Anda sudah mengumpulkan data pelanggan, sekarang bagaimana?

Teknologi digital telah sepenuhnya didemokratisasi selama beberapa tahun terakhir, yang menghasilkan segunung data yang terkait dengan perilaku pelanggan, mulai dari preferensi hingga minat dan sentimen.

Karena pandemi COVID-19, pelanggan tidak menggunakan saluran yang sama yang biasanya mereka gunakan untuk melakukan pembelian, yang telah mempercepat kebutuhan bisnis untuk mendapatkan informasi yang dapat ditindaklanjuti secara lebih efisien dari info yang mereka kumpulkan.

Bisnis ingin menerapkan teknologi seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami untuk lebih memahami pola pelanggan dan membuat prediksi yang akan memungkinkan pengalaman yang lebih dipersonalisasi, tetapi data yang tidak terorganisir dengan baik dan tidak terstruktur menghambat mereka.

Menerapkan sistem keterlibatan digital yang perlu memberikan pengalaman yang dipersonalisasi – toko online, chatbot, aplikasi seluler – tanpa analitik data yang efektif akan menghasilkan pengalaman digital yang buruk.

Pemasar dan pengguna bisnis lain yang menghadapi tantangan dalam menggunakan analisis data secara efektif perlu mengajukan tiga pertanyaan. 1. Bagaimana cara mempercepat? 2. Bagaimana cara mengotomatisasi? 3. Bagaimana cara mengurangi biaya per wawasan saya?

Berikut adalah empat praktik terbaik utama yang perlu diingat saat bisnis ingin menjadi lebih didorong oleh data:

1) Kecepatan sangat penting

Tujuh hingga 10 tahun yang lalu, sebelum teknologi digital menjadi begitu produktif, diperlukan beberapa tahun interaksi dan riwayat pembelian sebelum sebuah bisnis dapat sepenuhnya memahami perilaku pembelian pelanggan tersebut.

Hari ini, menganalisis satu menit sejarah tentang perilaku pembelian pelanggan dapat mengubah pemahaman Anda tentang pola pembelian mereka. Perusahaan perlu mengembangkan dan menyebarkan analitik data dan sistem catatan intelijen dengan kecepatan kilat. Ini akan memungkinkan bisnis Anda mengurangi waktu untuk mendapatkan insight, sekaligus mengoptimalkan biaya per insight.

2) Kami tidak memiliki masalah teknologi

Saat ini, tidak ada yang dapat mengklaim bahwa teknologi adalah masalah dalam hal memvisualisasikan dan menafsirkan info bisnis.

Ada perkembangan teknologi yang berkelanjutan seperti Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, alat visualisasi seperti Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, algoritme pembelajaran mesin, dan analitik data cloud yang lebih canggih.

Teknologi, sistem, dan daya komputasi tersedia dalam skala besar. Apa yang menahan perusahaan untuk menggunakan banyak dari teknologi ini secara efektif sebagian adalah investasi mereka dalam sistem warisan, dan sebagian lagi memiliki informasi dalam silo yang tidak diperlukan dan kurangnya strategi untuk memodernisasi.

Organisasi membutuhkan informasi kontekstual yang terpusat untuk distribusi dan konsumsi analitik.

3) Silo data perlu dipecahkan

Banyak organisasi pemasaran dan pengguna bisnis lainnya berinvestasi di data lake dan gudang data terpusat untuk menyimpan info dari berbagai sumber yang beragam. Meskipun ini disponsori oleh bisnis, mereka tetap berpusat pada TI.

Dengan pendekatan sentris TI, pasti ada silo. Untuk pengecer, ini berarti toko bata-dan-mortir tidak berkomunikasi dengan omnichannel dan rantai pasokan tidak berkomunikasi dengan manajemen inventaris – dan setiap kemungkinan kombinasi di antaranya – menciptakan kelambatan dalam konsumsi info itu.

Di sinilah arsitektur jala data menjanjikan – untuk mendistribusikan data dalam skala besar dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh platform terpusat, dan juga memberikan wawasan bisnis dan mengotomatiskan pengambilan keputusan.

Data mesh memberi grup bisnis fleksibilitas untuk melihat info dan membuat keputusan. Data mesh adalah pendekatan yang memungkinkan organisasi memanfaatkan banyak sumber data yang beragam, memecahkan silo yang terkadang menghadapi danau info.

4) TI dan kelompok bisnis membutuhkan kolaborasi yang lebih erat

Bertahun-tahun yang lalu, CIO membuat sebagian besar keputusan seputar analisis data, kesuksesan pelanggan, dan inisiatif analisis bisnis. Saat ini, seluruh C-suite dan pemangku kepentingan utama dalam bisnis sangat terlibat yang sering kali mengarah pada gesekan dan silo.

Departemen TI masih memiliki peran penting dalam menstandarisasi alat, teknologi, dan infrastruktur. Namun karena pola konsumsi dan persyaratan seputar data berbeda, organisasi pemasaran dan pengguna bisnis lainnya perlu berkolaborasi dengan TI untuk memahami bagaimana mereka dapat bekerja sama secara lebih efektif untuk memanfaatkan informasi mereka.

Organisasi pemasaran telah datang sejauh ini dalam mendapatkan wawasan dari info, terutama di bidang kesuksesan pelanggan. Namun, pertanyaan tentang cara mengaksesnya, cara mengotomatiskannya, dan cara mengoptimalkan biaya per wawasan, masih perlu dijawab agar sukses di masa depan.

Tantangannya sama sekali tidak sepele. Namun, potensi imbalannya, dalam bentuk pengalaman berbasis data yang menyenangkan pelanggan, lebih banyak efisiensi dan otomatisasi, menarik untuk dipikirkan.

Radhakrishnan Rajagopalan adalah kepala kesuksesan pelanggan global di Mindtree, perusahaan layanan transformasi dan teknologi digital terkemuka.