Analytical CRM untuk Memahami Pola Keluhan Pelanggan

Analytical CRM berperan penting untuk memahami pola keluhan pelanggan. Hal itu karena jenis CRM lebih fokus pada analisis data.

Berbeda dengan jenis CRM lainnya (CRM operasional) yang fokus pada operasional dan interaksi pelanggan.

Data-data tersebut seperti pola keluhan, pertanyaan, dan chat lainnya. Dengan analisis lebih mudah memahami tren, insight, dan pola keluhan pelanggan.

Apakah lebih cenderung levelnya biasa atau sangat kompleks, dari sini Anda bisa membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih baik

Dari sana, Anda sebagai customer service bisa memahami kelemahan produk, kekurangan services, sampai masalah operasional yang sebelumnya tidak terpetakan.

Untuk itulah, CRM.id mempersembahkan artikel ini yang akan membahas bagaimana peran analytical CRM untuk memahami pola keluhan pelanggan.

Daftar isi show

Apa Itu Analytical CRM untuk Customer Service?

Analytical CRM adalah pendekatan atau salah satu jenis CRM yang berfokus ke analisis data pelanggan untuk mendapatkan insight yang lebih mendalam tentang customer.

Sistem CRM ini untuk collecting data dari berbagai interaksi atau komunikasi pelanggan.

Selanjutnya diproses menggunakan teknik analisis data untuk membantu perusahaan memahami customer behavior.

Kalau di customer service, analytical CRM berguna untuk melihat jenis keluhan customer yang paling sering muncul dan mencari penyebab komplain.

Selain itu untuk menemukan pola masalah yang sering berulang atau untuk mengukur apakah proses penanganan komplain sudah tepat sasaran.

Dengan kata lain, analytical CRM mengubah data komplain dari pelanggan menjadi informasi yang bisa digunakan untuk meningkatkan kualitas pelayanan.

Jika sebelumnya tim customer support hanya fokus menyelesaikan komplain satu per satu, dengan analytical CRM Anda bisa melihat overview dari seluruh komplain yang masuk.

Anda bisa menemukan pattern/pola keluhan pelanggan, melihat problem yang sering terjadi pada CS, memantau performa customer service, dan pastinya sebagai bahan untuk data-driven decision making.

Lalu pertanyaannya, kenapa analytical CRM jadi penting untuk kinerja customer service? apa saja alasannya?

Apa Saja Alasan Penggunaan Analytical CRM Buat Kinerja Customer Service (CS)?

Untuk tim customer service atau customer support, analytical CRM memberikan beberapa manfaat jika dimanfaatkan dengan baik dan benar, yaitu:

1. Analytical CRM Membantu Memahami Customer Lebih Mendalam

Data komplain pelanggan seringkali mencerminkan experience mereka terhadap produk atau services sebuah perusahaan.

2. Tools Analytical CRM Bisa Bantu Menemukan Akar Masalah (Root Cause) dari Komplain Pelanggan

Jika tidak ada analisis data, tim support mungkin hanya menyelesaikan masalah di level permukaan saja tanpa mengetahui akar masalahnya.

3. Analytical CRM Bisa Meningkatan Kualitas Pengambilan Keputusan

Insight dari data komplain pelanggan dapat bisa membantu tim manajemen untuk menentukan prioritas perbaikan layanan.

Selain dari ketiga alasan itu, analytical CRM juga membantu Anda jadi lebih punya inisiatif saat menangani masalah pelanggan.

Karena setiap keputusan yang akan diambil sudah berdasarkan hasil analisis data di CRM.

Jenis Data Keluhan Pelanggan yang Bisa Dianalisis di Analytical CRM

Agar analytical CRM bekerja lebih tepat, Anda harus mengumpulkan berbagai jenis data customer dari berbagai sumber.

Data ini kemudian dianalisis untuk menemukan pola keluhan yang terjadi.

Untuk itu ada beberapa data keluhan pelanggan yang bisa Anda analisis menggunakan Analytical CRM, antara lain:

1. Data Tiket Komplain dari Helpdesk

Salah satu sumber data analisa keluhan pelanggan adalah sistem helpdesk atau ticketing system.

Platform seperti CRM.id, Zendesk, Freshdesk, atau Salesforce membuat tim customer service/support bisa mencatat setiap komplain pelanggan dengan format tiket.

Data yang biasanya tersedia dalam sistem tiket:

Jenis keluhan pelanggan
Waktu pengiriman komplain
Waktu respon customer service
Waktu penyelesaian masalah
Status ticket (to do, in progress, atau done)
Agen CS yang menanganinya

Dengan menganalisis data tiket ini, Anda bisa mengetahui jenis problem yang paling sering terjadi.

Sebagai contoh, jika sebagian besar tiket berkaitan dengan keterlambatan pengiriman, maka kemungkinannya ada di masalah proses logistik.

2. Data dari Live Chat dan WhatsApp Chatbot

Selain tiket komplain, data chat dengan pelanggan jadi sumber insight penting.

Hampir sebagian besar perusahaan saat ini memasang live chat di website dan chatbot untuk yang sudah berkembang pesat, atau menggunakan aplikasi chat jika baru berkembang.

Chat pelanggan di channel tersebut bisa dianalisis menggunakan teknik text analysis atau sentiment analysis, dan lain sebagainya.

Dari analisis tersebut, Anda bisa mengetahui topik yang paling sering dikeluhkan, tingkat emosi atau tone pelanggan saat berinteraksi, dan keyword yang sering muncul di keluhan.

Informasi ini sangat berguna untuk menciptakan customer experience jadi lebih smooth.

3. Data Review dan Feedback Pelanggan

Sumber data lain yang tidak kalah penting adalah review dan feedback pelanggan.

Beberapa contoh data feedback pelanggan, yakni rating produk, review di berbagai platform (lebih khusus di WhatsApp), survey kepuasan pelanggan, form feedback dari website.

Survey seperti net promoter score (NPS) sering digunakan untuk mengukur customer loyalty pada sebuah brand.

Dengan menggabungkan data review dan komplain, perusahaan bisa memperoleh gambaran yang lebih lengkap terkait customer experience.

Bagaimana Cara Kerja Analytical CRM Melihat Pola Keluhan?

Setelah data pelanggan terkumpul dari berbagai sumber, langkah selanjutnya adalah memproses data tersebut untuk menemukan pola keluhan.

1. Pengumpulan dan Integrasi Data Pelanggan

Langkah pertama pada analytical CRM yaitu mengintegrasikan semua data pelanggan ke dalam satu sistem.

Biasanya menggunakan data warehouse atau customer data platform untuk menyimpan data tersebut.

Tujuannya untuk mengelola lalu melihat pola di berbagai platform ini.

Contoh ilustrasinya, customer mengirimkan komplain melalui email, lalu bisa dihubungkan ke live chat, dan scrapping komplain di media sosial.

2. Data Mining Pola Keluhan Pelanggan

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah melakukan data mining untuk menemukan pola tersembunyi dari sebuah sekumpulan data besar.

Beberapa teknik analisis biasa digunakan yaitu analisis frekuensi keluhan, pengelompokan jenis komplain, analisis tren waktu terjadinya komplain, dan analisis hubungan antar masalah.

Menggunakan teknik ini, Anda mengetahui problem yang paling sering terjadi dan kapan problem tersebut biasanya muncul.

3. Penggunaan Customer Segmentation untuk Memudahkan Analisis Keluhan

Analisis keluhan pelanggan juga bisa dilakukan sesuai segmentasi customer. Segmentasi ini berdasar pada beberapa faktor, yakni:

Jenis pelanggan
Produk yang digunakan
Lokasi geografis
Demografi pelanggan
Unsur psikografis lainnya

Dengan segmentasi, Anda jadi paham apakah keluhan tertentu hanya terjadi di customer group tertentu atau berlaku secara universal.

Tools Analytical CRM yang Banyak Digunakan

Agar analisis data pelanggan berjalan secara tepat, Anda harus menggunakan berbagai tools CRM dan analitik.

> Tools CRM dengan Fitur Analitik

Beberapa platform CRM sudah dilengkapi dengan fitur analisis data pelanggan baik untuk level dasar atau sudah sangat kompleks.

Untuk fitur CRM dengan analisis sederhana dan cocok digunakan oleh UMKM yang ingin naik kelas atau pelaku usaha UKM, maka Aplikasi CRM (CRM.id) sangat tepat Anda gunakan.

Tapi jika sudah butuh analisis data pelanggan sangat kompleks, melibatkan banyak parameter, serta skala enterprise, maka cocok menggunakan seperti HubSpot CRM, Salesforce CRM, dan Zoho CRM.

Aplikasi-aplikasi tersebut membuat Anda jadi mudah menganalisis data pelanggan secara langsung dari dashboard CRM.

> Tools Customer Support Analytics

Selain aplikasi CRM tersebut, ada juga tools khusus untuk analisis pelayanan pelanggan.

Beberapa contoh tools yang populer yaitu Zendesk Explore, Freshdesk Analytics, dan Intercom Reporting.

Tools ini menyediakan laporan analitik yang membantu tim customer service memahami performa layanan pelanggan.

> Integrasi Analytical CRM dengan Data Visualization Tools

Untuk mempermudah interpretasi data, banyak perusahaan menggunakan tools visualisasi data.

Biasanya, penggunaan visualisasi data menggambarkan data yang sudah selesai dianalisis.

Sehingga Anda selaku customer service melihat pola keluhan customer secara lebih jelas.

Beberapa tools untuk data visualization yang cukup sering praktisi gunakan:

Google Looker Studio
Tableau
Power BI

Strategi Customer Service Setelah Melihat Pola Keluhan

Mengetahui pola keluhan pelanggan dan cara menggunakan data yang ada di CRM berguna untuk meningkatkan kualitas layanan.

Jadi berikut ini strategi yang bisa CS gunakan setelah menemukan pattern dari data keluhan, antara lain;

– Buat SOP atau Standar Penanganan Komplain yang jelas di Analytical CRM

Data dari Analytical CRM digunakan untuk menyusun SOP penanganan kerapian komplain.

Jika suatu jenis keluhan sering terjadi, Anda bisa membuat prosedur tepat penanganan, efektif dan efisien.

– Menyusun Knowledge Base untuk Masalah Berulang

Banyak keluhan customer sebenarnya berkaitan dengan masalah yang sama.

Untuk mengurangi beban tim customer service, Anda dapat membuat FAQ, artikel untuk bantuan, panduan saat troubleshooting atau sedang mengalami kendala.

Bentuknya bisa dalam bentuk knowledge base ini memungkinkan pelanggan menemukan solusi sendiri tanpa harus menghubungi CS.

Strategi Customer Service Setelah Melihat Pola Keluhan

– Pakai Preventive Customer Support

Pendekatan yang juga selangkah lebih maju yaitu preventive support.

Artinya Anda berusaha untuk mencegah masalah sebelum pelanggan sampai mengeluh.

Contohnya dengan memberikan notifikasi/pemberitahuan jika terjadi gangguan pada sistem, menginformasikan keterlambatan pengiriman lebih awal, dan inisiatif memberikan panduan penggunaan produk sebelum customer memintanya.

Kesimpulan

Demikian atikel pembahasan dari CRM.id seputar analytical CRM untuk memahami pola keluhan pelanggan.

Analytical CRM mengumpulkan data dari berbagai channel salah satunya dari Software CRM, Anda bisa melihat masalah customer, paham penyebab komplain, dan meningkatkan kualitas layanan pelanggan dengan berbasis pada data.

Buat Anda yang bekerja sebagai customer service, success, atau customer support, penggunaan analytical CRM membantu Anda menyelesaikan komplain lebih cepat dan tepat.

Bukan hanya itu saja, tapi lebih sigap dalam hal perbaikan.

Jika kebutuhan Anda di analytical CRM dengan level pengolahan data yang sederhana, Anda bisa mencoba demo Aplikasi bersama tim CRM.id di tautan demo aplikasi berikut.

Apabila ingin bertanya-tanya terlebih dahulu sebelum mencoba demo, silahkan menghubungi tim customer support CRM.id melalui nomor WhatsApp ini.

About
Latest Posts

Ainur Rohman

Content Writer at PT Kledo Berhati Nyaman

Ainur Rohman adalah SEO content writer yang berfokus membuat konten SEO di topik-topik bisnis digital, digital marketing, customer service, CRM, dan aplikasi SaaS. Dia passionate menulis untuk meningkatkan peluang tercapainya KPI digital marketing dan bisnis.