Video: Prediksi Kinerja Karyawan dengan Predictive Analytics 2024
Persaingan global mendorong perusahaan untuk menurunkan harga guna menarik pelanggan baru. Untungnya, analisis prediktif dapat membantu di sini. Perusahaan berusaha untuk menyenangkan pelanggan mereka dan mendapatkan yang baru; pelanggan semakin menuntut produk berkualitas tinggi dengan harga lebih murah. Menanggapi tekanan ini, bisnis berusaha untuk memberikan keseimbangan kualitas dan harga yang tepat, pada saat yang tepat, melalui media yang tepat, kepada orang-orang yang paling mungkin untuk membeli.
Pengalaman pelanggan akan sebuah produk, jika dipublikasikan melalui kekuatan Internet - pada dasarnya merupakan media komunikasi yang luas - dapat membuat atau menghancurkan bisnis. Bisnis yang menggunakan analisis prediktif dapat memanfaatkan data yang mereka miliki untuk lebih memahami pelanggan mereka - untuk meningkatkan pengalaman pelanggan yang positif sambil menjangkau untuk menarik pelanggan baru.
Internet adalah jalan dua arah; perusahaan telah mengumpulkan informasi berharga tentang pelanggan mereka melalui data transaksional yang mencakup
Metode pelacakan pembayaran yang digunakan
Mengidentifikasi demografi pelanggan
Mengumpulkan tanggapan pelanggan terhadap survei terisi
Untuk melengkapi gambar, sumber informasi lain berasal dari operasi bisnis - misalnya, jumlah waktu yang dihabiskan pelanggan di situs web perusahaan dan riwayat penjelajahan pelanggan.
Apa demografi pelanggan Anda?
-
Apa yang mendorong penjualan produk Anda?
-
Bagaimana bisnis Anda dapat meningkatkan pengalaman pelanggan?
-
Bagaimana Anda bisa mempertahankan pelanggan lama dan menarik pelanggan baru?
-
Apa yang akan disukai pelanggan Anda untuk membeli selanjutnya?
-
Apa yang dapat Anda rekomendasikan untuk pelanggan tertentu?
-
Informasi apa pun yang dapat menjelaskan bagaimana pelanggan berpikir dan merasa dapat membawa wawasan untuk memahaminya dan mengantisipasi kebutuhan mereka. Wawasan semacam itu memiliki dampak langsung dalam menciptakan kampanye pemasaran. Ini membantu membentuk pesan kampanye tersebut dan membuat mereka sesuai target. Menganalisis data tersebut, bisnis dapat memberikan pengalaman personal kepada pelanggan mereka, melayani mereka dengan lebih baik, dan menarik calon pelanggan baru.
Itulah tujuan praktis dari analisis prediktif. Memandu pencarian tujuan ini dengan misi perusahaan dalam pikiran akan membantu bisnis Anda dan membimbing Anda setiap langkahnya - mulai dari pengumpulan data tentang pelanggan hingga analisis data, memberi Anda wawasan tentang pelanggan Anda sehingga memungkinkan Anda membuat rekomendasi yang relevan, dan mengidentifikasi pelanggan yang berpotensi patuh yang harus diusahakan oleh perusahaan Anda.
Analisis prediktif juga dapat membantu meningkatkan pengalaman pelanggan Anda dengan meningkatkan proses seperti ini:
Membuat kampanye pemasaran yang sukses
-
Membangun program untuk menghargai kesetiaan pelanggan
-
Membangun sistem recommender
-
Mengurangi biaya operasional
-
Mengirimkan layanan dan produk yang sesuai ke pelanggan Anda
-
Analisis prediktif juga dapat membantu Anda berfokus untuk mengidentifikasi segmen penting di dalam basis pelanggan Anda - dan membuat prediksi yang akurat tentang perilaku masa depan mereka. Ini memungkinkan Anda menawarkan produk yang relevan kepada mereka dengan harga bersaing, membangun kampanye pemasaran yang ditargetkan, dan memungkinkan Anda mengembangkan strategi untuk mempertahankan pelanggan Anda dan menarik yang baru.
Banyak bisnis online menggunakan analisis prediktif untuk mengelola hubungan pelanggan. Mereka mengumpulkan informasi tentang pelanggan mereka, mengidentifikasi atribut yang merupakan prediktor perilaku pelanggan yang terbaik, dan menggunakan informasi tersebut untuk memberikan rekomendasi secara real time. Hasilnya adalah bahwa pelanggan mereka mendapatkan layanan dan perhatian khusus dan personal, mulai dari pemasaran dan penjualan silang hingga retensi pelanggan.
