Cara Memanfaatkan Analisis Pola Konsumsi Dari Data Pelanggan

Odoo image and text block

Sebuah Bagian Subtitle

 Memahami pola konsumsi yang dimiliki oleh pelanggan, meski terdengar sepele, bisa menjadi kunci utama dalam meningkatkan angka penjualan, lho! Namun, bukan berarti ini merupakan sesuatu yang mudah untuk dilakukan.

 

Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dengan cermat untuk dapat membaca karakter transaksi yang dimiliki oleh pelanggan setia, khususnya jika memang ingin mendapatkan hasil yang semaksimal mungkin. Apa saja, sih, yang dapat dilakukan untuk mengenali pola-pola transaksi dan juga konsumsi yang dimiliki oleh pelanggan?

 

1.       Lakukan Pencatatan Data Pelanggan

Sebuah pola tidak secara tiba-tiba muncul begitu saja. Sesuai dengan namanya, sebuah pola umumnya muncul dari sebuah struktur atau sistem yang tetap dan berulang. Dengan demikian, pola tersebut umumnya juga tidak akan serta merta berubah atau berganti tanpa alasan.

 

Data pelanggan merupakan salah satu struktur atau bentuk yang tetap dan tidak mudah berubah, dan jenisnya dapat ditentukan di awal. Itulah mengapa dari data pelanggan yang ada, sangat mungkin sekali muncul sebuah pola tertentu, dan pola inilah yang nantinya akan sangat berguna serta dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan analisis.

 

Namun, tentunya tak semua pelanggan mau secara sukarela memberikan data yang dimilikinya, dan tentunya pula, tak semua data tersebut dapat memberikan kontribusi yang tepat menganalisis pola-pola tertentu. Misalnya saja, data dari pelanggan yang hanya sekali saja melakukan transaksi tanpa ada potensi untuk melakukan pembelian berulang tentu tak dapat memunculkan pola apa pun, bukan?

 

Agar pelanggan berkenan memberikan datanya dan data tersebut dapat dipastikan memiliki pola, gunakan sistem keanggotaan dalam bisnismu! Dengan adanya sistem keanggotaan, kemungkinan pelanggan yang menjadi anggota melakukan pembelian berulang pun lebih mudah dipastikan. Di samping itu, kamu juga dapat mengumpulkan sejumlah data pelanggan yang diperlukan untuk melakukan analisis.

 

2.       Catat Setiap Transaksi dengan Tepat

Untuk melakukan analisis dan meningkatkan angka penjualan, data yang dikumpulkan dari pelanggan saja mungkin terasa kurang; terlebih jika analisis ini dilakukan untuk menemukan dan memahami pola transaksi yang ada. Oleh karena itu, ada data lain yang juga perlu dikumpulkan untuk mendapatkan hasil yang optimal, yakni data transaksi dan penjualan.

 

Data transaksi dan penjualan tergolong data yang mudah diperoleh, karena data ini bisa dikumpulkan melalui operasional bisnis ketika melayani pelanggan. Namun, bukan berarti pengumpulannya sendiri dapat dilakukan ala kadarnya.

 

Untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat, maka data yang akan dianalisis pun tentu harus dikumpulkan dengan keakuratan yang sama. Nah, di sinilah muncul potensi masalah di mana data penjualan dan transaksi yang dilakukan pelanggan hanya dicatat sekenanya saja, sehingga hasil analisis yang diperoleh pun tak dapat digunakan untuk meningkatkan angka penjualan secara maksimal.

 

Kesalahan pencatatan sangat mungkin terjadi jika aktivitas ini dilakukan secara manual. Di samping itu, pencatatan secara manual akan menyulitkan ketika ingin menganalisis pola karena data yang dikumpulkan rentan mengalami ketidaklengkapan; misalnya saja terlalu sulit untuk mencatat waktu yang akurat untuk setiap transaksi yang berhasil dilakukan.

 

Untuk menghindari potensi masalah, pencatatan keuangan yang sistematis, khususnya yang dilakukan secara otomatis, menjadi sesuatu yang sangat disarankan.

 

 

Temukan Korelasi dari Setiap Data yang Dikumpulkan

Setelah kelengkapan data sudah dipastikan, mulai dari data pelanggan dan juga data penjualan, langkah berikutnya adalah mulai menganalisis data-data tersebut.

 

Beberapa orang menganggap kata analisis sebagai momok yang mengerikan karena repot dan sulitnya melakukan hal yang satu ini. Namun, sebenarnya kegiatan analisis bukanlah sesuatu yang sulit ketika yang ingin dipahami adalah adanya pola, karena analisis tersebut dapat dilakukan semudah mencari kaitan antara data yang satu dengan data yang lain.

 

Sebagai contoh, coba cari tahu apakah usia pelanggan berhubungan dengan performa penjualan produk. Misalnya saja, apakah pembelian produk A lebih banyak dilakukan oleh pelanggan yang berusia remaja, atau lebih tua? Bagaimana dengan produk B? Atau mungkin apakah ada kaitan antara jarak rumah seorang pelanggan dengan kebiasaannya mendatangi tempat usaha di waktu-waktu tertentu?

 

Hubungan antardata inilah yang nantinya membentuk sebuah pola yang dapat dimanfaatkan untuk merancang strategi pemasaran maupun promo yang lebih tepat sasaran, sesuai dengan pasar yang memang ditarget. Dengan demikian, angka penjualan pun bisa lebih ditingkatkan karena produk maupun jasa yang dimiliki dipasarkan kepada target yang sesuai.

 

Proses ini akan lebih mudah dilakukan ketika sistem keanggotaan diterapkan. Selain dapat mengumpulkan data yang lebih akurat, hasil pemetaan pola ini nantinya juga dapat dimaksimalkan untuk meningkatkan kepuasaan pelanggan yang menjadi anggota; menumbuhkan rasa loyal di diri pelanggan dan menjaga tingkat retensi yang dimilikinya.