Dalam era bisnis yang serba digital, data menjadi salah satu aset paling berharga.
Setiap interaksi dengan pelanggan akan meninggalkan data yang berharga, dan data-data ini bisa Anda gunakan untuk menyetir bisnis ke arah yang lebih berkembang.
Dengan menganalisis data yang terkumpul, bisnis tidak hanya bisa melihat apa yang sudah terjadi, tetapi juga memahami alasan di balik perilaku pelanggan, memprediksi tren masa depan, hingga menentukan langkah yang paling efektif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.
Artikel ini akan membahas apa itu analisis data pelanggan, manfaat, jenis-jenis, teknik analisis, hingga cara mengumpulkan dan menganalisisnya.
Apa itu Analisis Data Pelanggan?
Analisis data pelanggan adalah proses mengumpulkan dan menafsirkan data dari interaksi pelanggan untuk mempelajari kebutuhan dan ekspektasi pembeli.
Anda dapat mengumpulkan data pelanggan dari berbagai titik interaksi (touchpoint), termasuk website, aplikasi, media sosial, dan survei umpan balik pelanggan.
Dari sana, tim dapat menganalisis data dan menyusun laporan, baik secara manual maupun dengan bantuan software.
Wawasan yang diperoleh membantu bisnis memahami audiens dengan lebih baik serta memungkinkan mereka mengembangkan produk atau layanan yang lebih relevan.
Analisis ini juga membantu bisnis menentukan struktur harga yang optimal, menargetkan pelanggan yang tepat melalui kampanye pemasaran, meningkatkan pendapatan, serta memperbaiki keseluruhan customer experience (CX).
Baca Juga: Pentingnya Data Pelanggan untuk Meningkatkan Profit Bisnis
Manfaat Analisis Data Pelanggan
1. Menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi
Analisis data pelanggan memberikan wawasan tentang perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, sehingga memungkinkan perusahaan menciptakan pengalaman yang personal.
Perusahaan dapat menganalisis data untuk mengidentifikasi pola serta tren, sehingga lebih memahami apa yang pelanggan cari dan bagaimana mereka berinteraksi dengan produk atau layanan.
Jika Anda ingin mengenal pembeli melalui data mereka, Anda bisa memulai dari pertanyaan-pertanyaan ini:
- Bagaimana Anda bisa menggunakan preferensi pelanggan untuk memprediksi apa yang mungkin mereka inginkan selanjutnya?
- Apa kesamaan di antara para pelanggan Anda?
- Bisakah Anda menggunakan data sekunder atau tersier untuk mendapatkan gambaran lengkap perilaku pembeli?
Gunakan informasi ini untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan, mulai dari kampanye pemasaran, rekomendasi produk, hingga interaksi dengan customer support.
Misalnya, perusahaan dapat memanfaatkan segmentasi pelanggan untuk melihat bagaimana mereka berinteraksi dengan website lalu mengirim email yang dipersonalisasi sesuai produk yang sudah mereka lihat.
2. Meningkatkan engagement pelanggan
Analisis data pelanggan dapat memprediksi perilaku dan preferensi pelanggan berdasarkan interaksi serta data sebelumnya, sehingga bisa Anda gunakan untuk meningkatkan engagement.
Gunakan wawasan ini untuk memetakan customer journey serta titik-titik masalah yang mereka alami.
Dengan menyelesaikan masalah tersebut, pelanggan cenderung menjadi lebih terlibat.
Meningkatkan engagement berarti memahami apa yang saat ini menghambat pelanggan, misalnya:
- Halaman web mana yang memiliki bounce rate tertinggi dan terendah?
- Fitur produk mana yang paling banyak digunakan pelanggan?
- Platform media sosial apa yang digunakan pelanggan Anda?
3. Meningkatkan retensi pelanggan
Jika Anda sudah berhasil memberikan pengalaman pelanggan yang personal dan engagement meningkat, maka kemungkinan besar pelanggan akan bertahan.
Analisis data pelanggan juga dapat membantu bisnis mengurangi churn (hilangnya pelanggan).
Analisis ini dapat menyoroti pola perilaku yang menunjukkan kapan pelanggan berisiko berhenti.
Perusahaan kemudian dapat mengambil langkah untuk mempertahankan mereka, baik dengan memperbaiki masalah maupun memberikan insentif loyalitas.
Jika meningkatkan loyalitas pelanggan adalah tujuan utama organisasi Anda, perhatikan indikator kinerja berikut:
- Berapa lama pelanggan menunggu bantuan?
- Apakah keluhan berfokus pada masalah yang sama?
- Respons mana yang paling efektif untuk mempertahankan pelanggan?
4. Meningkatkan pendapatan perusahaan
Kemampuan melakukan analisis data pelanggan membuka peluang baru untuk meningkatkan pendapatan perusahaan.
Menarik pembeli baru melalui pemasaran yang ditargetkan dapat memperluas basis pelanggan.
Pendapatan per pelanggan juga bisa meningkat ketika tim Anda mengidentifikasi peluang cross-selling dan upselling.
Bahkan, Anda dapat mengoptimalkan harga dengan memahami seberapa besar kesediaan pelanggan untuk membayar.
Pertanyaan kunci yang perlu Anda tinjau, antara lain:
- Apakah hubungan Anda dengan pelanggan hanya bersifat transaksional, ataukah Anda benar-benar berinvestasi dalam kesuksesan mereka?
- Berapa customer lifetime value (CLV) Anda saat ini?
- Di bagian mana Anda sukses atau masih kurang dalam mengelola siklus hidup pelanggan?
Baca Juga: Customer Profiling: Pengertian, Strategi, dan Cara Membuatnya
4 Jenis Analisis Data Pelanggan
Untuk mengubah data pelanggan menjadi wawasan yang bermakna, ada 4 jenis pendekatan yang biasa digunakan:
1. Deskriptif
Analisis deskriptif adalah pendekatan yang paling umum. Analisis ini memberikan gambaran jelas tentang peristiwa di masa lalu.
Contoh analisis deskriptif termasuk pengamatan terhadap data seperti skor CSAT, NPS, dan metrik penjualan sebelumnya.
2. Diagnostik
Analisis diagnostik lebih dalam daripada analisis deskriptif karena mengungkap alasan di balik tren historis.
Wawasan ini biasanya berasal dari umpan balik pelanggan, seperti survei, ulasan, dan focus group.
Misalnya, jika analisis deskriptif menunjukkan skor NPS Anda rendah, analisis diagnostik membantu mengidentifikasi penyebab utamanya.
Dengan menganalisis jawaban terbuka dari survei, analisis diagnostik dapat menunjukkan bahwa pelanggan menyukai kualitas produk Anda, tetapi keterlambatan pengiriman menyebabkan ketidakpuasan.
3. Prediktif
Analisis prediktif menggunakan data historis untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa depan, seperti frekuensi dan waktu pembelian.
Dengan begitu, Anda dapat secara proaktif membuat kampanye, misalnya menerapkan strategi win-back untuk pelanggan yang berisiko churn atau mengirim pengingat kepada pelanggan yang membutuhkan dorongan untuk membeli ulang produk.
4. Preskriptif
Melihat apa yang akan terjadi di masa depan memang bermanfaat, tetapi mengetahui tindakan spesifik apa yang harus diambil untuk melibatkan pelanggan adalah hal yang paling penting bagi brand.
Analisis preskriptif dibangun di atas analisis prediktif dengan memberikan rekomendasi tindakan spesifik untuk mengoptimalkan hasil di masa depan.
Baca Juga: Consumer Insight: Pengertian, Manfaat, dan Cara Mendapatkannya
Teknik-Teknik Analisis Data
Meskipun ada banyak cara untuk menganalisis data, berikut 6 teknik yang kami rekomendasikan sebagai langkah awal:
1. Analisis RFM
Analisis RFM menilai recency (kebaruan), frequency (frekuensi), dan monetary value (nilai transaksi) dari setiap pelanggan untuk membantu bisnis memahami serta mengkategorikan pelanggan.
Data ini dapat digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan dan menargetkan setiap kelompok dengan penawaran yang relevan.
Misalnya, Anda bisa menargetkan pelanggan yang kurang aktif dengan kampanye retensi, sekaligus memberikan penawaran eksklusif kepada pelanggan paling loyal.
2. Analisis Funnel
Analisis funnel adalah proses mengidentifikasi di mana dan mengapa pelanggan berhenti melanjutkan ke tahap berikutnya dalam customer lifecycle.
Pemasar B2C menggunakan analisis funnel untuk menemukan titik hambatan dalam funnel pemasaran guna meningkatkan konversi dan mempercepat waktu pembelian.
Contohnya, jika tingkat cart abandonment tinggi, Anda bisa memperbaiki pengalaman checkout atau mengirim email berisi diskon.
3. Analisis Kohort
Analisis kohort adalah proses mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku atau karakteristik yang sama untuk mempelajari pola pembelian mereka dalam skala besar.
Misalnya, sebuah brand yang ingin menurunkan customer acquisition cost (CAC) dapat menganalisis kohort pelanggan yang melakukan pembelian pertama pada musim liburan, lalu memberikan diskon khusus di musim liburan berikutnya untuk mendorong pembelian berulang.
4. Tren pembelian ulang
Menganalisis tren pembelian ulang memungkinkan Anda melihat seluruh data konversi historis untuk memahami faktor-faktor yang mendorong pembelian, termasuk pengaruh kampanye pemasaran tertentu terhadap penjualan.
Dengan memantau pembelian ulang, Anda bisa menemukan pola yang membantu meningkatkan angka tersebut dari waktu ke waktu.
5. Tren pembelian produk dan perjalanan pembelian
Menganalisis tren pembelian produk dan perjalanan pembelian membantu Anda melihat, untuk setiap produk yang dibeli, produk apa yang cenderung dibeli pelanggan dalam keranjang yang sama atau setelahnya.
Wawasan ini dapat digunakan untuk mempromosikan produk yang tepat pada waktu yang tepat, mendorong pembelian ulang, dan pada akhirnya meningkatkan customer lifetime value (CLV).
6. CLV historis dan prediktif
Gunakan CLV untuk mengidentifikasi pelanggan paling loyal dan berinteraksi dengan mereka secara tepat.
Dengan menganalisis CLV total (gabungan CLV historis dan CLV prediktif), Anda dapat membandingkan nilai relatif setiap segmen RFM atau memberikan penghargaan kepada pelanggan dengan CLV di atas ambang tertentu.
Baca Juga: Customer Profitability Analysis (CPA): Pengertian, Rumus, dan Manfaatnya
Cara Mengumpulkan dan Menganalisis Data Pelanggan
1. Menetapkan tujuan dan menentukan alat yang digunakan
Mengumpulkan data pelanggan adalah bagian penting dari strategi bisnis.
Data ini membantu perusahaan memahami pelanggan dengan lebih baik, meningkatkan produk atau layanan, serta mempersonalisasi upaya pemasaran.
Namun, sebelum mulai mengumpulkan data, penting untuk menetapkan tujuan yang jelas agar upaya Anda terfokus dan efektif.
Berikut beberapa langkah untuk menetapkan tujuan dalam pengumpulan data pelanggan:
- Tentukan tujuan bisnis: Apa yang ingin Anda capai dari pengumpulan data pelanggan? Apakah untuk meningkatkan retensi pelanggan, menaikkan penjualan, atau menyempurnakan strategi pemasaran?
- Tentukan cara pengumpulan data: Apakah Anda akan menggunakan survei, social media listening tools, atau software analisis data pelanggan?
- Tetapkan tujuan yang terukur: Tujuan harus selaras dengan sasaran bisnis, seperti meningkatkan pendapatan, menurunkan biaya, serta meningkatkan pengalaman pelanggan atau karyawan. Misalnya, jika Anda ingin meningkatkan retensi pelanggan, tetapkan target untuk menaikkan skor kepuasan pelanggan (CSAT) dengan persentase tertentu.
- Buat timeline: Tentukan kapan mulai mengumpulkan data, seberapa sering data dikumpulkan, dan kapan Anda akan meninjau progres.
Dengan tujuan yang jelas, tim Anda bisa menyusun rencana aksi yang terarah berdasarkan peluang yang sudah diidentifikasi untuk memastikan target bisa tercapai.
2. Kumpulkan hanya data yang diperlukan
Sebaiknya, hindari mengumpulkan data tanpa tujuan karena bisa menimbulkan distraksi.
Metrik yang Anda pantau harus selaras dengan tujuan yang sudah ditetapkan agar lebih mudah menghasilkan wawasan yang konstruktif.
Apa pun metodenya, penting untuk mengutamakan transparansi. Beri tahu pelanggan informasi apa yang Anda kumpulkan dan alasannya.
Hal ini akan membangun kepercayaan dan memberikan ketenangan bagi pelanggan.
Baca Juga: Pelanggan Potensial: Mengetahui Jenisnya dan Cara Menjangkau Mereka
3. Menyimpan data pelanggan dengan aman
Mengelola data pelanggan secara aman adalah prioritas utama bagi perusahaan yang ingin melindungi reputasi sekaligus menjaga privasi pelanggan.
Praktik ini penting untuk mematuhi regulasi perlindungan data.
Berikut 4 praktik terbaik yang bisa Anda terapkan:
- Gunakan penyimpanan aman: Simpan data di server yang terlindungi dengan enkripsi dan kontrol akses.
- Terapkan kontrol akses: Batasi akses hanya kepada karyawan yang membutuhkannya. Gunakan kata sandi kuat dan autentikasi multi-faktor.
- Lakukan backup rutin: Pastikan data bisa dipulihkan jika hilang atau rusak.
- Hapus data dengan aman: Jika data sudah tidak dibutuhkan, hapus dengan metode aman, seperti menghancurkan hard drive atau menggunakan software data-wiping.
Tinjau praktik penyimpanan data secara berkala agar tetap efektif menghadapi ancaman dan perubahan regulasi.
4. Membersihkan dan mengkategorikan data
Membersihkan serta mengkategorikan data pelanggan sangat penting untuk menjaga data tetap akurat, terkini, dan bermanfaat.
Biasanya, analytics tools pada CDP (Customer Data Platform) akan menangani sebagian besar pekerjaan ini, tetapi ada 4 praktik terbaik yang perlu Anda terapkan:
- Identifikasi dan perbaiki kesalahan: Gunakan alat validasi untuk mendeteksi kesalahan, seperti ejaan, entri ganda, atau data yang hilang.
- Standarisasi data: Samakan format dan kategori data agar konsisten di seluruh catatan.
- Hilangkan redundansi: Hapus data yang tidak relevan, entri duplikat, atau kolom yang tidak diperlukan.
- Kategorikan data: Kelompokkan data ke dalam kategori yang bermakna, misalnya berdasarkan demografi, perilaku, atau pola pembelian.
5. Mencari pola dan insight yang bisa ditindaklanjuti
Angka saja tidak cukup untuk memberikan gambaran menyeluruh. Oleh karena itu, Anda perlu melengkapi data dengan narasi yang menjelaskan konteks.
Gunakan CDP untuk menganalisis data pelanggan dan mengidentifikasi pola. CDP biasanya memanfaatkan machine learning untuk memilah data dan menampilkan tren.
Namun, berhati-hatilah dalam menafsirkan hubungan sebab-akibat hanya dari korelasi. Gunakan sudut pandang analitis yang kritis dan bandingkan data kuantitatif dengan data kualitatif agar gambaran lebih luas dan akurat.
Setelah analisis selesai, bagikan hasilnya dengan tim atau departemen terkait. Gunakan visualisasi data seperti grafik dan diagram batang agar informasi lebih mudah dipahami.
Dengan begitu, hasil analisis tidak hanya berupa deretan angka, tetapi juga cerita yang dapat memandu pengambilan keputusan.
Baca Juga: Customer Churn: Penyebab, Analisis dan Cara Menguranginya
Kesimpulan
Analisis data pelanggan adalah strategi yang dapat membantu bisnis Anda memahami audiens, meningkatkan layanan, dan mengambil keputusan yang lebih tepat.
Pelajari pelanggan Anda dan gunakan informasi tersebut untuk melampaui ekspektasi mereka.
Agar bisnis Anda bisa perform dengan lebih maksimal, gunakan software akuntansi Kledo.
Kledo tidak hanya membantu Anda mencatat transaksi, tetapi juga bisa mencatat pelanggan Anda dan mengetahui siapa yang paling banyak berbelanja, produk apa yang mereka sukai, dan informasi lainnya.
Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, coba Kledo melalui tautan ini!
- Mengenal Weighted Average Cost of Capital dan Fungsinya - 17 Oktober 2025
- Manajemen Procurement Retail: Langkah-Langkah dan Tipsnya - 17 Oktober 2025
- 10 Strategi Terbaik Untuk Meningkatkan Kunjungan di Retail - 16 Oktober 2025