MINANGKABAUNEWS.com, TEKNO — Membangun dan mempertahankan hubungan yang kuat dengan pelanggan perlu dijadikan prioritas utama bisnis. Di samping itu, customer relationship management (CRM) adalah alat yang krusial untuk menyimpan data pelanggan. Bahkan dengan kemajuan teknologi, implementasi CRM dapat dioptimalkan dengan integrasi predictive analytics.
Predictive analytics memungkinkan bisnis memprediksi perilaku pelanggan di masa depan berdasarkan pola historis. Gabungan antara CRM dan predictive analytics mengubah strategi pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan menjadi lebih tepat sasaran dan berbasis data.
Apa Itu Predictive Analytics?
Predictive analytics adalah bagian dari analitik data yang berfokus pada penggunaan data historis, algoritma statistik, dan teknik machine learning untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa depan. Dalam bisnis, pendekatan ini digunakan untuk memproyeksikan tren konsumen, potensi penjualan, hingga risiko churn pelanggan.
Berbeda dengan analitik deskriptif yang hanya melihat apa yang sudah terjadi, predictive analytics memberikan wawasan proaktif, tentang kemungkinan besar akan terjadi dan apa yang sebaiknya dilakukan untuk mengantisipasi kejadian tersebut.
Fungsi predictive analytics untuk implementasi CRM
Ketika diterapkan ke dalam implementasi CRM, predictive analytics membuat sistem menjadi lebih cerdas dan responsif. Secara garis besar, CRM yang dilengkapi dengan predictive analysis dapat melakukan:
● mengidentifikasi pelanggan bernilai tinggi,
● mendeteksi pelanggan yang berisiko berhenti melakukan pembelian,
● memberikan rekomendasi produk yang relevan,
● dan mengoptimalkan alokasi sumber daya penjualan dan pemasaran.
Dengan kata lain, predictive analytics menjadikan CRM sebagai database pelanggan, serta alat strategis untuk mengambil keputusan berbasis data.
Manfaat Predictive Analytics dalam Implementasi CRM
Dengan analisis prediktif, perusahaan dapat memahami perilaku pelanggan lebih dalam dan bertindak secara proaktif.
Segmentasi pelanggan yang lebih akurat
Segmentasi pelanggan adalah fondasi dari strategi pemasaran yang efektif. Adanya predictive analytics, membuat segmentasi yang lebih canggih dan tidak hanya mengandalkan data demografi dan geografis saja.
Bisnis dapat mengandalkan perilaku dan nilai masa depan pelanggan untuk mengelompokkan mereka ke dalam kategori yang spesifik, seperti pelanggan yang cenderung membeli ulang, pelanggan berisiko churn, hingga pelanggan dengan potensi nilai jangka panjang tinggi (high lifetime value).
Predictive lead scoring
Menentukan prospek mana yang layak difokuskan adalah tantangan terbesar dalam penjualan. Tim tidak bisa hanya mengandalkan intuisi yang bisa saja meleset. Berbeda ketika bisnis menggunakan predictive lead scoring bersamaan dengan implementasi CRM, sistem akan menganalisa data historis seperti interaksi email, kunjungan ke situs web, atau respons terhadap kampanye sebelumnya.
Dari hasil analisa yang didapatkan, sistem akan memberikan skor kepada setiap lead berdasarkan probabilitas mereka untuk menjadi pelanggan. Dengan demikian, tim penjualan dapat mengalokasikan waktu untuk memprioritaskan prospek yang memiliki peluang konversi tertinggi.
Personalisasi rekomendasi produk
Predictive analytics memungkinkan bisnis memberikan rekomendasi produk yang kontekstual kepada pelanggan. Berdasarkan riwayat pembelian, perilaku penelusuran, dan pola interaksi lainnya, implementasi CRM dapat memprediksi produk atau layanan yang kemungkinan besar dibutuhkan dan diminati pelanggan tertentu.
Dengan teknologi ini, peluang untuk terjadinya pembelian tambahan (cross-sell) atau peningkatan pembelian (up-sell) menjadi lebih tinggi. Bisnis pun dapat menciptakan pengalaman belanja yang menyenangkan untuk pelanggan.
Deteksi risiko churn lebih awal
Predictive analytics dapat membantu bisnis mencegah kehilangan pelanggan. Dengan cara, mendeteksi tanda-tanda pelanggan yang berpotensi berhenti menggunakan produk atau layanan. Tandanya bisa berupa penurunan frekuensi pembelian, interaksi yang menurun, hingga meningkatnya keluhan kepada tim layanan pelanggan.
Melalui informasi tersebut, CRM dapat segera memicu tindakan otomatis, seperti menawarkan diskon khusus, mengirim survei kepuasan, atau melibatkan tim retensi untuk menghubungi pelanggan secara langsung.
Optimasi kampanye pemasaran
Predictive analytics dalam implementasi CRM akan membantu bisnis memilih audiens yang berpotensi merespons kampanye berdasarkan riwayat respons, preferensi saluran komunikasi, dan perilaku belanja sebelumnya. Kampanye yang dipersonalisasi berdasarkan data prediktif akan lebih relevan, mengurangi biaya per akuisisi, dan meningkatkan return on investment (ROI).
Langkah-Langkah Menggunakan Predictive Analytics dalam CRM
Berikut ini langkah-langkah yang bisa dilakukan oleh bisnis dalam mengimplementasikan predictive analytics ke dalam implementasi CRM.
1. Kumpulkan dan bersihkan data
Pastikan bahwa data pelanggan yang dikumpulkan bersih, lengkap, dan relevan. Data bisa berasal dari berbagai sumber: situs web, email, media sosial, transaksi penjualan, hingga interaksi dengan tim layanan pelanggan.
Lakukan proses data cleaning untuk menghilangkan duplikasi, memperbaiki kesalahan input, dan menstandarkan format. Data yang berkualitas tinggi dapat membuat model prediktif yang akurat.
2. Bangun model prediktif
Ketika data telah siap, maka bisnis dapat membangun model prediktif menggunakan algoritma machine learning. Model prediktif akan dilatih menggunakan data historis untuk mengenali pola saat memprediksi sesuatu.
Misalnya, model yang memprediksi churn akan mempelajari pola perilaku pelanggan sebelumnya yang berhenti menggunakan layanan. Kemudian, pola tersebut digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan saat ini yang menunjukkan tanda-tanda serupa.
Selain churn, bisnis juga dapat membuat model lain tergantung pada kompleksitas dan kebutuhan bisnis, seperti logistic regression, decision trees, random forests, hingga neural networks.
3. Integrasi ke sistem CRM
Setelah model dibangun dan divalidasi, tahap selanjutnya adalah mengintegrasikannya ke dalam sistem CRM yang digunakan. Dengan integrasi ini, hasil prediksi bisa dimunculkan secara real-time dalam dashboard CRM. Misalnya, menunjukkan skor potensi konversi setiap prospek atau menandai pelanggan berisiko churn secara otomatis.
4. Pemantauan dan perbaikan model
Predictive analytics yang digunakan harus terus dipantau dan diperbarui secara berkala karena perilaku pelanggan, kondisi pasar, dan tren bisa berubah dari waktu ke waktu. Pemantauan dilakukan dengan membandingkan prediksi model dengan fakta di lapangan. Jika akurasi mulai menurun, artinya model perlu disesuaikan ulang menggunakan data terbaru.
Predictive Analytics Tools untuk Mendukung Implementasi CRM
Untuk mengintegrasikan predictive analytics dalam implementasi CRM, berbagai platform dan alat bantu kini tersedia dan semakin mudah diakses. Bisnis tidak perlu lagi membangun sistem predictive analytics dari nol, bahkan bisnis skala kecil dan menengah dapat leluasa menggunakanya.
Platform CRM modern sudah dilengkapi dengan kecerdasan buatan dan memiliki fleksibilitas integrasi dengan alat pihak ketiga. Tools ini memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan data tanpa harus memiliki tim data science internal yang besar.
Misalnya, salah satu yang banyak dilakukan saat ini adalah integrasi CRM dengan platform profesional seperti LinkedIn. Hal tersebut umum dilakukan untuk memperkuat proses lead generation dan segmentasi pasar yang lebih presisi.
Dengan menggunakan alat yang tepat dan mengintegrasikannya ke dalam alur kerja CRM dengan benar, predictive analytics dapat menjadi komponen inti dalam strategi pengelolaan pelanggan yang cerdas dan membuat bisnis lebih adaptif.
Kesimpulan
Saat ini, integrasi predictive analytics dalam implementasi CRM menjadi sebuah kebutuhan kebutuhan strategis untuk bisnis bergerak secara digital. Adanya data historis telah membuat bisnis memahami pelanggan dengan lebih baik, serta memberikan respon yang proaktif.
Dengan mengadopsi teknologi AI ini, bisnis tidak hanya membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat, tetapi juga menciptakan sistem yang cerdas dan berorientasi pada masa depan
