Customer Data Integration: Pengertian, Jenis, dan Strateginya

Anda sebagai pelaku bisnis atau stakeholder mungkin seringkali mendengar atau bahkan menggunakan istilah customer data management untuk menjelaskan proses pengelolaan data pelanggan atau data wrangling yang mencakup upaya mengumpulkan (data mining), menyimpan (data retention), menganalisis (data analysis), memetakan (data mapping), dan memperbarui (data enrichment) atau memperbaiki data (data manipulation). Namun, lebih dari itu, Anda dapat merepresentasikan data pelanggan (data visualization) secara luas dengan memahami konsep customer data integration.

Pengintegrasian data ini menjawab kebutuhan perusahaan dalam mengolah data pelanggan (data preprocessing). Di mana data pelanggan berperan penting sebagai sumber daya yang paling berharga dalam proses operasional bisnis (menurut salah satu laporan dari Economist.com). Serta menjadi tolak ukur perusahaan (business benchmarking) dalam memahami pelanggan (customer acknowledgement) dan memenuhi kebutuhan pelanggan secara lebih tepat.

Dengan begitu, setiap perusahaan dari berbagai niche bisnis dapat menargetkan konsumen (konsep strategi STP) di sekitar segmen pasar bisnis (market segmentation). Lantas, sebenarnya apa yang dimaksud dengan strategi customer data integration? Hal-hal apa saja yang perusahaan butuhkan dalam mengintegrasikan data pelanggannya?

Apa Itu Customer Data Integration?

Secara teori, customer data integration (CDI) adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan mengelola data dari berbagai titik kontak pelanggan, seperti rincian kontak, data riset pasar (market research), media sosial, dan survei pelanggan.

Tujuannya untuk mengidentifikasi perilaku pelanggan (customer behavior), preferensi pelanggan beserta demografi (buyer persona), permintaan pasar, dan sekaligus permasalahan pelanggan (konsep behavioral segmentation). Nantinya, data-data pelanggan tersebut akan tersimpan di satu tempat sehingga perusahaan memiliki gambaran besar nan luas tentang basis pelanggannya.

Pandangan holistik tentang pelanggan yang menjadi target pasar perusahaan itu akan bermanfaat bagi banyak tim di dalam lingkungan bisnisnya, mulai dari tim marketing, sales force, customer service dan support, serta public relation (PR).

Baca Juga:

• 8 Metrik Customer Experience Untuk Ukur Pengalaman Pelanggan
• Data Management Platform (DMP): Arti, Manfaat, dan Cara Kerja

Mengapa Customer Data Integration Penting Bagi Perusahaan?

CDI membantu perusahaan agar segala strategi bisnisnya berfokus pada pelanggan (customer-centric) serta menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih personal (konsep personalized marketing) dan memuaskan (customer satisfaction). Dengan memberi pandangan yang tepat tentang proses pengambilan keputusan bisnis berbasis data dan insight mengenai hubungan pelanggan dengan pihak perusahaan (customer relationship).

Dengan begitu, manajer perusahaan dapat meningkatkan produktivitas penjualan bisnis dan merampingkan manajemen proses bisnis seperti penagihan, pengiriman, pengembalian, dan lain-lain. Selain itu, CDI juga bermanfaat dalam hal seperti:

• Meminimalisir waktu, tenaga, dan sumber daya perusahaan dalam menghimpun data dan menghilangkan data duplikat (data cleansing).
• Memahami siklus perjalanan pelanggan (customer lifecycle) dalam proses pembelian produk atau layanan tertentu (customer buying cycle) ketika melakukan sales call.
• Membantu tim marketing perusahaan dalam membangun marketing communication terbaik dengan menargetkan strategi pemasaran beserta kampanye iklan pemasarannya (marketing campaign) yang paling efektif. Dengan tujuan untuk mempertahankan pelanggan lama, menjangkau atau mengakuisisi pelanggan prospek baru (prospecting), serta mengatasi ketidakmampuan bisnis dalam menjaga loyalitas pelanggannya (customer turnover) yang menyebabkan customer churn.
• Membantu tim produksi dalam mengumpulkan feedback pelanggan yang mana nantinya berguna untuk mengembangkan produk dan meluncurkan produk yang sesuai dengan keinginan pelanggan.
• Membantu tim sales dan customer service dalam meningkatkan angka konversi pelanggan (conversion rate) atau lead generation dengan cara berfokus pada pelanggan (customer-oriented) yang berkemungkinan besar akan membeli produk bisnisnya. Baik itu dengan upselling atau cross-selling, sehingga volume penjualan bisnis juga akan meningkat (sales growth).

Baca Juga:

• 5 Cara Efektif Mengurangi Customer Acquisition Cost (CAC)
• Cara Mengoptimalkan Customer Delight untuk Melampaui Ekspektasi Pelanggan

Jenis Teknik Customer Data Integration

Nah, setelah memahami pengertian, fungsi, dan manfaat CDI, Anda harus memahami lalu memilih jenis integrasi data yang terbaik bagi bisnis. Beberapa di antaranya adalah sebagai berikut.

1. Data Consolidation

Konsolidasi data merujuk pada penggunaan teknologi ETL (extract, transform, load) untuk mengumpulkan data dari beberapa sumber. Kemudian, data-data tersebut akan dirapikan dan diterjemahkan ke dalam format bahasa yang dapat dibaca manusia, lalu disimpan dalam satu penyimpanan data. Tujuannya adalah untuk mengurangi jumlah lokasi penyimpanan data.

2. Data Propagation

Propagasi data artinya upaya menduplikasi data yang ada di lokasi penyimpanan aslinya. Metode ini adalah pilihan terbaik ketika tim perusahaan Anda hanya akan menggunakan beberapa tools dan sumber data yang memerlukan proses berbagi data.

Misalnya, tim marketing memilih menggunakan Marketo untuk membantu proses kampanye email yang lebih otomatis dan tim sales menggunakan Salesforce untuk mengotomasi proses penjualan. Nah, ketika melakukan propagasi data, kedua tim tersebut akan memerlukan akses ke data pelanggan yang sama.

3. Data Virtualization

Singkatnya, data virtualization merupakan metode pengintegrasian data yang mana umumnya menggunakan interface tertentu untuk menyediakan data yang unik dan real-time dari berbagai sumber dengan berbagai model data.

4. Data Federation

Data federation atau data ingestion adalah salah satu bentuk data virtualization yang dilakukan dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber. Lalu membuatnya tersedia di satu database virtual untuk nantinya digunakan oleh tools business intelligence tertentu. Jenis data integration ini hampir mirip dengan data consolidation, hanya saja data federation tidak menggabungkan data.

5. Data Warehouse

Hampir sama seperti data federation, data warehouse adalah sistem yang menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu penyimpanan data tunggal. Data tersebut bersifat terpusat dan konsisten untuk mendukung analisa bisnis, data mining, artificial intelligence (AI), dan machine learning.

Dalam penerapannya, data warehouse akan menyimpan banyak data dari berbagai sumber operasional dalam perusahaan ke dalam satu database yang komprehensif. Nantinya, hasil pemrosesan data tersebut akan berguna untuk analisa data.

Langkah Strategi Customer Data Integration

Setelah memahami jenis-jenis teknik pengintegrasian di atas, Anda bisa mulai menerapkan penggunaan CDI dengan mengikuti sejumlah langkah-langkah di bawah ini.

1. Pilih sumber data yang valid. Mulai dari media sosial, survei, transkrip call center, email, hasil interview pelanggan, dan lain sebagainya.
2. Jelaskan tujuan bisnis melakukan pengintegrasian data. Buat target bisnis perusahaan dalam mengintegrasikan data pelanggan dengan memilih metrik atau KPI yang relevan.
3. Tentukan kategori data. Maksudnya, identifikasi dan kategorikan siapa saja dalam tim bisnis perusahaan yang dapat mengakses data pelanggan. Selain itu, jabarkan pula alasan atau peran anggota tim selama mengakses data.
4. Tentukan kebijakan, prosedur, aturan, dan timeline pelaksanaan atau penggunaan CDI. Timeline di sini akan tergantung pada jenis tools business intelligence terkait data integration yang bisnis gunakan. Dengan tools teknologi yang berkualitas baik, Anda dapat memilah timeline dan jenis metode integrasi yang mana menentukan urutan proses bisnis.
5. Integrasi data secara manual oleh tim IT bisnis atau secara terotomasi menggunakan tools yang didukung Google Analytics.
6. Gunakan platform khusus customer data integration yang sesuai dengan kebutuhan dan ekspektasi bisnis. Sebut saja customer data platform yang merupakan software khusus untuk membuat catatan data pelanggan yang persisten dan konsisten.

Itulah beberapa penjelasan singkat customer data integration yang perlu Anda ketahui. Di samping itu, Anda harus ingat bahwa proses pengintegrasian data pelanggan bukanlah aktivitas yang hanya dilakukan satu kali. Anda harus mengulangi serangkaian langkah di atas untuk bisa membuat tampilan terpadu dari pelanggan Anda. Temukan data yang paling cocok untuk kebutuhan perusahaan Anda.

Baca Juga:

• Wajib Tahu, Inilah Perbedaan Data Analytics dan Data Analysis!
• Memahami Manfaat Penerapan Data Science untuk Bisnis di Era Marketing 5.0