: WIB    —   
indikator  I  

Berapa jumlah customer saya

Berapa jumlah customer saya
Founder Of Lightora UMN Incubator

Pertanyaan di atas mungkin sulit dijawab oleh sejumlah orang. Namun, jika memiliki sistem elektronik yang baik, kita bisa menghitung jumlah customer atau pelanggan dengan baik.

Tapi tetap saja, jika Anda tanyakan kepada pelaku bisnis yang sudah menjalankan satu atau beberapa sistem, maka jawaban tetap tak mudah.

Kenapa bisa demikian? Karena sistem kita mungkin bisa punya customer yang sama namun terdata lebih dari satu kali atau duplikat. Pada saat terjadi kasus tersebut, dua atau lebih data tersebut harus dihitung sebagai satu customer. Duplikasi itu tak bisa terdeteksi karena penulisannya serupa tapi tak sama alias tak standar.

Sebagai contoh, "Toko Surya Gemilang" ditulis dengan "Tk Surya Gemilang", "Amir Wiharja" ditulis dengan "Amir Wihardja", "Sri Elysa" ditulis dengan "Sri Elisa", "Nur Handayani" ditulis dengan "Handayani Nur", dan seterusnya.

Sistem komputer konvensional akan mengenalnya sebagai data yang berbeda. Jika dicek secara manual, nama tersebut dengan alamat yang kira-kira sama pastilah bisa dideteksi.

Masalahnya, dengan jumlah data ratusan ribu hingga jutaan, butuh tenaga dan waktu yang lama dengan cara manual. Dan setiap penambahan data baru, perlu dicek ulang. Terbayang kerugian yang diakibatkannya, bukan?

Hal inilah yang membuat masalah dan tak mudah dipecahkan dan salah satu kasus untuk penggunaan big data yang paling sering dan berguna.

Setiap bisnis harus dapat menarik manfaat dengan data pelanggan yang benar dan tak ada duplikasi. Karena, bom waktu berupa pembengkakan biaya, baik operasional maupun pemasaran akan semakin besar.

Sebagai contoh jika kita memiliki 10 juta data customer, gabungan dari dua sistem-sistem retail offline dan e-commerce-dan kita melakukan kampanye marketing dari data tersebut. Jika biaya tiap customer Rp 1.000, total pengeluaran mencapai Rp 10 miliar.

Namun ternyata setelah dicek ulang, hanya ada 7 juta data customer unik. Maka biaya yang dikeluarkan hanya Rp 7 miliar. Kita bisa hemat Rp 3 miliar.

Dengan persaingan yang kian ketat dan giatnya transformasi digital pada berbagai bisnis, terutama konglomerasi dengan banyak unit bisnis, perapian data customer mutlak dilakukan.

Sayangnya, skillset dan teknologi yang diperlukan beda dengan perkuliahan IT pada umumnya, sehingga tenaga IT saat ini banyak yang tak mampu menjawab tantangan tersebut. Spesialisasi dan pengetahuan khusus di bidang data management, computer science dan statistik diperlukan.

Dunia data penuh dengan analisa isi, dan isi data sangat spesifik untuk tiap demografik. Sebagai contoh, data nama di Bali punya banyak sekali kemiripan sehingga kelengkapan data sangat diperlukan.

Namun solusi untuk hal ini sudah ada dan nyata. Dengan fokus dan pengalaman yang dimiliki oleh tim teknis dari penulis dan Kontan Academy, mudah-mudahan kami dapat menghasilkan workshop dan mengenalkan produk perapian data customer, sehingga Anda dapat mendapat jawaban pasti dari pertanyaan, "Berapa jumlah customer saya?"

 

Sumber: Harian KONTAN edisi 16 Januari 2017


Close [X]