Bagaimana Mendesain Proses Analisis Data B2C yang Efektif

Proses analisis data yang produktif memungkinkan tim pemasaran mengukur kinerja mereka dengan benar, baik saat ini maupun historis, serta membuat prediksi yang andal dan mengoptimalkan strategi yang sesuai.

Ini telah menjadi faktor kunci keberhasilan merek B2C teratas seperti Amazon, Netflix, dan Walmart. Seiring konsumen terus mengeksplorasi cara digital untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari mereka, eksekutif pemasaran B2C di semua industri menyadari pentingnya analisis data untuk memberikan pengalaman berkualitas kepada pelanggan dan meningkatkan ROI.

Panduan ini akan membahas pentingnya memiliki pengaturan analitik data, serta memandu Anda melalui proses merancang dan mengimplementasikannya di perusahaan Anda.

Munculnya Kompleksitas Perjalanan Pelanggan

Kebutuhan akan penyiapan analisis data yang komprehensif berasal dari kompleksitas perjalanan pelanggan yang terus berkembang dan harapan pelanggan akan pengalaman yang dipersonalisasi.

Faktanya, 71% pelanggan melihat interaksi yang dipersonalisasi sebagai standar, dan 76% merasa frustrasi ketika mereka tidak mendapatkannya. Merek yang gagal dalam personalisasi berisiko kehilangan 38% pelanggan mereka, menurut sebuah studi oleh Gartner. Mari kita hancurkan lebih jauh.

Di AS dan banyak bagian Eropa, rata-rata rumah tangga memiliki akses ke setidaknya 7 perangkat yang terhubung, banyak di antaranya dapat digunakan untuk berinteraksi dengan merek melalui penelusuran, email, dan media sosial, antara lain. Meskipun hal ini memberikan peluang bagi perusahaan B2C untuk menjangkau lebih banyak pelanggan, hal ini juga membuat pemasaran dan penjualan lebih memakan waktu dan menantang.

Dari tahap penemuan hingga konversi, pelanggan menempuh perjalanan jauh, biasanya rata-rata mencapai delapan titik kontak. Bayangkan, 92% pelanggan mengunjungi toko online tanpa niat awal untuk melakukan pembelian. Faktanya, 25% dari pelanggan ini mengunjungi untuk membandingkan harga dan fitur pesaing, sementara 45% mengunjungi untuk mempelajari lebih lanjut tentang produk dan layanan tertentu. Aktivitas pemasaran berlanjut bahkan di luar toko online—di media sosial, situs perbandingan, mesin pencari, dan platform lainnya. Bahkan setelah pembelian selesai, perjalanan pelanggan berlanjut, dan orang-orang itu menginginkan rekomendasi dan penawaran yang dipersonalisasi.

Yang mengatakan, pemasaran ke pelanggan di beberapa titik kontak membutuhkan dan menghasilkan volume data yang sangat besar. Data ini berisi informasi tentang perilaku konsumen pada berbagai tahap perjalanan konversi, kebutuhan unik mereka, dan cara membuat penawaran yang dipersonalisasi yang kemungkinan besar akan menarik bagi mereka.

Menangani volume data yang besar dari berbagai sumber dapat memakan waktu, mahal, dan rawan kesalahan. Perusahaan sering berakhir dengan data yang tertutup dan berkualitas rendah, yang menurunkan kualitas pengalaman yang mereka berikan kepada pelanggan mereka. Hal ini, pada gilirannya, menyebabkan kehilangan sekitar $4,7 triliun dalam penjualan konsumen global.

Untuk memutus siklus, perusahaan perlu memanfaatkan teknologi modern dan praktik manajemen data.

Operasi Berbasis Data: Aksesibilitas Data dan Data Bersih

Dalam webinar oleh InfoTrust dan Forrester, Analis Senior Richard Joyce mengatakan: “hanya peningkatan 10% dalam aksesibilitas data akan menghasilkan lebih dari $65 juta pendapatan bersih tambahan untuk perusahaan Fortune 1000 biasa.”

Aksesibilitas data adalah tentang membuat data dapat diakses untuk digunakan dalam suatu organisasi. Ini berarti bahwa orang-orang dari berbagai departemen dan dengan pengalaman yang berbeda dalam memproses data mengetahui di mana atau bagaimana mereka dapat mengakses atau meminta data dan mendapatkannya dalam keadaan yang dapat digunakan.

Aksesibilitas untuk membersihkan data adalah salah satu aspek inti dari perusahaan B2C berbasis data. Ini memungkinkan departemen yang berhadapan dengan pelanggan untuk memanfaatkan wawasan kritis misi, yang mengarah ke konversi yang lebih tinggi dan peningkatan laba bersih, seperti yang dinyatakan di atas. Banyak manfaat dari aksesibilitas data juga termasuk yang berikut ini.

Peningkatan Pengambilan Keputusan

Ketika data dapat diakses dan digunakan oleh eksekutif dari berbagai departemen, lebih mudah bagi setiap pemimpin untuk memahami kinerja bisnis perusahaan secara keseluruhan dan bagaimana aktivitas tim mereka berkontribusi terhadap tujuan akhir.

Informasi ini sangat penting untuk membantu mereka membuat keputusan dan menerapkan strategi yang menghasilkan hasil positif sambil menggerakkan perusahaan lebih dekat ke tujuannya. Penting untuk ditekankan bahwa kualitas data yang digunakan dalam pengambilan keputusan tidak boleh diabaikan.

Menurut Gartner, perusahaan kehilangan rata-rata $15 juta per tahun karena keputusan berdasarkan data berkualitas rendah.

Pelajari cara mengukur dan meningkatkan kualitas data

Kualitas Data yang Ditingkatkan

Silo adalah penyebab utama data berkualitas rendah dalam bisnis. Ketika data disimpan di berbagai departemen, duplikat dan inkonsistensi pasti akan terjadi, dan menjadi sulit untuk membangun pandangan holistik tentang pelanggan, mitra, dan produk perusahaan. Menurut MIT, data berkualitas rendah dapat membuat perusahaan kehilangan 15% hingga 25% dari pendapatannya.

Namun, ketika data dapat diakses, situasinya berbalik. Tim mendapatkan lebih banyak data terkini, duplikat dan informasi yang tidak konsisten dihilangkan, wawasan yang lebih baik dihasilkan, dan perusahaan menghasilkan lebih banyak keuntungan.

Alokasi Anggaran Lebih Efektif

Ketika Anda memiliki akses ke data yang terorganisir dengan baik, menjadi mungkin untuk mengidentifikasi saluran dan strategi yang menghasilkan hasil terbaik. Mengetahui hal ini akan memungkinkan Anda untuk membenarkan setiap pengeluaran dan mengalokasikan lebih banyak anggaran ke area berkinerja tinggi.

Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik

Penyerbukan silang data konsumen di antara tim yang berhadapan dengan pelanggan memungkinkan berbagai departemen untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang bagaimana pelanggan berperilaku dan kebutuhan unik mereka di setiap langkah perjalanan mereka. Ini berperan penting dalam menghasilkan konten pemberdayaan penjualan, membuat penawaran yang dipersonalisasi, dan membangun hubungan yang lebih baik dengan klien.

Merancang Proses Analisis Data untuk Perusahaan B2C

Analisis data melibatkan enam fase utama, yang secara luas disebut sebagai siklus hidup analisis data.

Bagian ini akan membahas cara membangun proses analitik B2C menggunakan berbagai fase siklus hidup analitik data.

Penemuan & Persiapan

Tahap penemuan lebih berfokus pada kebutuhan bisnis Anda daripada data itu sendiri. Di sini, Anda perlu menetapkan tujuan yang jelas untuk tim Anda dan menyusun strategi tentang cara mencapainya. Anda perlu memeriksa tren di industri Anda dan membuat penilaian terhadap sumber daya dan persyaratan teknologi yang tersedia.

Setelah itu, Anda akan mengidentifikasi apa sumber data perusahaan Anda dan cerita yang ingin Anda sampaikan dari data Anda. Data ini biasanya melewati uji hipotesis, di mana Anda menyelesaikan kebutuhan bisnis Anda berdasarkan skenario pasar saat ini.

Setelah tahap penemuan, maka dilanjutkan dengan tahap persiapan. Di sini, fokusnya berpindah dari tujuan bisnis ke persyaratan data. Persiapan data melibatkan pengambilan, pemrosesan, dan pembersihan data bisnis yang masuk dari sumber internal dan eksternal. Data yang dikumpulkan dapat terstruktur (memiliki pola yang ditentukan), semi terstruktur, atau tidak terstruktur.

Sebagai merek B2C, sumber data Anda mungkin termasuk Amazon Advertising, Facebook Ads, dan Shopify.

Perencanaan Model & Bangunan

Sekarang setelah Anda mengambil data yang Anda butuhkan, langkah selanjutnya adalah memuat dan mengubah data. Itulah yang dimaksud dengan fase perencanaan model.

Ada beberapa teknik yang dapat Anda gunakan untuk memuat data Anda ke dalam kotak pasir analitik. Dua jenis utama adalah:

1. Extract, Transform and Load (ETL): Prosedur ini mengekstrak dan mengubah data menggunakan aturan bisnis yang telah ditentukan sebelum memuatnya ke dalam kotak pasir.
2. Extract, Load and Transform (ELT): Di sini, Anda memuat data mentah ke dalam kotak pasir dan mengubah data sesudahnya.

Baca panduan pemula kami untuk proses ETL

Data kotor dapat disaring atau dihapus seluruhnya dalam fase ini. Teknik lain yang mungkin Anda terapkan termasuk agregasi data, integrasi, dan scrubbing.

Fase pembangunan melibatkan pengembangan kumpulan data untuk tujuan pelatihan dan produksi. Di sini, Anda akan mengandalkan teknik seperti pohon keputusan, regresi logistik, dan jaringan saraf. Tahap ini juga mencakup eksekusi model yang dirancang, dan sifat lingkungan eksekusi ditentukan dan disiapkan sehingga akan lebih mudah untuk diperluas jika diperlukan lingkungan yang lebih kuat.

Hasil Komunikasi

Tahap ini melibatkan membuat hasil eksekusi model Anda diketahui oleh para pemangku kepentingan di dalam perusahaan. Pemangku kepentingan akan memeriksa laporan Anda untuk menentukan apakah laporan tersebut memenuhi kriteria bisnis yang ditetapkan dalam fase penemuan. Ini melibatkan mengidentifikasi temuan penting dari analisis, mengukur tujuan bisnis yang terkait dengan hasil, dan menghasilkan ringkasan yang dapat dicerna untuk pemangku kepentingan perusahaan.

Operasionalisasi

Tahap ini melibatkan pemindahan data dari kotak pasir dan mengimplementasikan model dalam lingkungan kehidupan nyata. Data terus dipantau dan dianalisis untuk memastikan model yang dihasilkan mengembalikan hasil yang diharapkan. Anda selalu dapat kembali untuk membuat penyesuaian jika hasilnya tidak seperti yang diharapkan.

Mengotomatiskan Analisis Data dengan Improvado

Membangun dan mengelola saluran data secara manual dapat menjadi proses yang memakan waktu, intensif sumber daya, dan rawan kesalahan, terutama untuk perusahaan tingkat perusahaan dengan data petabyte.

Rata-rata, insinyur data di perusahaan tingkat perusahaan menghabiskan 40% dari hari kerja mereka untuk memperbaiki data yang buruk dan saluran data yang rusak.

Sifat ETL manual yang rawan kesalahan diperparah oleh lambatnya data engineer mendeteksi insiden dalam pipeline. Menurut Wakefield, para insinyur membutuhkan rata-rata empat jam untuk mendeteksi kesalahan dan sekitar sembilan jam untuk memperbaikinya.

Hal ini menyebabkan sering terjadinya data buruk, yang pada gilirannya berdampak pada 26% dari pendapatan perusahaan-perusahaan ini. Untuk mengekang ancaman data buruk, perusahaan perlu memanfaatkan platform ETL otomatis seperti Improvado.

Improvado adalah platform data pendapatan yang mengotomatiskan analisis dan pelaporan pemasaran omnichannel dalam skala besar. Platform ini mengotomatiskan area penting dari siklus hidup analitik data perusahaan Anda (agregasi, transformasi, dan pembersihan), memberikan data yang bersih dan siap analisis ke gudang, BI, analitik, atau alat visualisasi yang Anda inginkan.

Ini menghemat hingga 90% waktu pelaporan, memberi Anda lebih banyak kontrol atas data perusahaan Anda, dan pada akhirnya meningkatkan ROI Anda.

Maju dari Kurva

Dengan lanskap konsumen yang semakin kompleks dari hari ke hari, organisasi berbasis data terus menjadi yang terdepan dengan memperkuat tumpukan analitik mereka dengan platform pendapatan omnichannel otomatis dan meninggalkan ETL manual.

Hal ini memungkinkan mereka untuk memusatkan data yang ada, menskalakan dengan sumber data baru, dan fokus untuk mengungkap wawasan berorientasi pertumbuhan yang berdampak.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang bagaimana Improvado dapat membantu membangun proses analisis data yang kuat dan skalabel untuk perusahaan Anda, silakan hubungi kami. Kami akan dengan senang hati membantu!