Minggu, 28 Agustus 2016

OPTIMALISASI DATABASE MARKETING UNTUK SUKSES CRM


Pada beberapa artikel sebelumnya sudah dibahas, bahwa database marketing merupakan tulang punggung suksesnya CRM. Kenapa demikian? Hakekat dari CRM adalah membina hubungan dengan pelanggan sebaik mungkin, yaitu mengenal pelanggan sekenal mungkin sehingga mampu berkomunikasi, dan mampu menghadirkan layanan dan produk sesuai dengan apa yang dimau oleh customer. Dalam hal ini, kuncinya adalah data, informasi tentang pelanggan.

Saat ini jaman digital, jamannya serba connect, yang mana kondisi ini menjadi suksek faktor dalam kegiatan CRM. Semua aktivitas pelanggan bisa tercatat dengan baik, dan pada akhirnya perusahaan sangat kaya dengan informasi tentang pelanggan.

Contoh, transportasi berbasis aplikasi yang berkembang pesat saat ini, platform yang memudahkan pelanggan untuk bertransaksi, sekaligus menguntungkan bagi pemasar. Transportasi berbasis online dengan sangat mudah membuat suatu program yang customer sesuai dengan profil pelanggan. Kenapa? Ya, tentu saja. Bayangkan Anda sebagai pemasar, memiliki data, seberapa sering pelanggan menggunakan jasa Anda, kemana saja tujuannya, bagaiman pola Topup saldo dia, sebulan sekali, seminggu sekali, semua tercatat. Apakah pelanggan Anda selalu memberikan komen setiap kali menggunakan layanan, berapa rata-rata spen uang yang dibelanjakan terhadapa layanan Anda, apakah suka cancle, selain transportasi layanan apa yang biasa dimanfaatkan oleh pelanggan Anda, pesan makanan, antar barang, belanja barang, dan informasi penting lainnya.

Pada akhirnya sebagai pemasar, pihak transportasi online melakukan pemetaan dan segmentasi pelanggan mereka, dan membuat program sesuai dengan segmennya. Mengelompokkan pelanggan berdasarkan monetary, maka diketahui pelanggan Platinum, Gold dan Regular, terhadap pelanggan Gold misalnya diberikan hadiah berupa voucher belanja senila 1 juta, tentu kejutan ini membuat mereka semakin happy dengan layanan Anda. Dan menjadi penyemangat bagi pelanggan Gold untuk naik menjadi platinum. Bagi pelanggan regular, bisa diberikan kejutan berupa 10 free 1. Tiba-tiba ketika order layanan biaya Rp 0, wow.. tentu pelanggan akan senang.

Kelompok pelanggan yang suka komplain, rewel dengan layanan, bisa diperlakukan sesuai dengan keinginan mereka, bahwa pelanggan yang suka komplain memerlukan perhatian, komplain hanyalah pelampiasan saja. Berikan perhatian yang lebih kepada mereka ini, sampaikan info atau tips melalui SMS atau melalui aplikasi mereka. Tentu saja, karena Anda mengenal mereka, informasi yang diberikan harus sesuai dengan preferensi mereka. Jangan sampai pelanggan laki-laki paruh baya Anda berikan tips tentang merawat kecantikan wajah, tet tot...

Anda bisa melihat tempat-tempat yang biasa mereka kunjungi selama ini, misal ada kelompok pelanggan yang sering menggunakan jasa transportasi Anda untuk menuju toko buku, berikan informasi sesuai dengan kebiasaan mereka. Hasilnya pelangga akan berkata, kamu sungguh mengerti aku, terimakasih yaa...

Kuncinya, kembali lagi, Anda bisa melakukan itu semua bila memiliki data yang baik.
Contoh, penjual produk kesehatan – supplemen food misalnya. Sudah barang tentu harus membangun database sesuai dengan bisnis ini. Database untuk bisnis kesehatan harus berkaitan dengan keseatan, misalnya umur, jenis kelamin, hobby, data kesehatan (gula, kolesterol, asam urat, trigliseride, berat badan, tinggi badan, dst). Data ini digunakan untuk membuat kesesuaian program dengan pelanggan. Contoh ketika supplemen Anda berkaitan dengan kolesterol, maka customer yang memiliki kolesterol tinggi menjadi prioritas, Anda bisa mengirimkan Tips kesehatan berkaitan dengan kolesterol, Anda memberikan pelayanan cek kolesterol gratis kepada mereka, membuat seminar oleh dokter dengan topik kolesterol, dan seterusnya, dan produk Anda diposisikan sebagai solusi.

Bagaimana memulai membangun database?
Database marketing adalah adalah sekumpulan data dan informasi terutama data pelanggan, yang digunakan untuk keperluan pemasaran produk dan jasa perusahaan. Untuk membangun database, dilakukan pendekatan Sistematis: PENGUMPULAN, KONSOLIDASI, PENGOLAHAN DATA PELANGGAN (untuk tujuan mengenal pelanggan lebih dalam untuk membuat program pemasaran yang sesuai)

Database pelanggan adalah jantung dari setiap strategi CRM, sebagai tools untuk MENGENAL PELANGGAN, Tidak ada yang lebih powerful dari pengenalan pelanggan melalui database dan MEMPENGARUHI PELANGGAN, Bagaimana dapat memengaruhi pelanggan bila perusahaan tidak mampu menggunakan database pelanggan?

Langkah-langkahnya adalah:
  • Apa yang didata, Untuk menentukan apa yang didata, pertimbangkan: Jenis Bisnis, Tujuan, kesesuaian dengan bisnis, metode apa yang akan digunakan!
  • Siapa yang didata, Customer Baru? Customer lama (update data), yang belanja saja? Semua prospek?
  • Bagaimana mendata, Kapan Pendataan: Pada saat belanja, Pada saat event, Metode yang digunakan: Form cetak, Email, website, dll
  • Tools apa yang digunakan, Data kertas/ dokumen, Excel / SPSS, Database Software

Ada beberapa faktor yang harus diperhatikan saat mulai membangun database: Informasi Utama yang akan diadakan dalam database, menentukan komponen dalam struktur database dengan tetap mempertimbangkan pengembangan ke depan, jangan menunda untuk memulai membangun database dan melibatkan sebanyak mungkin bagian dalam perusahaan, dan saat memulai mendevelop software tunjukkan vendor yang sudah berpengalaman dalam membuat software database (untuk CRM), karena mereka akan memberikan masukan hal-hal yang mungkin terlewat dari konsep Anda meskipun sudah melibatkan banyak pihak dalam perusahaan.

Menentukan field apa saja yang akan di data dari pelanggan untuk disiapkan dalam database, sangat tergantung dari jenis bisnis dan kemapuan perusahaan untuk mendapatkan data nantinya. Contoh di atas, untuk bisnis produk kesehatan, tentu field yang behubungan langsung maupun tidak langsung dengan produk kesehatan. Secara garis besar data dibagi menjadi 4: pertama adalah data Pribadi (Nama, jenis kelamin, tanggal lahir, agama, golongan darah, dll), kedua Data Kontak (nomer telepon, alamat, email, sosmed, dll), Ketiga Data potensi (pendidikan, pekerjaan, organisasi yang diikuti, dll) dan keempat adalah data yang terkait dengan bisnis Anda (kalau bisnis kesehatan: pola olah raga, apakah menkonsumsi supplement, biaya untuk premi kesehatan, data kesehatan (berat badan, gula darah, kolesterol, dll)). Selaian keempat data tersebut, Anda bisa tambahkan juga data keluarga bila diperlukan, hal ini penting untuk pengembangan potensi pelanggan ke depan.

Selanjutnya adalah bagaimana menggunakan data pelanggan
Database digunakan untuk melakukan segmentasi atau pengelompokan pelanggan, selain itu juga mengetahui profil pelanggan. Segmentasi pelanggan yang paling popular adalah pengelompokan pelanggan berdasarkan R/M/F :Recency, Monetary, Frequency. Yang paling banyak digunakan adalah pengelompokan berdasarakan Monetary, yaitu besarnya belanja pelanggan kepada perusahaan dalam periode waktu tertentu. Selain R/M/F, metode pengelompokan pelanggan yang harus dilakukan adalah Life Time Value (LTV), Nilai profit yang dihasilkan oleh pelanggan / kelompok pelanggan dalam jangka waktu tertentu (life time). Gampangnya adalah nilai pelanggan selama perusahaan bisa mempertahankan. Contoh pak Budi setiap tahun belanga 100 juta, dan misan profit dari pak Budi 30 juta. Pak Budi dengan intimacy yang selama ini terjadi, yakin bisa dipertahankan selama 10 tahun mendatang. Dengan demikian nilai pak Budi adalah 1 miliar, dengan nilai profit 300 juta selama 10 tahun mendatang, tentu perhitungan detilnya mempertimbangkan faktor inflasi. Kalau perusahaan tahu bahwa nilai pak budi adalah 1miliar, apakah perusahaan dalam semua level akan mati-matian memberikan pelayanan yang baik kepada pak Budi? Jawabannya SUDAH PASTI.

Profil pelanggan misalnya, Anda memiliki 100,000 data pelanggan, ada nomer HP 75,000, ada alamat email 25,000, aktif belanja 37,000, wanita 70% laki 30%, beli >2 produk 45%, dan sebagainya.
Menggunakan segmentasi dan profil data pelanggan inilah pemasar membuat program sesuai dengan masing-masing segmen pelanggan.

Manfaat dari database Marketing
  1. Segmentasi pelanggan
  2. Program yang sesuai
  3. Profiling pelanggan
  4. Mengenal pelanggan lebih dalam
  5. Up selling & cross selling
  6. Win back program
  7. Pengukuran efektifitas program
  8. Projection untuk mengembangkan database

Terakhir, hal penting dalam optimalisasi database adalah People. Salah satu faktor penyebab gagalnya CRM adalah perusahaan tidak mampu mengoptimalkan penggunaan data pelanggan untuk pembuatan program loyalty.

Selamat berjuang

Salam Smart Life
Joko Ristono

BACA JUGA: ARTIKEL CRM

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Minggu, 28 Agustus 2016

OPTIMALISASI DATABASE MARKETING UNTUK SUKSES CRM


Pada beberapa artikel sebelumnya sudah dibahas, bahwa database marketing merupakan tulang punggung suksesnya CRM. Kenapa demikian? Hakekat dari CRM adalah membina hubungan dengan pelanggan sebaik mungkin, yaitu mengenal pelanggan sekenal mungkin sehingga mampu berkomunikasi, dan mampu menghadirkan layanan dan produk sesuai dengan apa yang dimau oleh customer. Dalam hal ini, kuncinya adalah data, informasi tentang pelanggan.

Saat ini jaman digital, jamannya serba connect, yang mana kondisi ini menjadi suksek faktor dalam kegiatan CRM. Semua aktivitas pelanggan bisa tercatat dengan baik, dan pada akhirnya perusahaan sangat kaya dengan informasi tentang pelanggan.

Contoh, transportasi berbasis aplikasi yang berkembang pesat saat ini, platform yang memudahkan pelanggan untuk bertransaksi, sekaligus menguntungkan bagi pemasar. Transportasi berbasis online dengan sangat mudah membuat suatu program yang customer sesuai dengan profil pelanggan. Kenapa? Ya, tentu saja. Bayangkan Anda sebagai pemasar, memiliki data, seberapa sering pelanggan menggunakan jasa Anda, kemana saja tujuannya, bagaiman pola Topup saldo dia, sebulan sekali, seminggu sekali, semua tercatat. Apakah pelanggan Anda selalu memberikan komen setiap kali menggunakan layanan, berapa rata-rata spen uang yang dibelanjakan terhadapa layanan Anda, apakah suka cancle, selain transportasi layanan apa yang biasa dimanfaatkan oleh pelanggan Anda, pesan makanan, antar barang, belanja barang, dan informasi penting lainnya.

Pada akhirnya sebagai pemasar, pihak transportasi online melakukan pemetaan dan segmentasi pelanggan mereka, dan membuat program sesuai dengan segmennya. Mengelompokkan pelanggan berdasarkan monetary, maka diketahui pelanggan Platinum, Gold dan Regular, terhadap pelanggan Gold misalnya diberikan hadiah berupa voucher belanja senila 1 juta, tentu kejutan ini membuat mereka semakin happy dengan layanan Anda. Dan menjadi penyemangat bagi pelanggan Gold untuk naik menjadi platinum. Bagi pelanggan regular, bisa diberikan kejutan berupa 10 free 1. Tiba-tiba ketika order layanan biaya Rp 0, wow.. tentu pelanggan akan senang.

Kelompok pelanggan yang suka komplain, rewel dengan layanan, bisa diperlakukan sesuai dengan keinginan mereka, bahwa pelanggan yang suka komplain memerlukan perhatian, komplain hanyalah pelampiasan saja. Berikan perhatian yang lebih kepada mereka ini, sampaikan info atau tips melalui SMS atau melalui aplikasi mereka. Tentu saja, karena Anda mengenal mereka, informasi yang diberikan harus sesuai dengan preferensi mereka. Jangan sampai pelanggan laki-laki paruh baya Anda berikan tips tentang merawat kecantikan wajah, tet tot...

Anda bisa melihat tempat-tempat yang biasa mereka kunjungi selama ini, misal ada kelompok pelanggan yang sering menggunakan jasa transportasi Anda untuk menuju toko buku, berikan informasi sesuai dengan kebiasaan mereka. Hasilnya pelangga akan berkata, kamu sungguh mengerti aku, terimakasih yaa...

Kuncinya, kembali lagi, Anda bisa melakukan itu semua bila memiliki data yang baik.
Contoh, penjual produk kesehatan – supplemen food misalnya. Sudah barang tentu harus membangun database sesuai dengan bisnis ini. Database untuk bisnis kesehatan harus berkaitan dengan keseatan, misalnya umur, jenis kelamin, hobby, data kesehatan (gula, kolesterol, asam urat, trigliseride, berat badan, tinggi badan, dst). Data ini digunakan untuk membuat kesesuaian program dengan pelanggan. Contoh ketika supplemen Anda berkaitan dengan kolesterol, maka customer yang memiliki kolesterol tinggi menjadi prioritas, Anda bisa mengirimkan Tips kesehatan berkaitan dengan kolesterol, Anda memberikan pelayanan cek kolesterol gratis kepada mereka, membuat seminar oleh dokter dengan topik kolesterol, dan seterusnya, dan produk Anda diposisikan sebagai solusi.

Bagaimana memulai membangun database?
Database marketing adalah adalah sekumpulan data dan informasi terutama data pelanggan, yang digunakan untuk keperluan pemasaran produk dan jasa perusahaan. Untuk membangun database, dilakukan pendekatan Sistematis: PENGUMPULAN, KONSOLIDASI, PENGOLAHAN DATA PELANGGAN (untuk tujuan mengenal pelanggan lebih dalam untuk membuat program pemasaran yang sesuai)

Database pelanggan adalah jantung dari setiap strategi CRM, sebagai tools untuk MENGENAL PELANGGAN, Tidak ada yang lebih powerful dari pengenalan pelanggan melalui database dan MEMPENGARUHI PELANGGAN, Bagaimana dapat memengaruhi pelanggan bila perusahaan tidak mampu menggunakan database pelanggan?

Langkah-langkahnya adalah:
  • Apa yang didata, Untuk menentukan apa yang didata, pertimbangkan: Jenis Bisnis, Tujuan, kesesuaian dengan bisnis, metode apa yang akan digunakan!
  • Siapa yang didata, Customer Baru? Customer lama (update data), yang belanja saja? Semua prospek?
  • Bagaimana mendata, Kapan Pendataan: Pada saat belanja, Pada saat event, Metode yang digunakan: Form cetak, Email, website, dll
  • Tools apa yang digunakan, Data kertas/ dokumen, Excel / SPSS, Database Software

Ada beberapa faktor yang harus diperhatikan saat mulai membangun database: Informasi Utama yang akan diadakan dalam database, menentukan komponen dalam struktur database dengan tetap mempertimbangkan pengembangan ke depan, jangan menunda untuk memulai membangun database dan melibatkan sebanyak mungkin bagian dalam perusahaan, dan saat memulai mendevelop software tunjukkan vendor yang sudah berpengalaman dalam membuat software database (untuk CRM), karena mereka akan memberikan masukan hal-hal yang mungkin terlewat dari konsep Anda meskipun sudah melibatkan banyak pihak dalam perusahaan.

Menentukan field apa saja yang akan di data dari pelanggan untuk disiapkan dalam database, sangat tergantung dari jenis bisnis dan kemapuan perusahaan untuk mendapatkan data nantinya. Contoh di atas, untuk bisnis produk kesehatan, tentu field yang behubungan langsung maupun tidak langsung dengan produk kesehatan. Secara garis besar data dibagi menjadi 4: pertama adalah data Pribadi (Nama, jenis kelamin, tanggal lahir, agama, golongan darah, dll), kedua Data Kontak (nomer telepon, alamat, email, sosmed, dll), Ketiga Data potensi (pendidikan, pekerjaan, organisasi yang diikuti, dll) dan keempat adalah data yang terkait dengan bisnis Anda (kalau bisnis kesehatan: pola olah raga, apakah menkonsumsi supplement, biaya untuk premi kesehatan, data kesehatan (berat badan, gula darah, kolesterol, dll)). Selaian keempat data tersebut, Anda bisa tambahkan juga data keluarga bila diperlukan, hal ini penting untuk pengembangan potensi pelanggan ke depan.

Selanjutnya adalah bagaimana menggunakan data pelanggan
Database digunakan untuk melakukan segmentasi atau pengelompokan pelanggan, selain itu juga mengetahui profil pelanggan. Segmentasi pelanggan yang paling popular adalah pengelompokan pelanggan berdasarkan R/M/F :Recency, Monetary, Frequency. Yang paling banyak digunakan adalah pengelompokan berdasarakan Monetary, yaitu besarnya belanja pelanggan kepada perusahaan dalam periode waktu tertentu. Selain R/M/F, metode pengelompokan pelanggan yang harus dilakukan adalah Life Time Value (LTV), Nilai profit yang dihasilkan oleh pelanggan / kelompok pelanggan dalam jangka waktu tertentu (life time). Gampangnya adalah nilai pelanggan selama perusahaan bisa mempertahankan. Contoh pak Budi setiap tahun belanga 100 juta, dan misan profit dari pak Budi 30 juta. Pak Budi dengan intimacy yang selama ini terjadi, yakin bisa dipertahankan selama 10 tahun mendatang. Dengan demikian nilai pak Budi adalah 1 miliar, dengan nilai profit 300 juta selama 10 tahun mendatang, tentu perhitungan detilnya mempertimbangkan faktor inflasi. Kalau perusahaan tahu bahwa nilai pak budi adalah 1miliar, apakah perusahaan dalam semua level akan mati-matian memberikan pelayanan yang baik kepada pak Budi? Jawabannya SUDAH PASTI.

Profil pelanggan misalnya, Anda memiliki 100,000 data pelanggan, ada nomer HP 75,000, ada alamat email 25,000, aktif belanja 37,000, wanita 70% laki 30%, beli >2 produk 45%, dan sebagainya.
Menggunakan segmentasi dan profil data pelanggan inilah pemasar membuat program sesuai dengan masing-masing segmen pelanggan.

Manfaat dari database Marketing
  1. Segmentasi pelanggan
  2. Program yang sesuai
  3. Profiling pelanggan
  4. Mengenal pelanggan lebih dalam
  5. Up selling & cross selling
  6. Win back program
  7. Pengukuran efektifitas program
  8. Projection untuk mengembangkan database

Terakhir, hal penting dalam optimalisasi database adalah People. Salah satu faktor penyebab gagalnya CRM adalah perusahaan tidak mampu mengoptimalkan penggunaan data pelanggan untuk pembuatan program loyalty.

Selamat berjuang

Salam Smart Life
Joko Ristono

BACA JUGA: ARTIKEL CRM

Tidak ada komentar:

Posting Komentar