Saat ini, perusahaan memiliki lebih banyak data yang tersedia dibanding sebelumnya. Berbagai informasi ini dapat memberikan mereka wawasan yang tak terhitung terkait pelanggan, prospek, dan target pasar - jika mereka tahu bagaimana menafsirkan dan menerapkannya dengan benar. Tantangannya adalah, sering kali ada begitu banyak data sehingga perusahaan tidak tahu harus mulai dari mana, di sinilah inteligensi bisnis (BI) dan analitik dapat membuat perbedaan besar.
Inteligensi bisnis adalah istilah umum, yang didefinisikan oleh Gartner sebagai “aplikasi, infrastruktur, dan alat, dan praktik terbaik yang memungkinkan akses dan analisis informasi untuk meningkatkan dan mengoptimalkan keputusan dan kinerja. Praktik-praktik tersebut dapat mencakup penggalian data, penentuan tolok ukur, prediksi, preskriptif. analitik, serta teknologi dan fungsi lainnya yang membantu perusahaan memaksimalkan data yang mereka kumpulkan.
Menurut para pakar BI, visualisasi data, layanan berbasis komunitas, dan integrasi kecerdasan buatan (AI) adalah beberapa tren utama yang dapat dimanfaatkan perusahaan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. AI khususnya membuat terobosan besar di ritel. Sebuah studi di 2017 dari BRP Consulting melaporkan bahwa 45 persen merek ritel berencana untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menggunakan AI sebagai bagian dari strategi intelijen bisnis mereka dalam tiga tahun ke depan.
Kecerdasan bisnis juga membantu di berbagai industri lain. Dari perjalanan dan keramahtamahan, ke fintech, ke permainan, dan banyak lagi, BI secara positif memengaruhi efisiensi operasional dan memberi perusahaan keunggulan kompetitif di pasar.
Seperti kata pepatah lama, "foto/gambar bernilai ribuan kata," dan hal yang sama juga berlaku dalam memahami data. Alat visualisasi membantu mengatur kumpulan data yang sangat besar dan bergerak cepat secara real-time untuk memahami kondisi pengalaman pelanggan saat ini. Alat [pencitraan data] sangat membantu dalam menarik perhatian pada poin-poin penting dalam perjalanan dan pengalaman pelanggan, dan menarik keluar beberapa wawasan yang dapat ditindaklanjuti, ungkap Scott McCallister, wakil presiden CX University.
Selain membuat representasi visual dari data mentah, alat-alat ini dapat membantu membedakan persona dan kohort pelanggan - bersama dengan poin dan preferensi kendala yang mereka hadapi - untuk mengoptimalkan pengalaman pada setiap segmen pelanggan. Seperti dikatakan McCallister, "Jika Anda benar-benar percaya pada pengalaman pelanggan, Anda benar-benar perlu memvisualisasikan siapa pelanggan terbaik Anda, sehingga Anda bisa mencari cara untuk menangani mereka secara berbeda."
Implementasi yang berhasil, bagaimanapun, tergantung pada memiliki data berkualitas tinggi di tempat pertama. "Apa yang orang tidak sering sadari adalah bahwa kualitas data - bukan presentasi - sering kali merupakan tantangan terbesar ketika datang ke BI," tambah McCallister. Dia secara khusus memperingatkan tentang penggunaan survei pelanggan anonim. Agar alat BI mana pun menjadi efektif, sistem perlu mengetahui sifat-sifat pelanggan apa yang dikaitkan dengan umpan balik spesifik untuk mendapatkan perspektif.
Jerry Leisure, kepala pengalaman pelanggan perusahaan mobile-gaming, Kabam, mengatakan industri game memiliki komunitas pemain yang berkembang dengan baik yang juga ingin membantu sesama gamer. Secara tradisional, dukungan mandiri bersumber dari kerumunan seperti ini telah hidup di forum pemain yang tidak terafiliasi dengan pembuat gem itu sendiri.
Namun, hari ini, BI dapat membantu perusahaan lebih memahami sifat-sifat tertentu tentang pelanggan ini - misalnya, apa yang disukai pemain situs online, bagaimana mereka berinteraksi dengan anggota komunitas lainnya, apakah mereka mengutip informasi yang akurat di forum permainan, dan banyak lagi. Data ini kemudian dapat digunakan oleh perusahaan untuk memanfaatkan sentimen pelanggan, perilaku, loyalitas, dan aspek sulit lainnya dari komunitas gem.
Perusahaan juga dapat menggunakan BI untuk berkolaborasi dengan pelanggan yang berpengaruh. Kami [dapat] memberikan informasi bermanfaat kepada pembuat konten di YouTube, misalnya, yang kemudian membagikan informasi itu dengan pemain lain, kata Leisure.
Untuk menerapkan sistem swalayan secara umum, kuncinya adalah memiliki segmen pelanggan yang jelas dan persona yang dikembangkan menggunakan BI, serta peta jalan perjalanan pelanggan untuk setiap kelompok. Perusahaan kemudian dapat menentukan jaringan atau komunitas mana yang diposisikan terbaik untuk berbagi berbagai jenis informasi. Sangat memberdayakan jika Anda dapat memberikan suara kepada beberapa pelanggan Anda yang paling loyal, tambah Leisure.
Salah satu topik terpanas dalam layanan pelanggan saat ini adalah penggunaan kecerdasan buatan (AI). Hari ini, AI sudah membantu meningkatkan pengalaman perjalanan di berbagai titik kontak, jelas Erica Ellington, direktur proyek dan dukungan untuk Southwest Airlines. "Ketika data dikumpulkan, AI kami mulai melacak dan menentukan titik paling kritis dalam pengalaman pelanggan yang perlu kami fokuskan," kata Ellington. "Kecerdasan bisnis memungkinkan kami untuk meningkatkan data terstruktur dan tidak terstruktur untuk membantu kami membuat keputusan yang lebih tepat untuk meningkatkan pengalaman pelanggan."
McCallister dari CX University menambahkan bahwa agar AI dan BI dapat secara efektif menemukan wawasan pelanggan bersama-sama, lebih banyak data perlu terstruktur (misal; informasi yang seragam dan terorganisir dengan baik). Untuk mengubah data dari tidak terstruktur ke terstruktur, perlu menangkap, menandai, dan mengklasifikasikan data sebanyak mungkin. [Data terstruktur] adalah bahan yang akan memungkinkan sistem AI apa pun untuk melakukan keajaibannya dan memberikan wawasan mendalam ke mana pengalaman pelanggan dapat dioptimalkan, kata McCallister.
Pada akhirnya, keberhasilan strategi BI sangat bergantung pada orang yang menggunakan alat tersebut. Dari CEO, hingga agen layanan pelanggan garis depan di pusat kontak, BI memerlukan dukungan dari karyawan di seluruh departemen di perusahaan Anda. Mempekerjakan kandidat dengan keahlian yang tepat dan memberikan pelatihan tentang cara berkonsultasi, menafsirkan, dan menerapkan wawasan BI adalah dua cara terbaik untuk memaksimalkan hasil. "Setelah Anda membangun tim yang tepat yang dapat berinteraksi dengan alat teknologi - selain memiliki pola pikir pertama pelanggan - Anda telah menyiapkan panggung untuk secara signifikan meningkatkan pengalaman pelanggan Anda," kata McCallister.
