Daftar Isi
Mengoptimalkan Personalisasi Pelanggan dengan Artificial Intelligence
Pendekatan personalisasi pelanggan yang sering digunakan oleh perusahaan cenderung terjebak dalam penggunaan data sensus yang terbatas. Branda hanya mengumpulkan informasi seperti jenis kelamin, usia, pekerjaan, dan tanggal lahir pelanggan. Kemudian, branda mengirim email personalisasi kepada pelanggan dan ribuan orang lain yang memiliki profil serupa dalam segmen pasar yang sama, berharap dapat menarik minat branda dengan promosi penjualan yang disesuaikan. Namun, sebenarnya hal tersebut bukanlah personalisasi yang sebenarnya. Personalisasi yang sebenarnya adalah ketika perusahaan benar-benar memahami minat dan gaya hidup individu pelanggan.
Artificial Intelligence (AI) membawa perusahaan lebih dekat ke tujuan tersebut dan memungkinkan branda untuk lebih memahami pelanggan branda. Dengan menggunakan teknik AI seperti machine learning, perusahaan dapat menganalisis perilaku pelanggan, sentimen, demografi, dan riwayat pembelian. Namun, manfaat ini hanya dapat diperoleh jika perusahaan benar-benar mempelajari dan menggunakan alat-alat ini dengan baik. Menurut laporan dari firma konsultan strategis NewVantage Partners, 92 persen perusahaan yang telah berinvestasi dalam teknologi AI melaporkan adanya peningkatan hasil yang dapat diukur. Angka ini meningkat dari hanya 48 persen lima tahun sebelumnya.
Penggunaan Strategi Personalisasi dengan Artificial Intelligence
Berikut adalah beberapa contoh penggunaan strategi personalisasi yang umum dan bagaimana AI mempengaruhinya:
1. Personalisasi pemasaran tradisional sering kali bergantung pada segmentasi berdasarkan persona, yang membagi pengguna menjadi kelompok berdasarkan demografi umum seperti usia, pendapatan, dan pekerjaan. Namun, data tersebut tidak benar-benar personal dan tidak menarik bagi minat dan gaya hidup individu. Dengan menggunakan algoritma AI, perusahaan dapat menemukan pola-pola yang lebih rinci dan menggunakan informasi tersebut untuk menyesuaikan strategi konten branda.
2. Spotify, platform streaming musik terkemuka, menggunakan machine learning untuk memahami preferensi pendengarnya. Branda menganalisis riwayat streaming pengguna untuk memberikan ringkasan mingguan konten musik yang dipersonalisasi. Spotify juga menggunakan AI generatif “DJ” yang memutar konten kustom untuk pendengar tanpa permintaan, sambil memberikan komentar tentang artis dan lagu dengan suara otomatis yang realistis.
3. Warner Bros Discovery dalam industri media dan hiburan menggunakan sistem rekomendasi konten berbasis AI untuk membantu pemirsa menemukan konten baru yang relevan berdasarkan kebiasaan menonton branda. Implementasi sistem personalisasi ini meningkatkan keterlibatan pengguna dengan acara yang direkomendasikan.
4. Situs e-commerce menggunakan filtrasi kolaboratif untuk brandomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pencarian online branda. Namun, seringkali sistem ini gagal brandomendasikan produk baru karena kurangnya pengetahuan tentang produk tersebut. Dengan menggunakan AI, perusahaan dapat membangun model yang lebih akurat dari portofolio produk branda untuk memberi makan mesin personalisasi AI branda.
5. ASOS, retailer e-commerce, menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis gambar dan teks deskriptif produk baru yang branda tambahkan ke situs branda. AI kemudian memetakan karakteristik produk dengan fitur produk yang paling mungkin menarik bagi setiap pelanggan, sehingga produk baru dapat direkomendasikan secara langsung kepada setiap pelanggan. ASOS juga menyediakan fitur Style Match yang menggunakan AI untuk mencari produk dengan warna dan gaya serupa berdasarkan gambar pakaian yang diunggah oleh pembeli.
6. Sistem penetapan harga berbasis aturan sering kali tidak dapat memperkirakan peristiwa masa depan seperti efek gangguan rantai pasokan dan perubahan harga pesaing yang dapat mempengaruhi permintaan. Dengan menggunakan AI, perusahaan dapat mengumpulkan dan menganalisis lebih banyak jenis data secara real-time, dan menyesuaikan harga produk atau layanan hingga ke tingkat regional atau bahkan pelanggan individu.
7. Uber menggunakan machine learning untuk menyesuaikan tarif secara langsung berdasarkan waktu hari, riwayat perjalanan pribadi pengguna, dan bahkan daya baterai ponsel pengguna. Hal ini memungkinkan Uber untuk menawarkan tarif yang lebih sesuai dengan kondisi dan preferensi pengguna.
8. AI memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan menganalisis lebih banyak data tentang konsumen secara real-time. Data ini meliputi kebiasaan navigasi konsumen di situs web, interaksi pengguna dengan fitur-fitur dalam aplikasi seluler brand, serta analisis sentimen dari pesan pelanggan atau panggilan telepon. Dengan menggunakan data ini, perusahaan dapat membangun model analitik prediktif untuk memberikan tindakan terbaik berikutnya kepada pelanggan.
Kesimpulan
Artificial Intelligence (AI) telah membawa perusahaan lebih dekat ke personalisasi yang sebenarnya dalam customer experience. Dengan menggunakan teknik AI seperti machine learning, perusahaan dapat menganalisis data pelanggan dengan lebih mendalam, memahami minat dan gaya hidup individu, dan menghasilkan strategi personalisasi yang lebih efektif. Dalam era digital yang semakin maju, AI menjadi alat yang sangat berguna bagi perusahaan dalam memahami dan memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih baik. Dengan memanfaatkan artificial intelligence, perusahaan dapat menciptakan customer experience yang lebih personal dan relevan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memperkuat hubungan jangka panjang dengan branda.
