Kualitas Data Pelanggan: Baik, Buruk, dan Jelek

Data adalah sumber kehidupan perusahaan dan pendorong utama dalam memandu strategi dan pertumbuhan bisnis. Tetapi jika data tidak valid, tidak lengkap, atau tidak akurat, semuanya bisa menjadi buruk dengan cepat. Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi baik, buruk, dan buruknya salah satu aset terbesar yang dimiliki perusahaan – data pelanggannya – dan apa yang harus dilakukan perusahaan untuk memastikan data pelanggan berkualitas tinggi.

Buruknya Kualitas Data

Kebenaran yang buruk adalah bahwa kualitas data yang buruk menyebar dan mahal. Harvard Business Review memperkirakan hanya 3 persen data perusahaan yang memenuhi standar kualitas dasar. Gartner memperkirakan dampak keuangan rata-rata dari kualitas data yang buruk pada organisasi adalah $15 juta per tahun. Dan IBM melaporkan data yang buruk merugikan ekonomi AS sekitar $3,1 triliun per tahun.

Buruknya Kualitas Data

Tentu saja, ada angka dolar yang bisa langsung dihubungkan dengan kesalahan data. Tetapi ketika masalah kualitas data tidak terselesaikan, mereka akan membebani perusahaan lebih banyak lagi. Kualitas data yang buruk menyebabkan hilangnya efisiensi operasional, efektivitas kampanye, dan keunggulan kompetitif, dan dapat memiliki konsekuensi yang luas ketika digunakan untuk pengambilan keputusan strategis.

Faktanya, Gartner memperkirakan kualitas data yang buruk adalah alasan utama 40 persen dari semua inisiatif bisnis gagal mencapai manfaat yang ditargetkan. IBM melaporkan 1 dari 3 pemimpin bisnis tidak mempercayai informasi yang mereka gunakan untuk membuat keputusan. Dan 84 persen CEO mengatakan bahwa mereka khawatir dengan kualitas data yang menjadi dasar keputusan mereka. Jelas, ada kebutuhan untuk menilai dan memahami masalah kualitas data dan menerapkan strategi dan alat untuk memperbaikinya.

Kualitas Data yang Baik

Di sisi lain, ada dampak positif yang luar biasa ketika perusahaan menganggap serius kualitas data dan:

• Menerapkan proses pembersihan data
• Cegah duplikat memasuki database mereka
• Cegah kesalahan entri data di mana pun data kontak diambil

Ketika perusahaan memperjuangkan kualitas data, dan terus menilai kegunaan data mereka, mereka menuai hasilnya. Faktanya, para peneliti di University of Texas memperkirakan peningkatan kegunaan data bahkan 10% akan meningkatkan pendapatan bagi perusahaan-perusahaan Fortune 1000 lebih dari $2 miliar per tahun.

Dengan data berkualitas tinggi, perusahaan lebih gesit, produktif, dan kompetitif. Beberapa dari banyak manfaat kualitas data yang baik meliputi:

Peningkatan Keterlibatan, Kepuasan, dan Retensi Pelanggan

Semakin banyak yang Anda ketahui tentang pelanggan Anda, semakin siap Anda untuk:

• Kenali kebutuhan mereka dan beli sinyal
• Tingkatkan permintaan atau ciptakan
• Bangun hubungan pelanggan yang bermakna
• Personalisasi pesan kampanye
• Berikan pengalaman pelanggan yang luar biasa

Akurasi dan Konsistensi Data

Banyak perusahaan bekerja di sistem atau platform data yang berbeda. Mereka mungkin memperoleh daftar pelanggan baru ketika mereka menggabungkan atau mengambil mitra. Mereka mungkin menerima prospek secara otomatis dari sumber luar dan mengumpulkan data pelanggan di berbagai platform. Misalnya, perusahaan mungkin mengumpulkan data dari formulir prospek web, pameran dagang, dan sistem tempat penjualan. Properti hotel dan restoran mungkin menerima petunjuk dari situs reservasi online. Dealer mobil mungkin memiliki database yang terintegrasi dengan jaringan dealer.

Semua sistem dan sumber yang berbeda ini menyebabkan inkonsistensi dalam pengumpulan data dan kebutuhan untuk tidak hanya membersihkan, tetapi juga membakukan data. Standardisasi dapat membantu perusahaan menghindari duplikat yang mahal dan kesalahan lain yang membuat tim penjualan frustrasi dan berdampak pada biaya kampanye.

Pandangan Pelanggan 360 Derajat

Penjualan, pemasaran, dan tim sukses pelanggan berbicara banyak tentang mendapatkan pandangan 360 derajat dari pelanggan. Mengapa ini penting? Pelanggan, baik konsumen untuk B2C atau klien untuk B2B, mengharapkan personalisasi dan pengalaman pelanggan yang luar biasa. Tidak ada cara untuk menyampaikannya tanpa data yang solid dan akurat tentang pelanggan tersebut. Selain itu, semakin Anda memiliki pandangan 360 derajat tentang pelanggan, semakin baik Anda dapat mengidentifikasi pelanggan ideal Anda dan mengembangkan persona pembeli yang akurat.

Untuk membangun gambaran yang lebih besar tentang pelanggan Anda dan minat mereka, tambahkan database Anda dengan informasi yang dikumpulkan secara internal dan eksternal.

• Dorong semua orang yang terhubung dengan pelanggan untuk menambahkan informasi relevan yang telah mereka pelajari ke database
• Gunakan pertanyaan penemuan untuk memahami kebutuhan prospek dengan lebih baik, dan sertakan detail tersebut dalam catatan prospek
• Manfaatkan sumber data eksternal yang bereputasi baik – seperti data sensus, catatan publik, catatan properti, data transaksional, informasi kredit, dan database konsumen yang sangat dihormati – untuk menambahkan detail yang berguna
• Tambahkan atribut data perilaku, geografis, demografis, firmografi, berbasis vertikal, dan lainnya

Bergantung pada apa yang Anda tawarkan dan siapa yang Anda targetkan, Anda mungkin merasa berharga untuk menambahkan hal-hal seperti usia, jenis tempat tinggal, status kepemilikan rumah, jumlah anak di rumah dan usia mereka, jumlah dan jenis hewan peliharaan di rumah, informasi otomotif, dan status pernikahan.

Efektivitas Kampanye

Semakin kuat data Anda, semakin besar kemampuan Anda untuk mengirim pesan yang tepat kepada audiens yang tepat. Misalnya, penyewa di kondominium di mana kebutuhan pemeliharaan tercakup bukanlah target audiens untuk mempromosikan mesin pemotong rumput, instalasi kolam renang, layanan atap, dan produk pencahayaan luar ruangan Anda. Tetapi penyewa itu mungkin menjadi target yang tepat untuk mempromosikan penawaran pinjaman rumah, toko ritel khusus lokasi, peluang sewa lainnya, dan pembangunan rumah baru.

Selain itu, memperkaya data secara aktif membantu Anda menghubungkan titik-titik. Semakin banyak Anda tahu tentang pelanggan Anda, semakin banyak wawasan yang Anda peroleh tentang apa yang memotivasi mereka, jenis produk apa yang mereka cari, dan saluran komunikasi apa yang mereka sukai. Dan ketika Anda dapat mengasah atribut dan minat pelanggan terbaik Anda, Anda dapat menggunakan informasi tersebut untuk menemukan lebih banyak dari mereka.

Pengurangan Biaya dan Peningkatan Efisiensi

Kualitas data pelanggan yang tinggi juga membantu Anda mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.

Misalnya, memastikan Anda bekerja dengan alamat fisik terverifikasi untuk kampanye surat langsung adalah penghemat waktu dan uang. Ini bukan hanya tentang menghemat biaya ongkos kirim secara keseluruhan. Anda juga dapat menurunkan biaya cetak untuk kampanye dengan menggunakan jumlah potongan yang akurat dan mencegah pengiriman ulang paket yang dapat dikirim dengan benar untuk pertama kalinya. Selain itu, Anda dapat menambahkan data alamat untuk menyertakan Kode Pos lengkap dan memanfaatkan tarif massal terendah.

Tentu saja, ROI kampanye yang lebih baik bukanlah satu-satunya tujuan. Memverifikasi alamat fisik mendukung pengalaman pelanggan yang lebih baik, karena kecepatan dan akurasi pesanan pengiriman meningkat.

Demikian juga, Anda dapat memverifikasi alamat email di database Anda atau pada titik pengambilan untuk memastikan pengiriman email dan meningkatkan efektivitas kampanye secara keseluruhan. Mencapai keterkiriman tinggi mendukung tingkat pembukaan dan konversi yang lebih tinggi, dan juga membantu Anda melindungi reputasi pengirim Anda.

Terakhir, memverifikasi keakuratan nomor telepon mendukung tindak lanjut prospek yang cepat, meningkatkan efisiensi pusat panggilan, dan membedakan nomor ponsel dan telepon rumah sehingga Anda dapat memastikan strategi panggilan Anda tetap sesuai dengan peraturan.

Mencapai Kualitas Data Pelanggan Tinggi

Untuk bersaing secara efektif, bisnis berbasis data saat ini perlu memastikan kualitas data pelanggan mereka baik-baik saja. Kualitas data merupakan tantangan berkelanjutan yang dapat diatasi dengan memanfaatkan penilaian kualitas data reguler, mengikuti praktik terbaik untuk menjaga kebersihan data, dan menggunakan alat yang tepat untuk pengelolaan data yang baik.

Foto oleh Tim Gouw dari Pexels