Customer Relationship Management: The Next Wave in CRM

The Next Wave in CRM : Marketing Automation and Analytics Dengan ditetapkannya CRM sebagai disiplin ilmu formal di pertengahan tahun 1990-an, fokus utama CRM lebih berorientasi pada operasional CRM – yaitu pelayanan sehari-hari pelanggan melalui salesman atau service reps, atau web, Voice Response Unit (VRU) dan media otomatis lainnya. Sebagai hasilnya, sejumlah besar uang dan usaha (menurut Meridien Research : US$ 10 Milyar di tahun 2001) telah diinvest untuk pasar CRM, dengan fokus utama di Sales Force Automation (SFA) dan Call Center Integration (CTI), dan juga pengembangan web. Hal ini tidaklah mengejutkan, dimana divisi ini memang merupakan cost centers dalam suatu perusahaan, yang bertanggung jawab langsung atas pendapatan perusahaan. Dan juga divisi tersebut memiliki high visibility kepada top management, yang tertarik efisiensi dan efektivitas operasi divisi tersebut. Sehubungan dengan kegagalan beberapa projek ambisius, CRM telah mendapat bermacam-macam review baik yang baik maupun yang buruk dalam beberapa tahun terakhir ini. Salah satu unsur paling penting yang hilang dalam implementasi CRM adalah kurangnya integrasi antara proses marketing dengan analisa pelanggan. Perusahaan mulai menyadari bahwa hal tersebut merupakan komponen penting dalam keberhasilan customer management program, di mana hal ini kurang diperhatikan di masa lalu. Konsolidasi Informasi Pelanggan Untuk benar-benar cepat mengelola relasi dengan pelanggan sebaik-baiknya, sangatlah penting untuk mengetahui sifat dari pelanggan yang ada seperti nilai mereka bagi perusahaan, baik pada masa lalu, masa sekarang dan masa yang akan datang, faktor-faktor yang dapat mendorong nilai tersebut dan metode yang dibutuhkan untuk memaksimalkan nilai ini. Untuk itu diperlukan informasi pelanggan yang komprehensif dengan kualitas yang tinggi secara detail. Juga dibutuhkan kemampuan analisa untuk mensegmentasi pelanggan dan membuat model-model untuk mengerti apa yang menjadi driver atau penggerak dari customer profitability, termasuk apa yang dapat dilakukan untuk membuat pelanggan menjadi lebih menguntungkan di masa yang akan datang. Dan divisi marketing perusahaan adalah yang paling sesuai untuk peran ini. Seringkali, data pelanggan tersebar dalam berbagai system yang berbeda-beda dalam suatu perusahaan. Seperti sistem dengan channel / saluran khusus ( Call center atau web ) atau sistem khusus produk ( billing atau service history ). Kadangkala, data tersebut dikonsolidasi dalam single repository, seperti enterprise data warehouse, yang tidak didesain dengan karakteristik yang berpusat pada pelanggan (customer centric). Langkah pertama untuk kesuksesan marketing automation adalah pembuatan data mart marketing – dengan informasi pelanggan yang akurat dan komprehensif, misalnya kapan pertama kali kontak dengan pelanggan tersebut dan penjualan, email dan surat, service, sampai kepada pendapatan yang dihasilkan, biaya yang telah dikeluarkan, sebagai tambahan untuk data demografi yang lengkap. Membuat Informasi Mudah Diakses Marketing data marts umumnya memiliki 3 aplikasi utama : Menyediakan customer intelligence “on the fly”. Umumnya dilakukan dengan business intelligence tool, seperti OLAP ( on line analytical processing ) atau reporting tool seperti Microstrategy, Cognos, Business Objects or Brio. Komponen dari customer intelligence memperbolehkan seorang marketing analyst atau manager yang tidak memiliki kemampuan programming, untuk melakukan query pada database untuk mengerti pola perilaku, menentukan segmentasi pelanggan, melakukan exploratory analyses, dan mendapatkan pengertian yang mendalam tentang pelayanan. Aplikasi kedua lebih berkaitan dengan analisa yang lebih detail dan seringkali disebut sebagai Data Mining. Fungsi ini umumnya dilakukan oleh statistical analysts yang sudah berpengalaman. Mereka menggunakan aplikasi seperti cluster analysis untuk mensegmentasi pelanggan atau neural nets atau regresi untuk memprediksi perilaku dari pelanggan per individu di masa yang akan datang, berdasarkan data yang telah ada. Sejumlah software program yang dapat membantu fungsi ini seperti SAS, SPSS dan Quadstone. Aplikasi ketiga dari marketing data marts adalah campaign management systems yang telah populer sejak tiga tahun terakhir ini. Aplikasi ini memperbolehkan pengguna atau user (setelah mengikuti training), untuk mengotomatisasi pemilihan pelanggan untuk berbagai penawaran dan pesan. Hasilnya didasarkan pada decision rules yang simple atau kompleks. Juga dapat digunakan untuk menciptakan suatu kelompok kontrol untuk mengestimasi peningkatan efektivitas yang sebenarnya. Sebagai tambahan, aplikasi ini juga dapat mengukur respon dari setiap pelanggan atau mensegmentasi setiap penawaran. Aplikasi untuk campaign management dapat dibeli sebagai stand alone software (Unica, Protagona, SAS) atau sebagai bagian dari paket CRM yang terintegrasi (Siebel, PeopleSoft, SAP, E.piphany). Mengapa Membuat Data Mart? Bagi seorang manager, untuk memutuskan menginvestasi aplikasi tersebut di atas, perlu mempertimbangkan beberapa hal : Apakah investasi tersebut dapat dipertanggungjawabkan? Dapatkah dibuat suatu studi kasus yang viable? Apakah proses marketing yang direct dan interaktif pada saat ini sudah cukup canggih untuk mengambil keuntungan dari teknologi ini ? Apakah anda harus membeli dan mengintegrasikan aplikasi tersebut di perusahaan atau apakah anda harus mengalihdayakan /outsource aplikasi ini ? Jika anda memutuskan untuk mendesign system anda sendiri, pilih aplikasi yang paling sesuai dengan aplikasi CRM dan keahlian teknologi yang sudah ada (contoh : jangan membeli aplikasi yang hanya berjalan di Oracle database jika selama ini aplikasi anda menggunakan database SQL Server). Apakah divisi marketing di perusahaan anda sudah memiliki keahlian yang sesuai? Apakah dibutuhkan individu yang dapat mengintegrasikan marketing dengan IT, mengerti SQL dan struktur data dan membuat model ? Mengintegrasikan sistem analitical dengan sistem CRM di perusahaan anda, baik untuk input ( orang yang dikontak oleh sales person ) maupun output (misalnya kustomisasi pengalaman pelanggan ketika mengunjungi website) . Tantangan terbesar adalah relasi antara divisi marketing dengan IT. Secara tradisional, kedua divisi tersebut belum berinteraksi dengan baik. Divisi IT mungkin hanya sedikit mengerti tentang analytical database, setelah bekerja dengan para vendor, yang sering mendesign system untuk operasional. Divisi IT juga kurang memiliki pengetahuan tentang proses marketing dan pengguna. Perkembangan Terkini Perintis dalam marketing automation adalah real time marketing. Walaupun sudah banyak aplikasi yang tersedia untuk membantu perusahaan dalam menawarkan produk kepada pelanggan, sekarang ini banyak aplikasi terbaru yang bermunculan di pasar. Aplikasi real time marketing dapat membantu anda mengkombinasikan pengetahuan anda tentang perilaku dan profit pelanggan di masa yang lalu dengan informasi yang ada ( secara concurrent dengan telpon atau web ). Perusahaan yang telah berhasil menyatukan otomasi marketing, sistem proses analitikal telah memperoleh return on investment yang signifikan. Contoh : penyedia jasa telepon selular dapat mengurangi biaya akuisisi pelanggan sampai setengahnya dalam waktu 3 bulan setelah mengimplementasikan sistem tersebut. Pendapatan yang diperoleh meningkat sampai 1500% dari nilai investasi dalam tahun pertama. Sebuah bank besar dapat recoup seluruh investasi dari analitical marketing dalam waktu setahun setelah implementasi. Usaha ini cenderung kurang beresiko dan lebih fokus dan terkontrol. Sangatlah penting untuk diingat bahwa kunci untuk sukses dalam program marketing automation adalah usaha yang seimbang antara manusia ( karyawan dan pelanggan ) dan proses. Jangan termakan oleh masukan dari software vendor atau perusahaan konsultan untuk bersandar pada teknologi saja. Periksa juga referensi dari perusahaan software analitik dan sistem integrasi – termasuk klien yang sudah memakai jasa mereka. Juga perhatikan basic skills dari karyawan perusahaan anda, apakah mereka mendapatkan training, dan yang paling penting, insentif untuk melakukan suatu hal yang berbeda jika sistem dan proses yang baru diimplementasikan. Pengalaman mengajarkan bahwa proses ini sebaiknya dilakukan secara incremental, setahap demi setahap, membangun kredibilitas, skills, goodwill dan value, dan kemungkinan untuk berhasil akan lebih besar. Source : Eechambadi N., "The Next Wave in CRM : Marketing Automation and Analytics", March 2002, www.crmguru.com