Cara Membuat Strategi Pelanggan Berbasis Data untuk 2022

Data adalah kata di bibir semua orang di komunitas bisnis. Dan dilihat dari apa yang orang katakan, itu adalah komoditas dengan sifat yang hampir magis.

Data dapat memprediksi perilaku pelanggan; itu benar-benar dapat mengubah cara kerja bagian dalam bisnis; itu dapat mengubah individu acak menjadi loyalis merek; dan tidak peduli berapa banyak yang Anda gunakan, itu dapat diisi ulang hampir seketika.

Meskipun kami percaya bahwa banyak orang terlalu berlebihan dalam memuja semua hal yang berkaitan dengan data, kami harus setuju bahwa data memainkan peran sentral dalam perumusan strategi bisnis modern apa pun. Hal ini terutama berlaku di sektor B2B, di mana wawasan pelanggan memainkan peran utama dalam pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan.

Dengan demikian, hanya sekitar 4% bisnis yang menggunakan data yang mereka miliki secara efektif. Ini adalah angka yang sangat rendah jika Anda memperhitungkan bahwa data terbukti memiliki efek positif pada hasil bisnis, termasuk:

• Peningkatan produktivitas
  
• Pengembalian Ekuitas (ROE) Lebih Tinggi
  
• Pengembalian Modal yang Diinvestasikan (ROIC) Lebih Tinggi
  
• Pengembalian Aset (ROA) Lebih Tinggi

Alasan mengapa beberapa bisnis tidak mendapatkan nilai uang mereka dengan data kurang berkaitan dengan data itu sendiri, dan lebih banyak dengan strategi data mereka, atau kekurangannya. Jika Anda sendiri kesulitan menggunakan data, panduan berikut akan memandu Anda melalui semua langkah yang diperlukan untuk membuat strategi pelanggan berbasis data yang efektif di tahun ini.

1. Kumpulkan Tim Anda

Untuk memanfaatkan data guna mencapai tujuan bisnis, Anda perlu membentuk tim ahli untuk menjalankan operasi. Sejauh ini, ini adalah elemen terpenting dari strategi data Anda. Jika Anda tidak mengumpulkan bakat yang dibutuhkan di awal, Anda berisiko mengalami kemacetan di kemudian hari, dan ini dapat membahayakan seluruh strategi pelanggan Anda.

Tim data tipikal harus menyertakan setidaknya satu:

• Ilmuwan data, dengan keahlian dalam statistik, matematika, pembelajaran mesin, pemrograman, dan visualisasi data,
  
• Analis bisnis, dengan pengalaman dalam memetakan data ke hasil bisnis, dan sebaliknya,
  
• Teknisi, untuk menyiapkan dan memelihara perangkat keras dan perangkat lunak untuk pemrosesan data.
  

Cobalah untuk mendorong kolaborasi antara para pakar ini dengan mengadakan pertemuan internal, serta pertemuan dengan anggota departemen lain, terutama penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan.

2. Tetapkan Tujuan Anda

Ini adalah bagian di mana sebagian besar bisnis mulai menghadapi masalah dengan penggunaan data, seringkali tanpa disadari. Data hanya memiliki nilai sejauh Anda menggunakannya dengan tujuan tertentu. Jika tidak, itu hanya akan menghabiskan ruang di hard drive Anda.

Masalah dengan penetapan tujuan dalam konteks ini adalah bahwa perusahaan membuat tujuan mereka terlalu luas. “Mencapai pendapatan yang lebih tinggi” adalah hasil yang valid dari penggunaan data, tetapi sebenarnya bukan tujuan yang membantu Anda memutuskan langkah nyata yang harus diambil.

Cara terbaik untuk mengekspresikan tujuan dalam konteks strategi pelanggan berbasis data adalah dengan memanfaatkan indikator kinerja utama (KPI). Salah satu KPI yang paling banyak digunakan adalah nilai umur pelanggan (CLV), yaitu jumlah rata-rata yang dibelanjakan pelanggan Anda dalam interaksi mereka dengan bisnis Anda.

3. Kumpulkan dan Simpan Data

Sebelum Anda dapat menggunakan data, pertama-tama Anda harus mengumpulkannya dan kemudian menyimpannya di lokasi yang nyaman. Anda juga harus memastikan bahwa data berjalan mulus di antara setiap tahap proses ini.

Hal pertama yang perlu dipertimbangkan adalah dari mana data Anda berasal. Ada banyak saluran untuk mengumpulkan data, beberapa di antaranya mungkin sudah Anda gunakan. Ini termasuk aktivitas situs web, korespondensi email dengan pelanggan, daftar kontak, riwayat pembelian pelanggan, dll.

Data dapat disimpan secara lokal jika Anda memiliki infrastruktur untuk itu, atau Anda dapat menggunakan solusi berbasis cloud. Kedua pendekatan tersebut memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Kami menyarankan Anda memulai dengan solusi SaaS berbasis cloud, sebelum Anda berkomitmen untuk menginstal perangkat keras khusus di dalam kantor Anda.

4. Kelola dan Atur Data

Data datang dalam berbagai bentuk, beberapa di antaranya dapat dibaca oleh manusia sementara yang lain memerlukan perangkat lunak khusus untuk memecahkan kode dan digunakan secara efektif. Ini membuat data sulit untuk ditangani secara manual, itulah sebabnya bisnis menggunakan platform otomatisasi khusus seperti perangkat lunak CRM. CRM dapat membantu Anda meneruskan data dari berbagai saluran ke database terpadu, dan menyediakan antarmuka yang nyaman untuk mengaturnya. Hal ini membuat CRM penting untuk pengelolaan data yang efektif.

Perangkat lunak CRM juga membantu tim data Anda mengelola proyek, mengomunikasikan, dan meneruskan data ke tim lain seperti penjualan dan pemasaran.

5. Kembangkan Profil Pelanggan

Antara tindakan dan data ada perantara, sering digambarkan dengan istilah 'data yang dapat ditindaklanjuti' atau 'wawasan yang dapat ditindaklanjuti'. Kami menganggap data yang dapat ditindaklanjuti berarti informasi yang Anda dapat bertindak dengan cara yang konkret dan mendorong hasil bisnis.

Profil pelanggan adalah contoh dasar dari data yang dapat ditindaklanjuti. Perbedaan antara profil pelanggan dan totalitas data yang Anda miliki pada pelanggan tertentu adalah salah satu struktur dan singkatnya. Misalnya, pelanggan yang membeli banyak produk dalam waktu singkat, diikuti dengan periode dormansi yang lama dapat disingkat menjadi 'pembeli impulsif'. Pembeli impulsif cenderung merespons dengan baik penawaran dan promosi, yang memungkinkan Anda mengambil langkah nyata untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mereka.

6. Buat Lintasan Konversi Khusus

Data sangat penting untuk mengembangkan alat pemasaran dan materi untuk digunakan dalam konversi. Ini karena sebagian besar data telah tertanam di dalamnya bias pelanggan, preferensi konten dan saluran, dan jenis informasi pribadi lainnya. Ini memungkinkan Anda membuat lintasan konversi khusus untuk setiap pelanggan individu atau segmen pelanggan.

Personalisasi adalah hal pertama yang perlu diingat ketika mencoba memanfaatkan data pelanggan. Sepotong konten iklan yang dipersonalisasi memiliki potensi konversi yang lebih tinggi daripada iklan umum yang tidak menarik bagi siapa pun secara khusus.

Kemungkinan lain menggunakan data untuk konversi khusus adalah melalui perjalanan pelanggan omni-channel. Setiap pelanggan memiliki saluran komunikasi pilihan mereka. Data memungkinkan Anda menemukan apa itu, yang memungkinkan Anda menjangkau pelanggan di mana pun mereka menginginkannya, kapan pun mereka menginginkannya.

7. Pantau, Uji, dan Optimalkan

Bagian terakhir dari teka-teki adalah pengoptimalan berbasis data. Data bukanlah kuantitas statis yang hanya Anda gunakan. Ini adalah aliran yang terus mengalir dengan volume tertentu. Salah satu konsekuensinya adalah bahwa beberapa data akan menjadi usang dari waktu ke waktu, dan pada titik itu akan ditimpa oleh data yang lebih baru dan lebih relevan. Dan seiring perubahan data, demikian juga cara menggunakannya secara efektif.

Proses ini dapat lebih ditingkatkan dengan pemantauan dan pengujian rutin. Dengan terus memantau data dan menguji seberapa baik data tersebut diterjemahkan ke dalam kesuksesan bisnis, Anda akan lebih cepat mengetahui apa yang layak disimpan dan apa yang harus dibuang.

Dalam istilah praktis, data memungkinkan Anda membuat model pengujian A/B untuk bagian strategi Anda. Misalnya, waktu pengiriman email, judul email, kata kunci konten, dll. dapat diuji, yang akan membantu Anda menentukan yang paling efektif untuk digunakan.

Menggunakan Data untuk Mendorong Pertumbuhan Bisnis

Data berkembang menjadi mata uang untuk era digital. Dengan berinvestasi dalam data, perusahaan dapat mengembangkan strategi yang berpusat pada pelanggan yang dibangun di atas bukti kuat, yang secara langsung diterjemahkan ke dalam hasil bisnis yang lebih baik. Mulai kerjakan strategi pelanggan berbasis data Anda hari ini, dan amankan keunggulan kompetitif Anda di masa depan.