Seperti yang kita tahu, customer segmentation merupakan proses membagi pelanggan menjadi beberapa kelompok kecil dengan masing-masing karakteristik yang berbeda. Sehingga perusahaan dapat menyesuaikan pengalaman pelanggan yang lebih personal, dan dapat menjadi peluang untuk mendorong keuntungan lebih tinggi dari setiap segmen tersebut.

Menentukan Parameter Utama untuk Customer Segmentation

Langkah awal dalam customer segmentation adalah menentukan parameter yang relevan dengan tujuan perusahaan. Parameter ini bisa berupa data demografis, perilaku pelanggan, atau nilai ekonomi seperti customer lifetime value. Kriteria yang tepat nantinya akan membantu perusahaan dalam mengidentifikasi pelanggan dengan kemungkinan penutupan transaksi yang tinggi.

Menggunakan Data Demografis sebagai Identifikasi Awal

Data demografis merupakan kumpulan informasi pelanggan yang meliputi rentang usia, jenis kelamin, atau lokasi geografis. Informasi dasar ini sangat berguna bagi bisnis untuk membedakan kelompok pelanggan berdasarkan kebutuhan mereka. Data ini dapat diperoleh dari proses survei, wawancara ataupun formulir pendaftaran.

Secara garis besar informasi demografis dapat ditampilkan sebagai berikut:

• Segmen pelanggan 1: rentang usia 18-25 tahun, perempuan, tinggal di perkotaan.
• Segmen pelanggan 2: rentang usia 26-35 tahun, perempuan, tinggal di tepi kota.
• Segmen pelanggan 3: rentang usia 36-45 tahun, perempuan, tinggal di pedesaan.

Berdasarkan ketiga segmen tersebut, perusahaan dapat mengembangkannya menjadi sebuah persona pelanggan untuk mengerucutkan target audiens secara spesifik.

Menganalisa Perilaku Pelanggan untuk Menentukan Kebiasaan Pembelian

Selain data demografis, pelanggan juga dapat dibagikan berdasarkan perilaku mereka saat berinteraksi dengan perusahaan. Data perilaku pelanggan biasanya akan meliputi informasi frekuensi pembelian, preferensi produk, dan waktu yang dibutuhkan pelanggan saat berinteraksi dengan perusahaan.

Melalui data-data tersebut, perusahaan dapat melihat gambaran terkait kebiasaan pelanggan mereka. Melalui jenis data ini perusahaan dapat melakukan analisis, apakah segmen pelanggan tersebut cenderung melakukan pembelian berulang atau tertarik pada produk dengan harga yang lebih tinggi.

Mengukur Customer Lifetime Value

Customer Lifetime Value (CLV) merupakan sebuah metrik yang digunakan untuk mengukur potensi kontribusi pelanggan secara finansial selama melakukan transaksi dengan perusahaan. Menghitung CLV dapat membantu perusahaan untuk mengenali pelanggan memiliki kontribusi paling besar.

Jika pelanggan tersebut memiliki nilai CLV yang tinggi, maka perusahaan dapat memprioritaskan mereka dalam strategi pemasaran. Karena selain berkontribusi secara materi, pelanggan dengan nilai CLV yang tinggi cenderung memiliki loyalitas yang tinggi. Kemungkinan besar mereka akan melakukan pembelian berulang dalam jangka panjang, bahkan mereka dapat dengan sukarela merekomendasikan produk kepada orang terdekat mereka.

Alat dan Teknologi yang Mendukung Proses Segmentasi

Dalam era digital yang berkembang pesat, mengumpulkan ketiga jenis data di atas akan menjadi lebih efektif dengan bantuan teknologi atau sebuah alat. Dengan tingkat akurasi yang tinggi, data digital dapat mempercepat proses pengambilan keputusan karena datanya yang dapat dibuktikan secara empiris.

Data interaksi pelanggan dalam platform digital dapat menjadi senjata rahasia dalam customer segmentation. Teknologi seperti CRM dan chatbot Instagram menjadi salah satu metode pengumpulan data tentang preferensi dan kebutuhan pelanggan yang dapat digunakan oleh perusahaan.

Dengan memanfaatkan teknologi, bisnis dapat mengidentifikasi peluang tersembunyi dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal.

Memanfaatkan AI untuk Customer Profiling

Kecerdasan buatan (AI) menjadi teknologi terbaru yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi proses customer segmentation. Kemampuan AI dalam menganalisis data dalam jumlah besar mampu mendeteksi pola yang seringkali terlewatkan oleh manusia. AI juga dapat secara otomatis mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan, serta preferensi mereka melalui riwayat transaksi serta interaksi yang tercatat.

Misalnya seorang pelanggan lebih sering melakukan pembelian setelah berinteraksi dengan promosi tertentu, secara otomatis AI akan membentuk pola terkait pelanggan dengan karakteristik tersebut. Melalui pola data yang beragam ini, perusahaan dapat menyusun strategi untuk masing-masing karakteristik pelanggan.

Menggunakan Chatbot untuk Mengenali Pelanggan dari Cara Berinteraksi

Chatbot merupakan bagian dari program AI yang mampu menyediakan respon pelanggan dengan cepat. Penggunaannya dapat diintegrasikan ke dalam berbagai platform seperti Instagram hingga WhatsApp Business. Menggunakan chatbot menjadi cara yang efisien untuk memahami pelanggan melalui interaksi mereka dengan perusahaan.

Setiap pertanyaan, dan keluhan yang diungkapkan oleh pelanggan dapat menjadi data berharga dalam proses customer segmentation. Sehingga fungsi chatbot tidak hanya mempercepat respon pelanggan tetapi juga mencatat pola perilaku yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi segmen dengan potensi keuntungan tinggi.

CRM dan Analisis Data untuk Customer Segmentation Lanjutan

Dalam membentuk sebuah sistem terintegrasi untuk sektor bisnis, teknologi CRM (Customer Relationship Management) adalah alat yang sangat penting. Teknologi ini yang akan digunakan untuk mengelola data pelanggan secara terintegrasi. Dengan CRM, perusahaan dapat menyimpan sekaligus mengelola leads yang masuk melalui berbagai saluran.

Data yang disimpan dalam CRM akan menjadi sumber referensi yang akan dianalisis lebih lanjut untuk menciptakan segmen pelanggan yang lebih spesifik dan strategis. CRM juga memungkinkan perusahaan untuk melacak setiap perubahan yang terjadi dalam customer segmentation, sehingga segmentasi akan selalu relevan dan terbaru.

Mengoptimalkan Peluang dengan Customer Segmentation

Untuk memanfaatkan peluang sepenuhnya, penting untuk mengintegrasikan semua langkah segmentasi ke dalam strategi yang saling terhubung. Dari penggunaan AI untuk profiling, chatbot untuk analisis interaksi, hingga CRM untuk wawasan yang lebih dalam, semua alat ini membantu bisnis memahami pelanggan dengan lebih baik.

Dengan pendekatan berbasis data, perusahaan dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal, meningkatkan loyalitas, dan memaksimalkan keuntungan dari setiap segmen.

(ADV/BR)