ArtikelDampak Ilmu Data pada Branding

Pada bulan Juni 2010, Mike Loukides, Wakil Presiden Strategi Konten untuk O'Reilly Media Inc., menulis sebuah artikel berpengaruh berjudul Apa itu Ilmu Data? Dia mencatat:

"Pertanyaan yang dihadapi setiap perusahaan saat ini, setiap startup, setiap nirlaba, setiap situs proyek yang ingin menarik komunitas, adalah bagaimana menggunakan data secara efektif — bukan hanya data mereka sendiri, tetapi semua data yang tersedia dan relevan."

Kata-kata dengan bobot ketika Anda mempertimbangkan kelimpahan informasi di ujung jari kita. Memanfaatkannya untuk mendorong perubahan yang berarti adalah tantangan tanpa solusi yang sulit dan cepat.

Setiap kumpulan data menceritakan sebuah kisah, yang sangat penting bagi merek untuk diungkapkan dan diartikulasikan. Data menghadirkan peluang unik untuk menghubungkan titik-titik, berhati-hati dalam mengambil keputusan, dan menginspirasi kepercayaan di antara pemangku kepentingan Anda.

Tetapi cara menggunakan data bergantung pada banyak faktor yang berbeda – paling tidak di antaranya adalah jenis organisasi dan keadaannya.

Dengan mengingat hal itu, mari kita jelajahi bagaimana perusahaan dapat menciptakan dan mempertahankan nilai pelanggan menggunakan kerangka kerja ilmu data yang berbeda. Ini disebut Eksekusi dan Strategi Berbasis Pelanggan (CUBES), yang:

• Menguraikan komponen nilai pelanggan
• Memeriksa tautan ke hasil bisnis
• Menjelaskan bagaimana Anda dapat membangun, mempertahankan, dan meningkatkan nilai itu

Kerangka kerja CUBES memungkinkan eksekutif Anda untuk menafsirkan hubungan kompleks antara driver (input), komponen (throughput) dan hasil bisnis (output) dari nilai pelanggan. Koneksi ini berubah dari waktu ke waktu, dan bervariasi berdasarkan jenis bisnis yang Anda layani.

Input, throughput, dan Output

Anda dapat mengaitkan masukan dengan investasi operasional yang memengaruhi persepsi pembeli Anda. Dari staf dan teknologi hingga infrastruktur dan ekuitas merek. Mereka semua memiliki peran dalam menciptakan nilai ketika pelanggan menggunakan produk atau layanan Anda.

Throughput, di sisi lain, adalah persepsi pembeli Anda tentang input ini dan merek Anda. Dan keluaran ditentukan oleh hubungan antara nilai pelanggan secara keseluruhan dan hasil bisnis Anda – apakah itu perilaku loyalitas atau hasil keuangan.

Ada juga beberapa aspek eksternal yang dapat Anda tambahkan ke kerangka CUBES, termasuk:

• Kebijakan dan peraturan
• Kondisi perekonomian
• Budaya dan kompetisi
• Perkembangan teknis

Katakanlah perusahaan Anda adalah produsen chip komputer. Anda mungkin perlu mempekerjakan insinyur yang sangat terampil yang dapat merancang dan membuat chip berkualitas. Akibatnya, kemampuan Anda untuk memberikan nilai kepada pelanggan akan bergantung pada kondisi pasar tenaga kerja dan persaingan dengan produsen lain.

Semuanya terkait dengan kemampuan merek Anda untuk beresonansi dengan audiens target Anda, sehingga Anda dapat mengukir posisi yang berbeda, mengungguli, dan bertahan lebih lama dari pesaing Anda.

Melihat Lebih Dekat Kerangka Kerja CUBES

Lebih banyak contoh muncul yang memvalidasi hubungan antara perilaku pelanggan utama dan hasil bisnis. Misalnya, kami telah melihat bagaimana retensi dan promosi dari mulut ke mulut meningkatkan hasil bisnis seperti penjualan, margin, dan nilai saham.

Di situlah kerangka CUBES berguna. Dengan menggunakan kepuasan pelanggan sebagai barometer nilai pelanggan, Anda dapat mengaitkan dampak investasi operasional dengan loyalitas pelanggan, penjualan dan margin.

Kerangka Eksekusi & Strategi Berbasis Pelanggan, milik C-CUBES™

Kerangka kerja CUBES memungkinkan Anda untuk meningkatkan nilai pelanggan melalui dua model yang berbeda.

Model Strategis

Model CUBES strategis mengidentifikasi input operasional yang memengaruhi persepsi pembeli Anda tentang kinerja atribut. Mari kita kembali sejenak ke skenario di mana Anda adalah produsen chip komputer.

Contoh persepsi atribut adalah bagaimana pelanggan Anda mengevaluasi responsivitas teknisi dukungan Anda terhadap pertanyaan mereka. Sedangkan masukan operasional untuk atribut persepsi akan menjadi keputusan Anda untuk menambah jumlah teknisi pendukung untuk meningkatkan daya tanggap.

Dengan menggunakan model strategis, Anda dapat menentukan bagaimana peningkatan jumlah teknisi pendukung memengaruhi persepsi pembeli Anda tentang daya tanggap mereka. Jenis wawasan ini membantu menginformasikan keputusan bisnis yang penting, seperti di mana harus menginvestasikan sumber daya sehingga benar-benar diperhitungkan.

Model Operasional

Model operasional berfokus pada implementasi, dengan tujuan meningkatkan efisiensi, menyediakan indikator kinerja utama (KPI) yang dapat digunakan dan mencapai tolok ukur tertentu.

KPI ini dapat dibuat di tingkat pelanggan dan unit bisnis. Tergantung pada data yang tersedia, masing-masing dapat berupa wilayah geografis dan departemen pengambilan keputusan.

Dengan mengevaluasi KPI ini, Anda dapat mengembangkan metrik jangka pendek dan menengah untuk memastikan model strategis diikuti di seluruh perusahaan Anda.

Dalam skenario produsen chip, model operasional memungkinkan Anda membandingkan unit bisnis berdasarkan metrik yang mengukur responsivitas teknisi dukungan Anda. Seperti waktu respons, waktu penyelesaian layanan, dan persentase panggilan yang dikembalikan dalam, katakanlah, dua jam.

Anda juga dapat membandingkan unit bisnis dari perspektif kepuasan pelanggan. Tidak hanya untuk mengidentifikasi driver mana yang lebih penting bagi audiens target Anda, tetapi juga untuk mengelompokkan pembeli berdasarkan perbedaan dalam driver ini. Hasilnya, Anda kemudian dapat membuat dasbor dan program insentif khusus.

Ilmu Data dalam Tindakan

Perusahaan peralatan dan jasa industri Fortune 500 menghadapi persaingan yang semakin ketat. Dengan pendapatan tahunan lebih dari $15 miliar, perusahaan ini menjadi tour de force di pasarnya.

Tapi tim manajemen tidak mau berpuas diri. Para eksekutif memutuskan untuk lebih memahami posisi merek dan menyusun tujuan strategis yang akan menyelaraskan berbagai divisi bisnis.

Perusahaan melibatkan penyedia pihak ketiga untuk mensurvei 1.800 pelanggan. Sebagian besar dari mereka adalah usaha kecil menengah (UKM), dan survei ini dibuat untuk mengumpulkan umpan balik tentang beberapa pendorong nilai.

Eksekusi dan Strategi Berbasis Pelanggan untuk Perusahaan Peralatan dan Layanan Industri, atas izin C-CUBES™

Diagram CUBES menunjukkan bahwa area teratas dari pengalaman pelanggan yang berkaitan dengan nilai keseluruhan adalah masalah teknis, ekuitas merek, masalah tim penjualan dan pengiriman proyek.

Manajemen terkejut dengan dampak masalah teknis pada nilai keseluruhan. Para eksekutif selalu berasumsi bahwa pendorong utama nilai pelanggan adalah tim penjualan perusahaan dan pengiriman proyek.

Pada saat yang sama, peran ekuitas merek memiliki efek mendalam pada interpretasi merek mereka. Mereka menyadari bahwa itu benar-benar bermanfaat dalam konteks B2B.

Analisis membantu mengidentifikasi subset atribut yang mempengaruhi persepsi pelanggan dalam setiap area strategis.

Untuk ekuitas merek, mereka memasukkan inovasi teknologi, kualitas produk dan nilai. Sedangkan atribut untuk masalah teknis meliputi pengiriman tepat waktu, penanganan masalah, dan kinerja terkait kesehatan dan keselamatan.

Dilengkapi dengan wawasan ini, para eksekutif mengumpulkan semua divisi bisnis yang relevan di sekitar program peningkatan; yang berfokus pada ekuitas merek dan masalah teknis.

Akibatnya, mereka dapat melacak upaya mereka untuk mendapatkan satu poin dalam nilai pelanggan secara keseluruhan. Perusahaan telah meningkatkan retensi lebih dari 4%, yang setara dengan keuntungan bersih marjinal hampir $200 juta. Pencapaian yang mengesankan dimungkinkan oleh keputusan manajemen untuk menerapkan kerangka CUBES.

Menyampaikan Roadmap Strategis dan Operasional

Kerangka Eksekusi dan Strategi Berbasis Pelanggan memberdayakan tim kepemimpinan Anda untuk melakukan beberapa hal. Pertama, eksekutif Anda dapat menentukan apa yang seharusnya menjadi fokus strategis. Kedua, mereka dapat membuat keputusan investasi yang terinformasi. Dan ketiga, mereka dapat mengukur hasil dari setiap inisiatif yang dilakukan.

Bersama-sama, kemampuan ini membentuk argumen yang meyakinkan: kerangka kerja CUBES dapat menerangi jalan menuju profitabilitas yang lebih besar dan membantu merek menginspirasi kepercayaan.

Tetapi dibutuhkan pendekatan disiplin yang didukung oleh data pelanggan yang dikumpulkan dengan cermat, analisis mendalam, dan serangkaian tujuan strategis yang jelas. Hanya dengan begitu Anda dapat membuat perubahan yang berarti, sehingga merek Anda beresonansi dengan pemangku kepentingan dan mengubahnya menjadi orang yang percaya.

Sedikit Wawasan Ekstra

Mudah-mudahan, kami telah menjelaskan sedikit tentang cara menggunakan data secara efektif untuk mengembangkan merek Anda dan menginspirasi kepercayaan. Jika Anda memikirkan cara-cara teknik ilmu data dapat membantu Anda mempercepat pertumbuhan, kami senang untuk mengobrol – atau Anda dapat membaca studi kasus ini tentang bagaimana satu perusahaan mengembangkan fokus strategis yang diperbarui melalui ilmu data. Plus, berikut adalah beberapa tips untuk membantu:

• Cari tahu bagaimana Anda dapat menggunakan analisis data untuk mengoptimalkan pengeluaran pemasaran.
• Pelajari tentang mengapa penelitian merek sangat penting ketika mengembangkan merek yang bijaksana.