- Voice of customer (VoC) adalah pendekatan dalam mengumpulkan, menganalisis, dan menindaklanjuti umpan balik pelanggan dari seluruh kanal, baik lewat survei maupun percakapan.
- Banyak program VoC belum berjalan optimal karena terhenti pada survei dan rekapitulasi manual sehingga keluhan di berbagai saluran terlambat terdeteksi.
- Solusi aplikasi Omnichannel dari Mekari Qontak membantu mengatasi hambatan rekap feedback pelanggan yang manual dengan menyatukan seluruh saluran pesan ke dalam satu sistem terpadu.
Pelanggan Anda berbicara setiap hari lewat WhatsApp, DM Instagram, dan ulasan, tanpa mengisi formulir survei. Survei hanya merekam mereka yang mau menjawab, dan skor NPS tidak menunjukkan apa yang perlu diperbaiki, ini seperti yang dicatat Great Brook.
Akibatnya, keluhan direkap manual dan tren terbaca terlambat sehingga tim tahu ada masalah tetapi tidak tahu harus mulai dari mana. XM Institute menilai banyak program VoC kuat di pengukuran, tetapi lemah dalam menindaklanjuti temuan.
Voice of customer membantu bisnis mendengar, menganalisis, dan menindaklanjuti masukan pelanggan secara terstruktur. Dalam artikel ini, Mekari Qontak Blog akan membahas metrik utama, langkah membangun sistem VoC otomatis, dan template pertanyaannya.
Apa Itu Voice of Customer (VoC)?
Voice of customer (VoC) adalah pendekatan sistematis untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menindaklanjuti umpan balik pelanggan di seluruh lapisan bisnis.
VoC berbeda dari survei kepuasan tahunan karena survei hanya menjadi satu sumber input dan bukan sistem yang berjalan terus-menerus. Istilah ini juga berbeda dari share of voice yang mengukur porsi percakapan merek Anda dibanding kompetitor.
VoC baru memberikan nilai ketika temuannya mempengaruhi keputusan. Misalnya, tim product menentukan prioritas pengembangan fitur berdasarkan keluhan berulang. Sementara tim layanan bisa memperbaiki hambatan di sepanjang customer journey untuk menekan churn.
Program yang matang cenderung memanfaatkan umpan balik yang tidak diminta, dan pembedanya adalah kebiasaan bertindak atas temuan tersebut, menurut ringkasan riset Maritz dan Forrester di CustomerThink.
Metode Pengumpulan Data Voice of Customer
Berikut ini beberapa metode pengumpulan data Voice of Customer yang bisa Anda lakukan.
- Survei pelanggan: Menggunakan NPS, CSAT, dan CES untuk mengukur kemungkinan pelanggan merekomendasikan bisnis, tingkat kepuasan, serta kemudahan saat berinteraksi dengan perusahaan.
- Wawancara dan focus group discussion (FGD): Menggali kebutuhan, harapan, dan alasan di balik pengalaman pelanggan secara lebih mendalam.
- Percakapan layanan pelanggan: Mengumpulkan masukan dari chat WhatsApp, live chat, email, dan tiket untuk menemukan pertanyaan atau keluhan yang berulang.
- Ulasan online dan media sosial: Memantau komentar, ulasan, serta percakapan pelanggan mengenai merek atau produk.
- Data perilaku digital: Menganalisis klik, heatmap, dan rekaman sesi di website atau aplikasi untuk menemukan bagian perjalanan pelanggan yang menimbulkan hambatan.
Manfaat Utama Voice of Customer untuk Bisnis
Berikut ini beberapa manfaat utama dari Voice of Customer untuk bisnis Anda, dari kemampuan menentukan prioritas perbaikan hingga menyusun strategi pemasaran yang efektif.
- Memahami kebutuhan pelanggan: Mengetahui ekspektasi, preferensi, dan masalah pelanggan berdasarkan masukan yang mereka sampaikan.
- Menentukan prioritas perbaikan: Membantu tim memutuskan produk, fitur, atau layanan yang perlu diperbaiki berdasarkan keluhan berulang.
- Meningkatkan pengalaman pelanggan: Menemukan dan memperbaiki titik friksi di sepanjang customer journey.
- Menyusun strategi pemasaran yang relevan: Menggunakan bahasa dan kebutuhan pelanggan sebagai dasar pengembangan pesan marketing.
- Mendeteksi masalah lebih awal: Mengenali tren keluhan dan perubahan sentimen sebelum masalah meluas.
- Mendorong loyalitas pelanggan: Membantu meningkatkan kepuasan dan mempertahankan pelanggan sekaligus mengurangi risiko churn.
- Menyelaraskan keputusan antar-tim: Memberikan dasar yang sama bagi tim product, customer service, sales, dan marketing saat merencanakan perbaikan.
Perbedaan Prompted dan Unprompted: Dua Cara Mendengar Pelanggan yang Saling Melengkapi
Umpan balik pelanggan bisa dikumpulkan melalui tiga jalur. Masing-masing memberi sudut pandang yang berbeda, sehingga lebih bermanfaat jika digunakan bersama-sama.
Gunakan tombol panah kiri/kanan untuk menggulir secara horizontal.
| Aspek perbedaan | Prompted (direct) | Unprompted (indirect) | Behavioral |
|---|---|---|---|
| Contoh sumber | Survei NPS, CSAT, CES; wawancara; FGD | Chat WhatsApp, DM Instagram, live chat, tiket, ulasan online, media sosial | Klik, heatmap, dan rekaman sesi di website atau aplikasi |
| Kekuatan | Terukur dan bisa dibandingkan dari satu periode ke periode lain | Disampaikan secara spontan serta kaya konteks dan emosi | Memperlihatkan perilaku pelanggan secara langsung |
| Keterbatasan | Tingkat respons bisa rendah dan skor belum tentu menjelaskan penyebabnya | Bentuknya tidak terstruktur sehingga perlu dikelompokkan berdasarkan topik dan sentimen | Tidak selalu menjelaskan alasan di balik perilaku pelanggan |
| Peran dalam VoC | Mengukur pengalaman dan menjadi tolok ukur | Mengungkap penyebab serta pola keluhan | Membantu memeriksa titik friksi dalam customer journey |
Percakapan pelanggan bisa menjadi petunjuk untuk menentukan pertanyaan survei yang tepat. Setelah itu, survei membantu mengukur seberapa banyak pelanggan yang mengalami masalah serupa.
Pesan WhatsApp juga banyak disampaikan dengan lebih spontan karena pelanggan tidak merasa sedang mengisi formulir.
Sementara itu, unggahan di media sosial dan ulasan online dapat memberi sinyal terkini tentang persepsi pelanggan terhadap merek Anda maupun kompetitor.
Metrik Voice of Customer
NPS, CSAT, dan CES mengukur aspek pengalaman yang berbeda. Anda dapat menggunakan ketiganya secara berdampingan untuk mendapatkan gambaran yang lebih utuh.
1. Net Promoter Score (NPS)
Metrik NPS mengukur kemungkinan pelanggan merekomendasikan perusahaan Anda kepada orang lain. Pelanggan menjawab satu pertanyaan dengan skala 0–10.
Frederick Reichheld di Harvard Business Review mengaitkan jawaban atas pertanyaan ini dengan pertumbuhan perusahaan.
NPS = % promoter (skor 9–10) − % detractor (skor 0–6)
Sebagai contoh, ada 200 respons yang terdiri dari 110 promoter dan 40 detractor. Persentase promoter adalah 55%, sedangkan detractor sebesar 20%. Dengan begitu, NPS yang diperoleh adalah 35.
2. Customer Satisfaction Score (CSAT)
CSAT menunjukkan tingkat kepuasan pelanggan terhadap pengalaman atau interaksi tertentu, misalnya saat tim menangani sebuah tiket. Pengukuran dapat menggunakan skala 1–5.
Sebagai ilustrasi, jika 144 dari 180 respons memberikan skor 4 atau 5, nilai CSAT mencapai 80%. Berikut rumusnya.
CSAT (%) = (jumlah respons dengan skor 4–5 ÷ total respons) × 100
3. Customer Effort Score (CES)
CES mengukur seberapa besar usaha yang perlu dikeluarkan pelanggan untuk menyelesaikan kebutuhannya. Metrik ini dapat menggunakan skala 1–5, dalam skala tersebut, skor yang lebih rendah menunjukkan usaha yang lebih sedikit.
Dixon, Freeman, dan Toman dalam HBR meneliti lebih dari 75.000 orang, dan menurut penulisnya CES lebih baik memprediksi loyalitas daripada CSAT atau NPS di konteks layanan.
CES = rata-rata skor seluruh respons
Ketiga metrik tersebut menghasilkan angka, tetapi angka saja belum menjelaskan penyebab di balik pengalaman pelanggan. Karena itu, tentukan baseline sebelum program berjalan dan pantau skor bersama jumlah keluhan berulang untuk setiap topik.
Langkah Membangun Sistem Voice of Customer yang Berjalan Otomatis
Alur VoC dapat dibuat lebih sederhana: pesan yang masuk melalui WhatsApp dikelompokkan berdasarkan topik dan sentimennya, keluhan yang perlu ditangani dibuat menjadi tiket di CRM, lalu hasilnya dirangkum dalam laporan berkala.
1. Kumpulkan Data dari Seluruh Kanal Komunikasi
Hubungkan WhatsApp, DM Instagram, email, live chat, dan marketplace agar riwayat interaksi dapat dilihat melalui satu profil pelanggan. Lengkapi data tersebut dengan hasil survei yang dikirim setelah pelanggan menerima layanan.
2. Kategorikan Topik dan Analisis Sentimen Berbasis AI
AI dapat membantu mengelompokkan pesan berdasarkan topik, misalnya pengiriman atau penagihan, kemudian mengidentifikasi sentimennya sebagai positif, netral, atau negatif.
Tinjauan literatur di PMC memetakan pendekatan ini sebagai analisis sentimen dan opinion mining.
Meski begitu, hasil otomatis tetap perlu diperiksa secara berkala. Bahasa campuran atau sindiran, misalnya, bisa ditafsirkan secara keliru oleh sistem.
3. Petakan Customer Journey dan Pain Point
Petakan setiap topik berdasarkan tahap customer journey, segmen pelanggan, atau cabang yang terkait. Setelah itu, tentukan prioritas dengan mempertimbangkan frekuensi masalah dan kuatnya sentimen negatif.
Studi Kazmaier & Vuuren pada data bank ritel di jurnal ORiON menghubungkan sentimen dengan atribut cabang.
4. Tangani Keluhan lewat Ticketing di CRM
Buat keluhan dari omnichannel menjadi tiket dengan kategori, prioritas, dan SLA.
Misalnya, keluhan keterlambatan pengiriman diberi label “pengiriman”, diteruskan ke tim logistik, lalu pelanggan menerima CSAT setelah tiket selesai.
5. Evaluasi Tren dan Susun Laporan Berkala
Laporan bulanan dapat merangkum lima topik keluhan terbanyak, perubahan sentimen, skor NPS, CSAT, dan CES, serta status tindak lanjut setiap temuan.
Anda bisa membahas laporan tersebut bersama tim product, customer service (CS), dan sales agar hasilnya menjadi dasar perbaikan.
Template Pertanyaan VoC Siap Pakai untuk WhatsApp
Survei dapat dikirim setelah tiket dinyatakan selesai. Usahakan setiap pesan berisi maksimal dua pertanyaan dan hanya kirim kepada kontak yang telah memberikan izin.
Sesuai dokumentasi resmi Meta, bisnis Anda perlu memperoleh opt-in sebelum mengirim pesan, sekaligus menyediakan cara yang jelas bagi penerima untuk berhenti menerima pesan.
Berikut ini contoh template pertanyaan Voice of Customer siap pakai di kanal WhatsApp.
CSAT pascalayanan: Halo Bapak/Ibu [Nama], terima kasih telah menghubungi [Merek]. Seberapa puas Anda dengan penanganan tiket #[ID]? Balas dengan angka 1 (sangat tidak puas) sampai 5 (sangat puas).
NPS: Seberapa besar kemungkinan Anda merekomendasikan [Merek] kepada kolega atau rekan bisnis? Balas dengan angka 0 (sangat tidak mungkin) sampai 10 (sangat mungkin).
CES: Seberapa besar usaha yang Anda perlukan untuk menyelesaikan permintaan ini? Balas dengan angka 1 (sangat sedikit) sampai 5 (sangat banyak).
Pertanyaan lanjutan: Terima kasih atas jawaban Anda. Boleh kami tahu alasan utama di balik skor tersebut? Balas STOP jika tidak ingin menerima survei lagi.
Fitur Mekari Qontak yang Mendukung Sistem Voice of Customer
Sejumlah fitur Mekari Qontak dapat membantu bisnis menjalankan tahapan VoC di atas.
- Fitur Omnichannel menyatukan WhatsApp API, Instagram DM, Tokopedia Chat, live chat, dan email dalam satu inbox dengan riwayat lintas kanal untuk langkah pertama.
- Fitur Chatbot AI menjawab pertanyaan umum lebih dulu, lalu mengalihkan chat ke agen saat dibutuhkan.
- Fitur Agentic AI mendukung langkah 2 dan 4: membaca konteks percakapan, membuat deal, memperbarui tiket, dan meneruskan ke manusia saat sentimen pelanggan negatif atau permintaan di luar wewenangnya.
- Integrasi Airene meringkas riwayat chat dan memparafrase balasan agen, agar serah terima antaragen lebih cepat.
- Manajemen Tiket membuat tiket otomatis dari omnichannel, mengategorikannya, menentukan prioritas, dan menugaskannya ke agen.
- Aplikasi CRM menyimpan data pelanggan dan riwayat interaksi dalam satu sistem, lengkap dengan dasbor laporan untuk langkah kelima (membuat tiket otomatis).
Bangun Sistem Voice of Customer Bisnis Anda dengan Mekari Qontak
Dengan demikian, pelanggan sebenarnya sudah menyampaikan masukan melalui percakapan sehari-hari. Tantangannya adalah menghubungkan setiap pesan dengan tindak lanjut dan keputusan yang tepat.
Mekari Qontak membantu tim Anda menyatukan percakapan di Aplikasi Omnichannel, menjawab pertanyaan berulang lewat Chatbot AI, dan menjalankan tindak lanjut lewat Agentic AI serta Sistem Manajemen Tiket.
Anda dapat mencoba Mekari Qontak secara gratis untuk melihat alurnya pada percakapan pelanggan Anda sendiri.
Jika Anda ingin membahas kebutuhan spesifik, seperti jumlah kanal, struktur tim, atau proses tindak lanjut, konsultasikan dengan tim Mekari Qontak.
Referensi
Pertanyaan yang Sering Diajukan Tentang Voice of Customer (FAQ)
Apa itu voice of customer dan apa bedanya dengan survei kepuasan pelanggan?
Apa itu voice of customer dan apa bedanya dengan survei kepuasan pelanggan?
Voice of customer adalah sistem mengelola umpan balik pelanggan dari semua kanal. Sementara itu, survei kepuasan hanya salah satu sumbernya.
Apa perbedaan prompted dan unprompted feedback?
Apa perbedaan prompted dan unprompted feedback?
Prompted feedback muncul karena Anda bertanya lewat survei. Unprompted feedback muncul spontan di chat, ulasan, atau media sosial.
Bagaimana AI membantu analisis sentimen pada percakapan WhatsApp?
Bagaimana AI membantu analisis sentimen pada percakapan WhatsApp?
AI mengelompokkan pesan per topik dan menilai nadanya. Tim tetap perlu memvalidasi sampel hasilnya.
Seberapa sering laporan VoC perlu ditinjau?
Seberapa sering laporan VoC perlu ditinjau?
Banyak tim meninjaunya bulanan, sementara keluhan kritis langsung ditangani lewat tiket.
Apa yang perlu disiapkan sebelum mengirim survei lewat WhatsApp?
Apa yang perlu disiapkan sebelum mengirim survei lewat WhatsApp?
Pastikan kontak sudah memberi opt-in dan sertakan cara berhenti di setiap pesan survei.
