Sistem data pelanggan yang tangguh dapat membantu perusahaan memperkaya dan memelihara data yang dimiliki untuk mendorong hasil bisnis yang lebih baik. Pada beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan dihadapkan dengan sulitnya mengolah data yang sudah terlalu besar, kompleks, dan terus bertambah, situasi ini disebut dengan big data.
Adanya big data juga disertai dengan kemudahan untuk mengakses analitik dan memiliki kualitas yang lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya. Hal ini kemudian menyebabkan perebutan di antara pemilik bisnis untuk meningkatkan pengumpulan dan analisis data pelanggan yang dilakukan oleh perusahaan sendiri (in house). Berikut adalah beberapa cara yang dapat diterapkan dalam perusahaan untuk meningkatkan kualitas data dan analisis dengan akurasi lebih tinggi:
Data analisis yang besar dimulai dengan pengumpulan data, serta cara mengumpulkan dan menyimpan data juga menjadi hal yang penting. Perusahaan Anda dapat mengumpulkan jumlah data yang banyak dalam waktu yang cukup singkat, tapi tidak semuanya relevan untuk dianalisis.
Mulailah dari mendefinisikan tipe data yang penting bagi perusahaan Anda. Pikirkan tentang perilaku konsumen yang memiliki hubungan terbaik bagi keseluruhan bisnis Anda, sehingga Anda dapat mengasah data terkait perilaku yang paling bermanfaat.
Setelah memiliki strategi untuk meningkatkan pengumpulan data, perusahaan Anda membutuhkan metode untuk menyimpan dan mengelola data tersebut. Mengorganisasi data dengan cermat merupakan hal yang penting untuk analisis, dan akan memungkinkan perusahaan Anda untuk tetap mengendalikan kualitas data sambil meningkatkan efisiensi analisis.
Data kotor merupakan salah satu penyebab terbesar atas data berkualitas rendah dan analisis data yang buruk. Pembersihan data secara berkala sangat penting dan akan membantu memastikan analisis data terpusat pada data dengan kualitas tertinggi, terbaru, lengkap, dan relevan.
Adanya data yang tidak konsisten atau kesalahan dalam hal ejaan kata yang berbeda sering ditemui ketika data dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda. Misalnya ketika memasukkan nama negara, Indonesia sering muncul tertulis seperti INA atau IDN.
Perbedaan ini dapat berdampak besar pada analisis data. Perusahaan perlu membuat standar untuk dipatuhi oleh semua pengumpul atau pengolah data, sehingga data perusahaan tetap seragam.
Data silo adalah kumpulan data informasi perusahaan yang memiliki akses terbatas dan tidak semua pihak dapat mengaksesnya meskipun berasal dari perusahaan yang sama. Data silo seperti kabut hitam di dunia pemasaran, menyabotase upaya analisis pemasar dan mengaburkan pandangan mereka tentang pelanggan.
Perusahaan memerlukan platform manajemen data yang akan memudahkan integrasi semua data departemen ke dalam satu platform. Maka data silo dapat dihilangkan dan perusahaan dapat mencapai akurasi yang lebih kuat dalam analisis data.
Terkadang data perusahaan sudah bersih, terorganisir dengan baik, dan bebas dari data silo, tetapi masih tidak masuk akal untuk diproses ke tahap selanjutnya. Maka langkah yang harus diambil adalah mengelompokkan data perusahaan untuk analisis yang lebih detail dan terfokus.
Pertimbangkan hasil yang ingin dicapai dari analisis data dan pertanyaan spesifik yang ingin dijawab. Kemudian perusahaan dapat mengurutkan data ke dalam pengelompokkan yang relevan untuk menganalisis tren dalam berbagai subset data. Hal ini membuat analisis data menjadi lebih mudah dengan memecah menjadi bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dicerna. Selain itu, dapat juga meningkatkan akurasi serta memungkinkan perusahaan untuk menelaah tren dan perilaku yang sangat spesifik.
Kualitas data sangat penting untuk memastikan analisis data akurat dan mudah. Ketika tim pemasaran berurusan dengan data berkualitas rendah, data silo atau data kotor, pekerjaan tim pemasaran menjadi lebih sulit dan tidak dapat mengandalkan analisis data.
Memiliki sistem data pelanggan yang kuat akan membuat perusahaan mengelola data dengan lebih efektif. Hal ini juga akan mendukung kinerja perusahaan sambil terus memastikan semua data yang dimiliki perusahaan merupakan data terbaik untuk dimanfaatkan demi perkembangan perusahaan.
Sistem data pelanggan yang tangguh dapat membantu perusahaan memperkaya dan memelihara data yang dimiliki untuk mendorong hasil bisnis yang lebih baik. Pada beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan dihadapkan dengan sulitnya mengolah data yang sudah terlalu besar, kompleks, dan terus bertambah, situasi ini disebut dengan big data.
Adanya big data juga disertai dengan kemudahan untuk mengakses analitik dan memiliki kualitas yang lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya. Hal ini kemudian menyebabkan perebutan di antara pemilik bisnis untuk meningkatkan pengumpulan dan analisis data pelanggan yang dilakukan oleh perusahaan sendiri (in house). Berikut adalah beberapa cara yang dapat diterapkan dalam perusahaan untuk meningkatkan kualitas data dan analisis dengan akurasi lebih tinggi:
Data analisis yang besar dimulai dengan pengumpulan data, serta cara mengumpulkan dan menyimpan data juga menjadi hal yang penting. Perusahaan Anda dapat mengumpulkan jumlah data yang banyak dalam waktu yang cukup singkat, tapi tidak semuanya relevan untuk dianalisis.
Mulailah dari mendefinisikan tipe data yang penting bagi perusahaan Anda. Pikirkan tentang perilaku konsumen yang memiliki hubungan terbaik bagi keseluruhan bisnis Anda, sehingga Anda dapat mengasah data terkait perilaku yang paling bermanfaat.
Setelah memiliki strategi untuk meningkatkan pengumpulan data, perusahaan Anda membutuhkan metode untuk menyimpan dan mengelola data tersebut. Mengorganisasi data dengan cermat merupakan hal yang penting untuk analisis, dan akan memungkinkan perusahaan Anda untuk tetap mengendalikan kualitas data sambil meningkatkan efisiensi analisis.
Data kotor merupakan salah satu penyebab terbesar atas data berkualitas rendah dan analisis data yang buruk. Pembersihan data secara berkala sangat penting dan akan membantu memastikan analisis data terpusat pada data dengan kualitas tertinggi, terbaru, lengkap, dan relevan.
Adanya data yang tidak konsisten atau kesalahan dalam hal ejaan kata yang berbeda sering ditemui ketika data dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda. Misalnya ketika memasukkan nama negara, Indonesia sering muncul tertulis seperti INA atau IDN.
Perbedaan ini dapat berdampak besar pada analisis data. Perusahaan perlu membuat standar untuk dipatuhi oleh semua pengumpul atau pengolah data, sehingga data perusahaan tetap seragam.
Data silo adalah kumpulan data informasi perusahaan yang memiliki akses terbatas dan tidak semua pihak dapat mengaksesnya meskipun berasal dari perusahaan yang sama. Data silo seperti kabut hitam di dunia pemasaran, menyabotase upaya analisis pemasar dan mengaburkan pandangan mereka tentang pelanggan.
Perusahaan memerlukan platform manajemen data yang akan memudahkan integrasi semua data departemen ke dalam satu platform. Maka data silo dapat dihilangkan dan perusahaan dapat mencapai akurasi yang lebih kuat dalam analisis data.
Terkadang data perusahaan sudah bersih, terorganisir dengan baik, dan bebas dari data silo, tetapi masih tidak masuk akal untuk diproses ke tahap selanjutnya. Maka langkah yang harus diambil adalah mengelompokkan data perusahaan untuk analisis yang lebih detail dan terfokus.
Pertimbangkan hasil yang ingin dicapai dari analisis data dan pertanyaan spesifik yang ingin dijawab. Kemudian perusahaan dapat mengurutkan data ke dalam pengelompokkan yang relevan untuk menganalisis tren dalam berbagai subset data. Hal ini membuat analisis data menjadi lebih mudah dengan memecah menjadi bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dicerna. Selain itu, dapat juga meningkatkan akurasi serta memungkinkan perusahaan untuk menelaah tren dan perilaku yang sangat spesifik.
Kualitas data sangat penting untuk memastikan analisis data akurat dan mudah. Ketika tim pemasaran berurusan dengan data berkualitas rendah, data silo atau data kotor, pekerjaan tim pemasaran menjadi lebih sulit dan tidak dapat mengandalkan analisis data.
Memiliki sistem data pelanggan yang kuat akan membuat perusahaan mengelola data dengan lebih efektif. Hal ini juga akan mendukung kinerja perusahaan sambil terus memastikan semua data yang dimiliki perusahaan merupakan data terbaik untuk dimanfaatkan demi perkembangan perusahaan.
