Customer Insight dan Kualitas Data

Customer Insight adalah kapabilitas organisasi, atau perusahaan, dalam mempelajari dan memahami pelanggan agar dapat memenuhi kebutuhannya. Harapannya, tercipta situasi yang saling menguntungkan, baik untuk pelanggan itu sendiri maupun perusahaan yang bersangkutan. Melalui Customer Insight, interaksi yang konsisten dengan pelanggan, di bidang pemasaran, penjualan dan pelayanan, bisa terintegrasi pada seluruh delivery channel.

Customer Insight memungkinkan pengidentifikasian pelanggan yang paling menguntungkan, ataupun calon pelanggan potensial, untuk selanjutnya mengambil kebijakan terhadap mereka. Pasalnya, lewat customer insight, perusahaan dapat mengolah informasi tentang pelanggan, mulai dari aktivitas keuangannya, hobby, pendidikan, umur, jenis kelamin, agama, profil demografis hingga informasi pola belanjanya. Informasi inilah yang kelak memungkinkan seorang perwakilan perusahaan menawarkan produk buat yang bersangkutan.

Customer Insight terdiri atas lima komponen dasar, yang masing-masing memainkan peran penting. Lima komponen itu adalah pengumpulan data, analisis data, optimalisasi, manajemen kampanye dan personalisasi.

Pengumpulan dan analisis data merupakan tahap pertama dari penerapan customer insight. Kualitas data yang baik memungkinkan pemasaran interaktif pada inbound calls, menghasilkan keakuratan data dan memberikan informasi yang lebih spesifik. Sayangnya banyak aktivitas customer insight belum dapat dijalankan oleh unit bisnis secara optimal, karena kualitas data nasabah baik perorangan maupun non perorangan belum dapat dikatakan berkualitas baik.

Bayangkan jika unit bisnis ingin melakukan suatu program pemasaran dengan menganalisa nasabah pada daerah tertentu berdasarkan demografinya, namun tidak dapat berjalan dengan optimal karena kualitas data pada field alamat nasabah (pada CIF) tidak baik. Banyak field yang masih diisi seadanya, bahkan banyak yang kosong. Contoh lain misalnya program pemasaran kepada nasabah yang berumur 25-35 tahun (keluarga muda) tidak dapat berjalan dengan optimal karena field tanggal lahir banyak yang tidak benar, bahkan tidak diisi (kosong). Untuk nasabah non perorangan, bagaiman bisa menggarap nasabah dengan sektor ekonomi tertentu belum dapat berjalan dengan baik karena banyak kesalahan terjadi pada field sektor ekonomi, serta masih banyak contoh-contoh customer insight lainnya yang tidak dapat berjalan dengan optimal.

Alangkah ruginya kita jika kehilangan banyak potensi keuntungan yang disebabkan oleh  kualitas data nasabah kita yang belum baik (untuk mengetahui ptensi keuntungan yang hilang, dapat dibuat  sebuah Mapping Potensi Risiko Akibat Kesalahan Data Nasabah),. Padahal keuntungan yang didapat perusahaan akan berimbas kepada pegawai juga dalam bentuk bonus.

Keuntungan lain dari penerapan customer insight dengan kualitas data yang baik adalah nasabah menjadi loyal dan hubungan dengan nasabah dapat terbangun dalam jangka panjang. Hal ini menjadi tugas dan kewajiban setiap insan di perusahaan untuk meningkatkan kualitas data nasabah.

Image

This entry was posted in Data Quality and tagged . Bookmark the permalink.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s