Lima belas menit menjadi batas kesabaran pelanggan saat antrean belanja, menurut studi Waitwhile 2023. Ketika batas itu terlampaui, pelanggan cenderung meninggalkan keranjang belanja tanpa menyelesaikan transaksi. Fenomena ini menciptakan tantangan tersendiri bagi perusahaan untuk mempertahankan pelanggan dan meminimalkan kerugian yang disebabkan oleh keranjang belanja yang ditinggalkan. Menurut Frederick Reichheld dari Bain & Company, peningkatan retensi pelanggan sebesar 5% dapat meningkatkan profitabilitas antara 25% hingga 95%. Ini menunjukkan pentingnya perusahaan untuk meningkatkan loyalitas pelanggan dengan lebih “mendengarkan” data yang dimiliki.
Salah satu tantangan terbesar bagi perusahaan adalah kesulitan dalam memprediksi perilaku dan preferensi pelanggan. Data yang tersebar di berbagai lokasi atau sistem sering kali menghambat perusahaan dalam memanfaatkan potensi lengkap dari informasi yang ada. Survei dari Cloudera menunjukkan bahwa 73% pemimpin IT mengakui bahwa data mereka terkotak-kotak, membuat akses untuk melakukan analisis menjadi sangat sulit. Hal ini mengakibatkan banyak perusahaan yang lebih memilih untuk tidak mengambil langkah aktif dalam menangani data mereka.
Penggunaan platform data modern menjadi solusi untuk mengatasi masalah pengkotakan data ini. Konten data yang terintegrasi dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan wawasan yang lebih mendalam mengenai perilaku pelanggan. Misalnya, PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk (BRI) melaporkan bahwa melalui penggantian sistem lama dengan platform data terkini, mereka dapat menganalisis histori data keuangan selama 124 tahun dan memanfaatkan informasi tersebut untuk menyempurnakan layanan kepada pelanggan. BRI juga menerapkan sistem prediktif untuk credit scoring, yang berfungsi menganalisis data transaksi nasabah untuk mengurangi potensi risiko kerugian.
Di sisi lain, PT Bank OCBC NISP Tbk. mengadopsi strategi hybrid data yang memungkinkan integrasi lancar antara data lake mereka dan model AI yang cerdas. Dengan pendekatan ini, OCBC dapat memberikan rekomendasi yang lebih personal kepada nasabah berkat analisis real-time dari data tak terstruktur, seperti umpan balik dari survei, interaksi chatbot, dan komentar di media sosial. Hal ini menandakan bahwa memahami data tidak hanya bergantung pada data struktural, tetapi juga pada jenis data yang berkembang dengan cepat.
Di era di mana kecerdasan buatan (AI) mendemokratisasi akses ke analisis data, perusahaan dapat memanfaatkan aplikasi generasi baru yang memerlukan sedikit atau tanpa keterampilan teknis untuk menerapkannya. Dengan aplikasi Gen AI, perusahaan kini dapat lebih cepat menghasilkan wawasan yang relevan tanpa harus melewati siklus analitik tradisional yang cenderung rumit.
Berkaitan dengan peningkatan pengalaman pelanggan, teknologi seperti Accelerators for ML Projects (AMP) memungkinkan perusahaan mengotomatisasi pengembangan model machine learning dengan hanya menggunakan bahasa alami. Dengan memanfaatkan asisten AI, tim penjualan dapat menanyakan hal-hal seperti penurunan penjualan di gerai tertentu dan mendapatkan rekomendasi langsung untuk mengambil tindakan perbaikan yang diperlukan. Hal ini dapat membantu perusahaan dalam memantau metrik keberhasilan dan beradaptasi terhadap dinamika pasar.
Pentingnya mendengarkan data demi meningkatkan loyalitas dan retensi pelanggan tidak boleh dipandang sepele. Dengan kemampuan untuk menghapus pengkotakan data, memahami data tak terstruktur, dan menggunakan teknologi AI, perusahaan akan lebih siap untuk berinovasi dan mendengarkan kebutuhan pelanggan. Melalui pendekatan ini, mereka bisa membangun ekosistem yang lebih komprehensif dan responsif, mengantarkan pengalaman pelanggan yang lebih baik dan meningkatkan profitabilitas secara bersamaan. Perjalanan menuju peningkatan loyalitas pelanggan tidak hanya bergantung pada penawaran produk atau harga, tetapi juga pada kemampuan perusahaan untuk mengenali dan bereaksi terhadap kebutuhan pelanggan dengan cara yang lebih cerdas dan terinformasi.
