- Analytical CRM berfokus pada analisis data pelanggan untuk menemukan pola, tren, dan insight strategis yang mendukung keputusan bisnis
- Manfaatnya Analytical CRM mencakup peningkatan konversi, loyalitas, serta prediksi perilaku pelanggan, sehingga strategi pemasaran lebih tepat sasaran
- Perbedaan dengan CRM operasional, Analytical CRM bekerja di balik layar menganalisis data, sedangkan CRM operasional mengatur interaksi harian
- Contoh penerapan nyata meliputi analisis CLTV, CAC, segmentasi pelanggan, prediksi churn, hingga analisis sentimen untuk meningkatkan kepuasan.
Analytical Customer Relationship Management (Analytical CRM) adalah jenis CRM yang fokus pada analisis data pelanggan untuk mendapatkan wawasan strategis. Tidak seperti CRM operasional yang mengatur interaksi harian, Analytical CRM menelusuri data secara mendalam untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi berharga.
Dengan pendekatan berbasis data, sistem ini membantu bisnis mengambil keputusan yang lebih cerdas, mulai dari menyesuaikan strategi pemasaran hingga memprediksi perilaku pelanggan di masa depan. Hal ini memungkinkan tim penjualan dan pemasaran bertindak proaktif, sehingga efektivitas strategi meningkat dan pertumbuhan bisnis lebih terarah.
Manfaatnya mencakup kemampuan mengambil keputusan berbasis data, memprediksi perilaku pelanggan, melakukan segmentasi pelanggan yang lebih akurat, hingga meningkatkan loyalitas dan retensi. Analytical CRM menjadi kunci dalam mengubah data mentah menjadi langkah strategis yang menguntungkan bisnis.
Apa Itu Analytical CRM?
Analytical CRM adalah sistem manajemen pelanggan yang berfokus pada analisis data untuk menghasilkan wawasan strategis. Melalui pengumpulan dan pengolahan data dari berbagai sumber seperti riwayat transaksi, interaksi pelanggan, preferensi produk, hingga media sosial, sistem ini membantu bisnis memahami pelanggan secara lebih menyeluruh.
Tujuan utamanya adalah menemukan pola, tren, dan informasi berharga yang dapat mengungkap perilaku, kebutuhan, dan preferensi pelanggan. Dengan wawasan ini, perusahaan dapat menyusun strategi pemasaran dan penjualan yang lebih tepat sasaran, sekaligus mempersonalisasi pendekatan terhadap setiap segmentasi pelanggan.
Pada praktiknya, Analytical CRM berperan layaknya “otak” dalam pengelolaan hubungan pelanggan. Data mentah diubah menjadi insight yang dapat digunakan untuk meningkatkan retensi, loyalitas, dan pengambilan keputusan bisnis yang cepat, akurat, serta berbasis fakta.
Manfaat Analytical CRM untuk Bisnis
Implementasi Analytical CRM memberikan berbagai keuntungan bagi bisnis, terutama bagi tim sales dan pemasaran yang ingin memaksimalkan nilai data pelanggan. Berikut adalah beberapa manfaat utama Analytical CRM:
1. Meningkatkan Tingkat Konversi Prospek
Analytical CRM meningkatkan konversi prospek dengan mengidentifikasi leads paling potensial melalui analisis data interaksi dan riwayat prospek.
Dengan fokus pada prospek berkualitas, tim sales dapat menerapkan strategi terukur yang efektif, menggantikan metode trial-and-error, sehingga peluang closing meningkat signifikan.
Baca juga: Apa itu Conversion Rate, Jenis, dan Cara Menghitungnya?2. Mengoptimalkan Strategi Pemasaran
Analytical CRM membantu tim marketing mengoptimalkan strategi dengan menganalisis respons pelanggan dan segmentasi pasar. Sistem ini mengungkap segmen paling menguntungkan serta kanal dengan ROI tertinggi, sehingga kampanye bisa lebih tepat sasaran, anggaran lebih efisien, dan peluang prospek merespons positif semakin besar.
3. Meningkatkan Akurasi Perencanaan Bisnis
Analytical CRM meningkatkan akurasi perencanaan bisnis dengan menganalisis data historis penjualan dan perilaku pelanggan.
Sistem ini membantu forecasting, mengidentifikasi pola musiman, serta mengukur CLTV (Customer Lifetime Value) dan CAC (Customer Acquisition Cost), sehingga rencana dan anggaran dapat disusun berbasis data dengan risiko yang lebih terkendali.
4. Meningkatkan Loyalitas dan Kepuasan Pelanggan
Analytical CRM meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan dengan menganalisis sentimen serta perilaku mereka.
Sistem ini mendeteksi tanda risiko churn, seperti penurunan pembelian atau keluhan layanan, sehingga bisnis dapat segera mengambil tindakan proaktif untuk mempertahankan pelanggan dan menurunkan churn rate.
Baca juga: Cara Meningkatkan Kepuasan Pelanggan Efektif5. Fokus Upaya Penjualan yang Lebih Tepat Sasaran
Analytical CRM membantu tim penjualan memfokuskan upaya pada segmen pelanggan yang tepat dengan mengetahui produk, penawaran, dan pendekatan komunikasi paling efektif.
Data ini meningkatkan efisiensi penjualan, peluang closing, serta membuka potensi cross-selling dan up-selling yang sebelumnya terlewat.
6. Memprediksi Perilaku Pelanggan
Analytical CRM memprediksi perilaku pelanggan di masa depan dengan menganalisis data historis menggunakan machine learning dan predictive modeling.
Kemampuan ini membantu bisnis menyusun strategi proaktif, seperti menawarkan produk tepat waktu, menyesuaikan stok, dan mencegah churn, sehingga pemasaran dan penjualan lebih tanggap terhadap perubahan perilaku konsumen.
7. Meningkatkan Efektivitas Pengambilan Keputusan Bisnis
Analytical CRM meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan dengan mengubah data menjadi insight yang akurat. Keputusan bisnis dibuat berbasis fakta, bukan insting, sehingga strategi pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan lebih terukur, tepat sasaran, serta meminimalkan risiko kesalahan.
Perbedaan Analytical CRM dan Operational CRM
CRM operasional berperan mempermudah interaksi harian dengan pelanggan (otomatisasi tugas dan pencatatan aktivitas untuk efisiensi), sedangkan CRM analitik berperan mengolah data dari interaksi-interaksi tersebut menjadi pengetahuan yang dapat digunakan untuk menyusun strategi bisnis ke depan.
Keduanya saling melengkapi – data yang dikumpulkan CRM operasional menjadi bahan baku analisis bagi CRM analitik, dan insight dari CRM analitik dapat diterapkan kembali untuk meningkatkan kinerja operasional.
| Perbandingan | Analytical CRM (CRM Analitik) | Operational CRM (CRM Operasional) |
|---|---|---|
| Fokus Utama | Analisis mendalam data pelanggan untuk menemukan tren dan insight. | Mengelola interaksi sehari-hari dengan pelanggan secara efisien (otomatisasi penjualan, pemasaran, dan servis). |
| Tujuan | Membantu pengambilan keputusan strategis berbasis data; memahami pelanggan lebih baik dan memprediksi kebutuhan mendatang. | Meningkatkan efisiensi dan konsistensi dalam proses penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan sehari-hari. |
| Cara Kerja | Bekerja di belakang layar dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, lalu menganalisisnya (sering via data warehouse) untuk menghasilkan laporan dan model prediktif. | Bekerja di front line dengan software CRM untuk otomatisasi tugas rutin (input data, follow-up, penjadwalan, ticketing), menangani interaksi pelanggan secara real-time saat itu juga. |
| Penggunaan Data | Menggunakan data historis dan terintegrasi (dari database CRM, penjualan, marketing, dsb) untuk melihat big picture dan pola jangka panjang. | Menggunakan data transaksi dan interaksi terkini untuk merespons kebutuhan pelanggan secara langsung (data real-time untuk aktivitas saat ini). |
| Fitur Kunci | Analitik lanjutan: data mining, OLAP, pelaporan, dashboard, predictive analytics, segmentasi pelanggan, kalkulasi CLV & CAC. | Automasi operasional: sales force automation, marketing automation, manajemen kontak, manajemen tiket servis, integrasi call center, dsb. |
| Nilai bagi Bisnis | Wawasan strategis: Segmentasi dan targeting pelanggan yang lebih tepat, prediksi penjualan, peningkatan retensi, serta dukungan data untuk keputusan bisnis jangka panjang. | Kinerja operasional optimal: Proses penjualan dan layanan lebih cepat, pengalaman pelanggan lebih baik, tim lebih produktif, tingkat kepuasan naik karena layanan responsif dan konsisten. |
Baca juga: Operational CRM: Definisi, Tujuan, Cara Kerja, dan Manfaatnya untuk PerusahaanCara Kerja Analytical CRM
Berikut di bawah ini adalah serangkaian cara kerja analytical CRM untuk bisnis:
1. Pengumpulan dan Integrasi Data
Analytical CRM mengumpulkan data pelanggan dari berbagai sumber seperti transaksi, interaksi media sosial, layanan pelanggan, hingga aktivitas di website atau aplikasi. Semua data ini digabung dalam satu sistem terpadu untuk memberikan unified customer view yang lengkap dan siap dianalisis.
2. Pengorganisasian dan Pembersihan Data
Data yang terkumpul dibersihkan dari duplikasi, kesalahan, dan format yang tidak seragam. Proses data cleaning ini memastikan hanya data valid yang digunakan, lalu diorganisasi secara logis agar mudah diolah dan menghasilkan analisis yang akurat.
3. Analisis Data
Dengan data bersih dan terintegrasi, sistem melakukan analisis mendalam menggunakan statistik, AI, atau machine learning untuk menemukan pola, tren, dan korelasi. Hasilnya divisualisasikan dalam bentuk grafik, tabel, atau dashboard interaktif yang mudah dipahami.
4. Segmentasi Pelanggan
Berdasarkan hasil analisis, pelanggan dikelompokkan ke dalam segmen tertentu seperti demografi, perilaku, atau nilai pembelian. Segmentasi ini memungkinkan strategi pemasaran dan penjualan yang lebih personal dan tepat sasaran.
Baca juga: Pengertian Customer Segmentation, Jenis dan Manfaatnya5. Insight Secara Real Time
Analytical CRM mampu memantau data dan interaksi pelanggan secara real-time, menampilkan peringatan atau laporan segera saat terjadi perubahan signifikan, sehingga bisnis dapat merespons cepat dan menyesuaikan strategi secara lincah.
6. Pemantauan Kinerja & Pelaporan
Sistem menyediakan dashboard dan laporan kinerja yang memantau metrik seperti penjualan, efektivitas kampanye, atau kepuasan pelanggan. Laporan ini dapat diakses kapan saja, bahkan dibuat otomatis secara berkala untuk mendukung evaluasi berkelanjutan.
7. Analisis Prediktif
Menggunakan data historis, Analytical CRM memproyeksikan perilaku dan kebutuhan pelanggan di masa depan, seperti risiko churn atau peluang pembelian ulang. Wawasan ini membantu bisnis mengambil langkah proaktif sebelum masalah atau peluang terlewat.
8. Integrasi dengan Sistem Lain
Analytical CRM dapat terhubung dengan CRM operasional, ERP, e-commerce, atau platform lain untuk memastikan aliran data lancar di seluruh departemen. Integrasi ini menciptakan single source of truth dan mendukung kolaborasi tim yang lebih efektif.
Contoh Penggunaan Analytical CRM
Untuk lebih memahami peran Analytical CRM, berikut adalah beberapa contoh penerapan Analytical CRM dalam mengolah data pelanggan dan metrik bisnis yang umum dipakai tim sales/marketing:
Berikut parafrase menjadi tiga paragraf singkat untuk setiap poin Contoh Penggunaan Analytical CRM:
1. Analisis Customer Lifetime Value (CLTV)
Customer Lifetime Value (CLTV) adalah perkiraan total pendapatan yang dihasilkan dari seorang pelanggan selama hubungan mereka dengan bisnis. Analytical CRM membantu menghitung dan menganalisis CLTV per individu atau segmen, sehingga perusahaan dapat mengenali pelanggan paling bernilai tinggi.
Contohnya, sistem dapat mengungkap bahwa pelanggan dengan CLTV tinggi berasal dari referral dan cenderung membeli produk premium. Insight ini mendorong tim marketing dan sales memprioritaskan akuisisi dan retensi pelanggan serupa karena ROI-nya tinggi.
Jika CLTV lebih kecil dari biaya akuisisi (CAC), itu menjadi sinyal perlunya strategi upselling, cross-selling, atau peningkatan layanan. Dengan strategi tepat, bisnis bisa memperpanjang lifetime pelanggan dan memaksimalkan nilai total yang mereka hasilkan.
Baca juga: Cara Menghitung Customer Lifetime Value2. Analisis Customer Acquisition Cost (CAC)
Customer Acquisition Cost (CAC) mengukur rata-rata biaya untuk memperoleh pelanggan baru. Analytical CRM mengumpulkan data biaya seperti iklan, promosi, dan aktivitas sales, lalu menghitung CAC per kanal atau kampanye.
Dengan membandingkan CAC dan CLTV, bisnis bisa menilai efisiensi tiap kanal pemasaran. Misalnya, CAC Instagram Ads Rp50 ribu dengan CLTV Rp200 ribu, sementara pameran offline Rp100 ribu dengan CLTV Rp300 ribu.
Insight ini memandu alokasi anggaran ke kanal yang lebih menguntungkan dan menekan biaya pada kampanye yang mahal tapi kurang efektif, memastikan strategi akuisisi pelanggan tetap berkelanjutan dan menguntungkan.
Baca juga: Cara Menghitung Customer Acquisition Cost dan Keuntungannya3. Analisis Segmentasi Pelanggan
Analytical CRM membagi pelanggan ke segmen berdasarkan data demografi, perilaku, dan nilai pembelian. Lebih dari sekadar mengelompokkan, sistem juga menilai profitabilitas dan respons tiap segmen.
Misalnya, segmen A (usia 18–25) besar jumlahnya namun ARPU rendah, sedangkan segmen B (usia 30–40) kecil jumlahnya tapi ARPU tinggi. Strategi yang diambil pun berbeda sesuai karakteristik segmen.
Pendekatan ini memungkinkan kampanye personal, A/B testing, dan evaluasi hasil secara langsung. Hasilnya, perusahaan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan sekaligus pendapatan per segmen.
4. Prediksi Churn (Kepindahan Pelanggan)
Churn rate adalah persentase pelanggan yang berhenti menggunakan produk/layanan. Analytical CRM dapat memprediksi churn dengan mendeteksi tanda awal seperti penurunan pembelian, jarang login, atau keluhan yang belum direspon.
Dengan predictive analytics, bisnis bisa mengidentifikasi pelanggan berisiko tinggi sebelum mereka benar-benar pergi. Tindakan pencegahan seperti penawaran khusus atau penyelesaian masalah cepat dapat dilakukan segera.
Langkah antisipatif ini terbukti lebih efisien dibanding mencari pelanggan baru, sehingga churn dapat ditekan dan hubungan dengan pelanggan tetap terjaga.
5. Analisis Sentimen Pelanggan
Analytical CRM juga dapat menganalisis sentimen pelanggan melalui ulasan, komentar media sosial, survei, hingga transkrip layanan. Dengan teknologi text mining dan NLP, sistem mengidentifikasi persentase sentimen positif dan negatif.
Analisis ini mengungkap masalah tersembunyi, misalnya keluhan soal kualitas pengemasan atau respon CS yang lambat. Mengetahui hal ini lebih awal membantu tim segera melakukan perbaikan.
Di sisi lain, aspek yang diapresiasi pelanggan juga dapat diperkuat dalam pemasaran. Pendekatan ini membuat bisnis lebih empatik dan proaktif dalam meningkatkan pengalaman pelanggan.
Baca juga: Mengenal Apa Itu Analisis Sentimen, Tipe dan Cara KerjanyaGunakan Mekari Qontak sebagai Solusi Analytical CRM Terbaik untuk Bisnis
Sebagai penutup, Analytical CRM adalah solusi penting bagi bisnis yang ingin memaksimalkan potensi data pelanggan. Sistem ini mengubah data interaksi dan transaksi yang tersebar menjadi insight strategis mulai dari memahami preferensi segmen tertentu, memprediksi perilaku pelanggan, hingga mengevaluasi kinerja kampanye.
Dengan pendekatan CRM analytics, keputusan bisnis menjadi lebih akurat karena berbasis data, bukan sekadar asumsi.
Manfaatnya tidak hanya pada strategi pemasaran dan penjualan yang lebih personal, tetapi juga peningkatan kepuasan, loyalitas pelanggan, dan pertumbuhan bisnis berkelanjutan.
Untuk mendapatkan semua keuntungan ini, bisnis membutuhkan platform yang mampu mengelola data sekaligus memberikan analisis mendalam. Mekari Qontak hadir sebagai platform CRM omnichannel terpadu dengan fitur analitik canggih.
Melalui Qontak Sales Suite, Anda dapat mengelola seluruh interaksi pelanggan dalam satu sistem, mengotomatisasi proses penjualan, dan memanfaatkan insight berbasis AI untuk meningkatkan konversi. Semua fitur mulai dari segmentasi otomatis, prediksi perilaku pelanggan, hingga visualisasi kinerja real-time tersedia untuk membantu bisnis tumbuh lebih cepat.
Pelajari lebih lanjut Qontak Sales Suite dan coba Aplikasi CRM Mekari Qontak sekarang untuk merasakan bagaimana data-driven CRM dapat mengubah strategi penjualan dan mendorong hasil yang lebih optimal.
