, disesuaikan dengan kebutuhan mereka yang sebenarnya. Untuk memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi, Anda perlu mempelajari perilaku pelanggan secara mendetail di setiap langkah perjalanan pelanggan. Berfokus pada kueri dukungan, metrik pusat panggilan, dan masalah pasca-penjualan adalah yang paling bernilai di sini.

Memvalidasi biaya

Ketika Anda melakukan investasi untuk bisnis Anda berdasarkan data, tidak ada yang bisa menantang Anda. Jika analitik pelanggan Anda menunjukkan bahwa pelanggan mengembalikan pesanan karena pengiriman yang salah, Anda dapat berinvestasi dalam perangkat lunak manajemen inventaris. Bisnis Anda harus terus berjalan dan Anda memiliki data untuk membuktikannya.

Menerapkan strategi analisis pelanggan

Sekarang setelah Anda mengetahui apa yang harus Anda pelajari tentang pelanggan Anda, inilah saatnya untuk menerapkannya! Strategi analisis pelanggan yang kuat terdiri dari elemen-elemen berikut:

Berjalan di sepatu pelanggan

Jika Anda ingin menemukan area peningkatan, Anda perlu menelusuri seluruh pengalaman pelanggan seolah-olah Anda sendiri adalah pelanggan. Berinteraksi dengan situs web, pusat panggilan, dan halaman media sosial Anda sendiri. Bicaralah dengan karyawan yang menghadapi pelanggan, menilai bagaimana mereka berinteraksi dengan pelanggan dan meminta mereka untuk wawasan "suara pelanggan" mereka. Lihat apakah staf pendukung pusat panggilan Anda dilengkapi dengan benar untuk menangani keluhan. Apakah mereka tahu cara mentransfer panggilan? Bisakah mereka menenangkan pelanggan yang marah? Apakah Anda perlu meningkatkan layanan pelanggan?

Berjalan di posisi pelanggan membantu mengidentifikasi titik kontak untuk mengumpulkan data. Setiap interaksi pelanggan memiliki jejak data yang kaya, mulai dari pilihan produk hingga preferensi saluran hingga kapan dan mengapa mereka ingin membeli dari Anda, versus persaingan. Sumber data yang berharga termasuk (namun tidak terbatas pada) klik email, kunjungan di toko, pembelian atau penelusuran online, dan streaming konten.

Ajukan pertanyaan yang tepat

Setelah Anda mengetahui dari mana harus mengumpulkan data, pastikan data tersebut menjawab pertanyaan yang tepat. Informasi yang Anda miliki perlu membantu Anda mendapatkan keunggulan kompetitif dan meningkatkan keuntungan Anda. Jika Anda memiliki teknologi, ini dapat membantu Anda memperbesar tingkat data yang paling terperinci untuk menemukan jawaban yang tepat dan mengembangkan pemahaman yang paling dalam tentang pelanggan Anda.

Validasi data

Data Anda memerlukan validasi yang tepat sebelum diterima untuk analisis. Memastikan keakuratan data adalah yang paling penting.

1. Tim operasi data Anda perlu memiliki sumber daya khusus untuk memvalidasi data.

2. Data harus lengkap.

3. Menggunakan platform analitik data pelanggan, Anda dapat mengumpulkan, mengatur, dan menyatukan data pelanggan untuk mendapatkan tampilan 360 derajat dari pelanggan.

Analisis data

Menganalisis data dapat membantu Anda mencocokkan pilihan pelanggan dengan persona pelanggan. Terutama pilihan yang memiliki hubungan langsung dengan bottom line Anda. Bisa jadi bagaimana mereka menemukan bisnis Anda, apa yang paling mereka sukai dari produk Anda, apa yang membuat mereka kembali, atau mengapa mereka pergi. Selain data yang terkait dengan pilihan pribadi, Anda juga memiliki demografi pelanggan dan informasi pribadi termasuk profil pekerjaan, usia, jenis kelamin, lokasi, dan pendapatan.

Anda dapat menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak informasi yang berguna dan mengidentifikasi pola yang mendasari dari semua data yang Anda miliki. Dengan menggunakan ini, Anda kemudian dapat membuat model prediktif untuk memperkirakan hasil bisnis Anda. Setelah kerangka kerja analitik pelanggan tersedia, Anda dapat terus mengulangi dan menggunakan data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Praktik terbaik analitik pelanggan

Itu banyak yang harus diambil jadi mari kita rekap apa yang telah Anda pelajari! Berikut adalah beberapa petunjuk untuk memastikan Anda membuat keputusan terbaik yang didukung data:

• Atur data Anda agar lebih jelas. Membangun profil terpadu lengkap dari pelanggan atau segmen.
• Manfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil di masa mendatang dengan lebih efisien
• Data dapat bersumber dari perangkat pintar yang mendukung suara. Mendengarkan pelanggan mengungkap lebih banyak tentang gaya hidup dan pilihan pelanggan
• Prioritaskan mengidentifikasi pelanggan yang berisiko dan mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan retensi pelanggan.
• Analisis semua interaksi pelanggan omnichannel
• Menggunakan segmentasi pelanggan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi.

Analisis pelanggan dapat banyak membantu Anda dalam memelihara hubungan pelanggan Anda. Semakin Anda memahami pelanggan Anda, semakin baik Anda dapat memprediksi kebutuhan mereka dan itu tentu saja berarti lebih banyak penjualan untuk Anda. Pelanggan yang senang = merek yang senang.

Ini adalah posting tamu dari Grace Lau, Direktur Konten Pertumbuhan di Dialpad.