Perilaku pelanggan modern kini sering-berubah-ubah, mulai dari cara berbelanja, hingga cara mereka mencari informasi terkait produk yang dibutuhkan. Perkembangan teknologi dan perubahan gaya hidup telah memengaruhi hal ini. Namun, bisnis dapat mengantisipasinya dengan memprediksi pasar menggunakan data customer segmentation.
Bagaimana Customer Segmentation dapat Memprediksi Perubahan Pasar
Customer segmentation memiliki peran yang besar untuk mengklasifikasikan pelanggan dan mengerucutkan target pasar. Namun siapa sangka, dengan menggunakan data segmentasi ini, bisnis juga bisa memprediksi keadaan pasar yang akan datang.
Memahami pola pembelian dan preferensi konsumen
Setiap hal yang dilakukan berulang-ulang pasti akan membentuk sebuah pola. Begitupun ketika pelanggan berbelanja, kebiasaan mereka ketika menelusuri website, atau berinteraksi dengan bisnis dapat membentuk sebuah pola. Pola tersebut lah yang kemudian mengarahkan kita ke kumpulan preferensi pelanggan.
Pola pembelian ini juga dapat dilihat berdasarkan jangka waktu pembelian. Jika salah satu pelanggan membeli sebuah produk setiap bulan atau minggu, artinya pola pembeliannya rutin. Dari pola tersebut kita dapat mengambil kesimpulan bahwa produk yang kerap dibeli pelanggan tersebut masuk kategori kebutuhan.
Pola pembelian kemudian akan diolah dan dianalisis bersama dengan data segmentasi lainnya secara mendalam untuk mendapatkan gambaran lebih jelas terkait preferensi pelanggan.
Mempelajari pengaruh data demografi terhadap prediksi pasar
Selain pola pembelian, informasi demografi juga menjadi salah satu data segmentasi yang menjadi bahan untuk memprediksi pasar. Data demografi seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, dan lokasi geografis merupakan data turunan yang mampu memberikan informasi lebih spesifik tentang pelanggan.
Seperti yang banyak kita temui akhir-akhir ini, dimana data demografi menunjukkan bahwa generasi Z dan milenial telah berkembang pesat. Dari perspektif data tersebut, maka secara umum kedua generasi telah banyak berkontribusi dalam melakukan pembelian terutama secara online. Maka, bisnis harus menyesuaikan produk maupun layanan sesuai dengan mayoritas konsumen yang ada di pasar.
Analisis data real-time untuk respons pasar yang cepat
Kumpulan data customer segmentation juga memungkinkan respon cepat terhadap keadaan pasar. Secara real-time, alat analisis akan memantau perubahan pasar dan mengolah datanya menjadi sejumlah angka dengan pola tertentu. Dengan adanya data langsung ini, bisnis dapat merespon langsung setiap perubahan yang ada, baik itu menyesuaikan strategi yang, maupun menyusun strategi bisnis yang baru. Bisnis juga dapat mengoptimalkan pengalaman pelanggan maupun produk dan layanan berdasarkan data real-time ini.
Strategi dan Alat untuk Memaksimalkan Data Customer Segmentation
Dalam memaksimalkan data customer segmentation, bisnis perlu menggunakan teknologi untuk mendukung kesuksesan strategi. Berikut beberapa pemanfaatan teknologi dalam strategi pengumpulan dan pengolahan data untuk segmentasi pelanggan.
Strategi #1: Mengumpulkan data dan meningkatkan pemahaman konsumen
Dalam membentuk data customer segmentation, strategi paling pertama yang harus dipikirkan adalah bagaimana cara mengumpulkan data secara efektif. Pengumpulan data secara otomatis tentu akan jauh memakan sedikit waktu daripada harus menanyakan pelanggan secara manual satu-persatu.
Maka, ada dua alternatif bagi bisnis untuk memaksimalkan pengumpulan data untuk customer segmentation. Pertama, menggunakan web form, yaitu formulir yang akan muncul sebagai pop-up secara otomatis ketika pelanggan mengakses website bisnismu. Kedua, menggunakan chatbot, untuk menanyakan sejumlah pertanyaan kepada pelanggan menggunakan skenario naratif atau conversational yang sudah direncanakan.
Data yang dikumpulkan oleh webform maupun chatbot, nantinya dapat secara langsung masuk ke sistem penyimpanan data. Memudahkan tim untuk melakukan penyortiran dan lead scoring.
Strategi #2: Mengelola dan menganalisis data customer segmentation
CRM atau Customer Relationship Management, adalah alat yang berguna untuk menyimpan data pelanggan yang sudah dikumpulkan. Data itu bisa berupa profil pelanggan, histori percakapan, hingga aktivitas terakhir pelanggan terhadap bisnis. Di zaman modern ini, CRM tidak lagi hanya menyimpan data, namun juga dapat diintegrasikan ke banyak aplikasi agar pengelolaan pelanggan menjadi lebih mudah, termasuk data untuk customer segmentation.
CRM dapat diintegrasikan dengan banyak aplikasi seperti Whatsapp, Email, akun WordPress, e-commerce, maupun media sosial lainnya yang menjadi pusat kegiatan interaksi bisnis. Sehingga pusat interaksi bisnis dengan pelanggannya dapat dioperasikan melalui satu platform secara ringkas.
Strategi #3: Memperdalam segmen konsumen
Strategi ketiga untuk memaksimalkan data segmentasi dengan memperdalam segmen konsumen. Maksudnya adalah, bisnis memiliki pemahaman yang lebih rinci terkait karakteristik konsumen. Seperti segmentasi geografis, daripada hanya berfokus pada daerah pemasaran, bisnis dapat memperkecil karakteristik segmen dengan mengidentifikasi minat dan nilai-nilai yang dianut kelompok konsumen dalam daerah tersebut.
Untuk menerapkan strategi ini, bisnis dapat memanfaatkan dua teknologi, yaitu:
- Artificial Intelligence (AI): Alat ini akan mengolah secara pintar dan real-time data-data yang ada di internet membentuk pola tertentu.
- Machine Learning: Alat ini akan membentuk algoritma clustering yang mampu mengelompokkan pelanggan secara lebih spesifik dan sesuai preferensi.
Keduanya dapat dikombinasikan dan diintegrasikan dengan CRM untuk mengumpulkan data yang akurat dan terpadu. Integrasi ini akan sangat berguna dalam membentuk pemahaman lebih dalam tentang pelanggan.
Kesalahan umum dalam memanfaatkan data segmentasi untuk prediksi pasar
Dalam perjalanannya, bisnis tentu akan menemukan hambatan serta kesalahan dalam memanfaatkan maupun mengumpulkan data segmentasi pelanggan. Berikut beberapa kesalahan yang umum terjadi:
- Data segmentasi tidak diperbarui, jika hal ini terus diabaikan maka data yang dikumpulkan menjadi tidak relevan, akibatnya prediksi pasar jadi tidak akurat.
- Data yang dikumpulkan tidak lengkap, hal ini dapat mengakibatkan prediksi yang salah dan tidak mencerminkan keadaan pasar yang sebenarnya.
- Tidak mempertimbangkan faktor eksternal seperti kondisi ekonomi, atau perubahan regulasi, yang terjadi diluar kemampuan konsumen.
- Segmen yang dibentuk terlalu umum, sehingga tidak dapat menargetkan strategi pemasaran secara efektif.
Kesalahan ini tentunya dapat dihindari dengan selalu memperbarui data yang ada, serta memastikan data yang dikumpulkan akurat dengan kondisi pasar yang sedang terjadi. Pemanfaatan teknologi juga dapat mengurangi kesalahan-kesalahan tersebut. Selain itu, selalu bekali tim dengan pemahaman terkait penggunaan dan pemanfaatan data untuk meningkatkan respon dalam pelayanan pelanggan.
Manfaat Menggunakan Customer Segmentation untuk Prediksi Pasar
Di luar kesalahan yang mungkin terjadi, mengumpulkan data customer segmentation dapat mendatangkan berbagai manfaat seperti:
- Membuat strategi pemasaran yang lebih personal dan tertarget
- Meningkatkan retensi dan loyalitas pelanggan
- Adaptasi yang lebih cepat terhadap perubahan tren pasar
- Meningkatkan identitas bisnis yang unik dan mudah diingat
- Produk dan layanan yang dikembangkan menjadi lebih relevan.
- Pesan pemasaran yang disampaikan akan jauh lebih kuat dan tepat sasaran.
Segmentasi pasar adalah tentang memahami dan melayani kebutuhan pelanggan secara efektif. Dengan memanfaatkan data, perusahaan dapat merancang strategi pemasaran yang lebih personal dan meningkatkan keterlibatan pelanggan. Analisis data yang mendalam terkait segmentasi pelanggan juga memungkinkan prediksi tren pasar yang akurat, membantu dalam pengambilan keputusan strategis dan menciptakan keunggulan kompetitif.
