Home / Business and Marketing / Cara Customer Analytics, Jenisnya serta Contoh Customer Analytics Tools

Cara Customer Analytics, Jenisnya serta Contoh Customer Analytics Tools

Miftah Putra
Juli 3, 2024

Business and Marketing

Ingin mengetahui rahasia di balik kesuksesan strategi pemasaran perusahaan besar? Customer analytics adalah kunci untuk memahami perilaku pelanggan dan meningkatkan pengalaman mereka. Dengan memahami cara kerja customer analytics, Anda dapat mengoptimalkan setiap aspek bisnis Anda, dari pemasaran hingga layanan pelanggan.

Dalam artikel ini, kami akan membahas cara kerja customer analytics, jenis-jenisnya, serta contoh tools yang sering digunakan dalam bisnis. Mari jelajahi dunia customer analytics untuk membawa bisnis Anda ke level berikutnya!

Pengertian Customer Analytics dan Manfaatnya dalam Bisnis

Customer analytics merupakan proses pengumpulan, analisis, dan pemanfaatan data pelanggan untuk memahami perilaku konsumen, memprediksi kebutuhan mereka, dan mengoptimalkan strategi pemasaran.

Dengan adanya customer analytics, perusahaan dapat mengidentifikasi pola-pola perilaku konsumen, memahami preferensi produk, serta meningkatkan retensi pelanggan. Selain itu, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi pemasaran, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memperoleh keunggulan kompetitif.

Cara Kerja Customer Analytics dalam Bisnis Digital

Untuk memahami lebih jauh tentang customer analytics, berikut uraian cara kerjanya yang perlu Anda pahami:

1. Pengumpulan Data Pelanggan

Pengumpulan data pelanggan merupakan langkah awal dalam customer analytics. Data pelanggan dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti transaksi pembelian, interaksi media sosial, aktivitas website, dan lain sebagainya.

Metode Pengumpulan Data Pelanggan

Beberapa metode pengumpulan data pelanggan meliputi:

Survei online
Analisis transaksi pembelian
Monitoring interaksi media sosial
Analisis aktivitas website

Tools dan Teknologi untuk Pengumpulan Data Pelanggan

Beberapa tools dan teknologi yang dapat digunakan untuk pengumpulan data pelanggan antara lain:

Google Analytics
Customer Relationship Management (CRM) software
Social media analytics tools
Big data platforms

2. Penyortiran dan Pengelompokan Data Pelanggan

Setelah data pelanggan terkumpul, langkah selanjutnya adalah menyortir dan mengelompokkan data tersebut berdasarkan kriteria tertentu.

Proses Penyortiran Data Pelanggan

Proses penyortiran data pelanggan meliputi:

Pembersihan data (data cleansing)
Pemilihan data yang relevan
Pengelompokan data berdasarkan karakteristik tertentu

Pengelompokan Data Pelanggan berdasarkan Kriteria Tertentu

Pengelompokan data pelanggan dapat dilakukan berdasarkan:

Demografi
Preferensi produk
Tingkat interaksi dengan perusahaan
Siklus pembelian

3. Analisis Data Pelanggan

Setelah data terkumpul dan terkelompokkan, langkah terakhir adalah melakukan analisis data pelanggan untuk memahami pola perilaku konsumen dan mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas.

Metode Analisis Data Pelanggan

Beberapa metode analisis data pelanggan meliputi:

Segmentasi pasar
Analisis regresi
Analisis kohort
Analisis RFM (Recency, Frequency, Monetary)

Penggunaan Data Pelanggan untuk Pengambilan Keputusan Bisnis

Data pelanggan yang telah dianalisis dapat digunakan untuk:

Mengoptimalkan strategi pemasaran
Mengembangkan produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan pelanggan
Meningkatkan retensi pelanggan
Memperoleh wawasan bisnis yang lebih mendalam

Jenis-jenis Customer Analytics dalam Bisnis Digital

Setelah memahami secara sekilas cara kerja customer analytics, berikut beberapa jenisnya yang perlu Anda pahami:

1. Descriptive Analytics

Descriptive analytics merupakan jenis customer analytics yang digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data pelanggan.

Descriptive analytics digunakan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang terjadi?” dengan meringkas data pelanggan menjadi informasi yang lebih mudah dipahami.

Adapun contoh penerapan descriptive analytics misalnya sebanyak 58 persen pelanggan ternyata mengembalikan produk X setelah masa pembelian satu minggu.

2. Predictive Analytics

Predictive analytics digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa depan berdasarkan data historis.

Predictive analytics biasanya digunakan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang mungkin terjadi?” dengan memprediksi perilaku pelanggan di masa depan.

Untuk contoh penerapan predictive analytics misalnya pada musim hujan di bulan Desember tahun 2024 mendatang, permintaan produk jas hujan plastik diprediksi akan menurun.

3. Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics digunakan untuk memberikan rekomendasi tindakan berdasarkan hasil analisis data.

Prescriptive analytics digunakan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang harus dilakukan?” dengan memberikan rekomendasi tindakan berdasarkan hasil analisis data.

Contoh penerapan prescriptive analytics sendiri adalah memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan berdasarkan preferensi dan pola pembelian mereka.

Contoh Customer Analytics Tools untuk Strategi Pemasaran Digital

1. Python

Python merupakan salah satu tools bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk customer analytics. Tools ini memiliki beragam library dan framework untuk analisis data seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-Learn.

Adapun keunggulan Python dalam customer analytics adalah kemampuannya dalam melakukan analisis data yang kompleks dan memproses big data.

2. Google Analytics

Google Analytics merupakan platform analisis web yang dapat digunakan untuk menganalisis data pelanggan. Tools ini dapat digunakan untuk melacak interaksi pengguna di website, memahami perilaku pengunjung, dan mengoptimalkan kinerja website.

Keunggulan Google Analytics adalah kemudahan integrasi dengan berbagai platform digital dan kemampuannya dalam memberikan wawasan mendalam tentang perilaku pengguna.

3. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI merupakan platform analisis data yang dapat digunakan untuk customer analytics. Tools ini memiliki fitur visualisasi data yang kuat, integrasi dengan berbagai sumber data, dan kemampuan analisis data real-time.

Keunggulan Microsoft Power BI adalah kemampuannya dalam membuat laporan dan dashboard interaktif untuk memahami data pelanggan dengan lebih baik.

4. Looker

Berikutnya ada Looker yang merupakan platform analisis data yang dapat digunakan untuk customer analytics. Looker ini memiliki fitur visualisasi data yang intuitif, kemampuan kolaborasi tim, dan integrasi yang kuat dengan berbagai sumber data.

Keunggulan utama Looker terletak pada kemampuannya dalam memberikan wawasan mendalam tentang data pelanggan dan memudahkan kolaborasi tim dalam menganalisis data.

5. Tableau

Tableau juga merupakan platform analisis data yang umum digunakan untuk customer analytics. Tools ini memiliki fitur visualisasi data yang powerful, kemampuan analisis data real-time, dan integrasi yang mudah dengan berbagai sumber data.

Keunggulan utama Tableau adalah kemampuannya dalam membuat visualisasi data yang menarik dan memberikan wawasan bisnis yang mendalam.

Demikianlah penjelasan tentang customer analytics yang mana penerapannya dalam bisnis digital memiliki manfaat yang besar dalam meningkatkan kinerja bisnis.

Dengan memahami perilaku konsumen melalui analisis data pelanggan, Anda dan tim dapat mengoptimalkan strategi pemasaran, meningkatkan retensi pelanggan, dan memperoleh keunggulan kompetitif di industri Anda.

Oleh karena itu, sangat disarankan bagi Anda selaku para pemasar digital dan atau pemilik bisnis untuk mengadopsi teknologi digital dalam customer analytics guna meningkatkan kinerja bisnis Anda.

Jika Anda masih bingung dengan penggunaan metode ini, serahkan saja pada ToffeeDev. Kami menyediakan jasa digital marketing hingga konsultasi kebutuhan pemasaran digital untuk keperluan kemajuan bisnis Anda.

Dengan tim ahli yang sudah berpengalaman, ToffeeDev dapat membimbing Anda melalui langkah-langkah strategis untuk mencapai tujuan bisnis.

Jangan biarkan peluang untuk mengembangkan bisnis Anda terlewatkan begitu saja. Hubungi ToffeeDev sekarang untuk berkonsultasi lebih lanjut mengenai solusi digital marketing yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Dengan pengetahuan mendalam dalam industri ini, ToffeeDev siap memberikan dukungan dan membantu Anda meraih keberhasilan yang diimpikan!

Share this post :

Miftah Putra

Sebagai team lead di divisi pemasaran, Miftah memiliki keahlian dalam dunia pemasaran digital. Ia mahir dalam memanfaatkan beragam platform dan kanal digital untuk kegiatan pemasaran. Strategi konten dan kampanye digital yang dirancang oleh Miftah terarah dengan baik dan berhasil secara efektif menjangkau audiens yang relevan. Sebagai seorang praktisi pemasaran digital, Miftah memiliki kecakapan dalam menggunakan teknik SEO, Google Ads, pemasaran melalui email, promosi di media sosial, dan menganalisis kinerja situs web. Kemampuannya dalam menganalisis data pemasaran digital mempermudahnya dalam melakukan optimalisasi guna meningkatkan tingkat konversi.