Apa itu Platform Data Pelanggan (CDP)?

Platform data pelanggan (CDP) adalah perangkat lunak yang mengintegrasikan data pelanggan dari banyak sumber. Platform ini menciptakan tampilan terpadu dari semua aktivitas, interaksi, serta titik kontak pelanggan dengan produk dan layanan Anda. Bahkan sebelum mereka membuat keputusan pembelian, pelanggan era digital berinteraksi dengan merek dan perusahaan melalui banyak saluran—kunjungan situs web, email, situs pihak ketiga, iklan online, dan obrolan langsung. Untuk membangun profil pelanggan terpadu, CDP menggabungkan data perilaku (seperti klik), data transaksional (seperti pembelian), dan data demografis (seperti detail kontak). Organisasi Anda dapat menggunakan informasi ini untuk memahami preferensi pelanggan serta membuat kampanye pemasaran, konten, dan pengalaman pengguna yang dipersonalisasi.

Platform data pelanggan menyediakan alat yang dibutuhkan organisasi untuk beradaptasi dengan perilaku konsumen yang selalu berubah. Mereka dapat mengumpulkan data dari mana pun dan menggunakannya di mana pun untuk analitik lanjutan.

Berikut adalah beberapa keuntungan dari platform data pelanggan.

Konsistensi Data

Jika Anda memiliki banyak aplikasi yang berhubungan dengan pelanggan, Anda mungkin memiliki silo data. Hal ini berarti masing-masing departemen memiliki pandangan terbatas terhadap pelanggan Anda.

Misalnya, bayangkan bahwa seorang pelanggan mencari bantal di toko online dari suatu merek, tetapi kemudian pergi ke toko fisik untuk membeli bantal tersebut. Sistem online tidak mengetahui apa yang dibeli pelanggan secara langsung, meskipun data pembelian pelanggan tercatat dalam sistem transaksional. Toko online merekomendasikan lagi produk yang sama dan tidak mendapat interaksi. Merekomendasikan produk terkait (seperti sarung bantal, alih-alih bantal) mungkin akan memberikan hasil yang lebih baik.

Dengan mengonsolidasikan data ke dalam satu platform manajemen data, bisnis dapat mempertahankan informasi yang konsisten, terkini, dan akurat tentang pelanggan mereka. Informasi ini dapat mencakup semua departemen dan titik kontak. Konsistensi mengurangi potensi data yang saling bertentangan dan memastikan semua tim bekerja dari basis informasi yang sama.

Peningkatan Efisiensi

CDP meningkatkan kemampuan otomatisasi dalam organisasi. Mereka menghapus redundansi dan kesalahan data serta mengonsolidasikan informasi dari banyak sumber data ke dalam format terpadu. Data dapat mengalir lebih cepat ke dalam dan ke luar sistem lainnya. Hal ini sangat membantu jika Anda menggunakan platform otomatisasi pemasaran, penyedia layanan email, dan perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM).

Organisasi Anda dapat membangun dan menghubungkan tumpukan teknologi yang fleksibel; mengintegrasikan dengan alat pemasaran, penjualan, dan layanan lainnya; serta membuat alur operasional yang lebih disederhanakan. Bisnis dapat menskalakan operasi mereka tanpa mengorbankan kualitas wawasan pelanggan.

Dukungan Kepatuhan

Peraturan privasi data yang sudah ada dan yang sedang berkembang mengharuskan perusahaan untuk memberikan hak kepada konsumen untuk mengakses informasi pribadi mereka dan menghapusnya. Mungkin sulit untuk memenuhi persyaratan ini jika data pelanggan dipisah di banyak sistem data.

Basis data pelanggan yang terpadu meningkatkan kepatuhan dengan memusatkan cara Anda mengelola data pelanggan. Data dapat digunakan, diperbarui, atau dihapus sesuai dengan ketentuan hukum. Tata kelola data terpusat meningkatkan keamanan di seluruh kumpulan data pelanggan Anda.

Banyak organisasi menggunakan platform data pelanggan sebagai hub data cerdas yang mendemokratisasikan data pelanggan di seluruh organisasi. Semua orang di organisasi Anda dapat menggunakan data pihak pertama yang dimiliki oleh organisasi dan data pihak kedua yang dibeli atau dibagikan oleh partner. Anda juga dapat menggunakan data pihak ketiga yang dibeli dari penyedia publik untuk memberikan konteks pada interaksi pelanggan pada masa mendatang.

Kami memberikan beberapa contoh kasus penggunaan di bawah ini.

Pengambilan Keputusan yang Matang

Organisasi dapat menghasilkan dan memiliki analitik lanjutan tanpa bergantung pada pihak ketiga. Mereka dapat mengungkap pola tersembunyi dari data historis untuk memprediksi perilaku atau preferensi pelanggan pada masa mendatang. Hal ini membantu Anda membangun strategi pemasaran atau layanan proaktif.

Misalnya, analitik dapat mengungkapkan bahwa pelanggan yang membeli produk tertentu membeli produk terkait tertentu dalam waktu satu bulan setelah pembelian awal. Anda dapat secara otomatis mengirimkan pengingat produk kedua kepada pelanggan ini melalui email untuk memenuhi kebutuhan mereka.

Hasil Pemasaran yang Ditingkatkan

Pemasar sering kali ingin mengurangi biaya akuisisi pelanggan dan meningkatkan laba atas pengeluaran iklan, nilai seumur hidup pelanggan, dan ukuran pesanan rata-rata. CDP dapat membantu memenuhi tujuan ini.

Dengan platform manajemen data pelanggan terpusat, Anda dapat mengelompokkan basis pelanggan dengan lebih tepat berdasarkan faktor-faktor, seperti demografi, perilaku pembelian, dan metrik keterlibatan. Dengan segmentasi ini, Anda dapat mendesain program loyalitas atau strategi retensi yang benar-benar sesuai dengan pelanggan.

Misalnya, Anda dapat mengoptimalkan pengeluaran iklan dengan menargetkan iklan kepada mereka yang paling mungkin melakukan konversi. Anda juga dapat menargetkan ulang iklan berdasarkan perilaku pelanggan tertentu atau mengaktifkan kampanye pemasaran yang memenuhi kebutuhan pelanggan.

Interaksi yang Dipersonalisasi

Perusahaan dapat menawarkan rekomendasi produk atau konten yang dipersonalisasi dengan menarik data dari profil pelanggan terpadu tunggal milik setiap pelanggan. Hal ini memberikan pengalaman yang lebih disesuaikan untuk pelanggan.

Misalnya, situs e-commerce dapat menggunakan riwayat penelusuran, perilaku pembelian, dan preferensi pelanggan untuk menyarankan produk atau promosi yang relevan. Tim layanan pelanggan dapat dengan cepat mengakses semua interaksi dan riwayat pelanggan yang relevan untuk pengalaman dukungan yang lebih cepat dan lebih dipersonalisasi.

Platform data pelanggan bekerja dengan mengumpulkan data dari banyak sumber untuk membuat snapshot historis dari setiap perjalanan pelanggan dengan organisasi Anda. Arsitektur platform data pelanggan biasanya memiliki komponen berikut.

Penyerapan Data

Platform tersebut mengumpulkan informasi dengan lancar dari berbagai sumber, seperti sistem CRM, platform e-commerce, alat analitik web, dan saluran media sosial.

Data dapat dialirkan secara waktu nyata atau diserap dalam batch tergantung pada kemampuan platform. Data waktu nyata terus diinput dan diproses saat dihasilkan, sementara data batch dapat diunggah dalam batch secara berkala dan dengan volume tinggi.

Integrasi Data

Setelah platform menyerap data, sangat penting untuk menyatukan dan memahaminya. Untuk memproses data, platform membersihkannya dari setiap anomali, menduplikasi informasi yang redundan, dan menggabungkan catatan terkait

Langkah ini difasilitasi oleh proses extract, transform, load (ETL) dan extract, load, transform (ELT) yang kuat. Hal ini mengonversi data yang beragam menjadi format terstandardisasi dan membangun profil pelanggan yang kohesif. Mekanisme yang berbeda digunakan, sehingga sistem dapat mengidentifikasi pelanggan tanpa mengungkapkan informasi rahasia kepada pihak yang tidak berwenang.

Penyimpanan Data

Data disimpan dengan aman selama proses integrasi. Solusi manajemen data pelanggan biasanya menggunakan gudang data atau danau data yang canggih untuk menyimpan informasi. Sebuah gudang data dapat menyiapkan data untuk analisis pemasaran. Sebagai perbandingan, danau data dapat menyimpannya dalam format mentah untuk dianalisis dan digunakan oleh alat downstream pada tahap berikutnya.

Solusi penyimpanan didesain agar dapat diskalakan dan efisien. Solusi tersebut membantu memastikan akses data yang cepat dan aman.

Segmentasi Data

Segmentasi data adalah proses membagi kumpulan data pelanggan yang luas menjadi kelompok yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola berdasarkan kriteria tertentu.

Sederhananya, segmentasi data dalam CDP melibatkan pengategorian pelanggan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, seperti berikut ini:

• Informasi demografis—seperti usia, jenis kelamin, lokasi, dan pekerjaan

• Data perilaku—seperti riwayat pembelian, kunjungan situs web, dan interaksi produk

• Informasi psikografis—seperti gaya hidup, nilai, dan minat

• Data transaksional—seperti kebiasaan belanja, frekuensi pembelian, dan nilai pesanan rata-rata

Namun, dengan perkembangan teknologi terbaru, Anda dapat menggunakan kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML) untuk segmentasi audiens. Kategori pelanggan diprediksi dan disesuaikan berdasarkan aktivitas pelanggan waktu nyata.

Konsumsi Data

CDP menggunakan komponen konsumsi data, dan Anda dapat menggunakan data yang dikumpulkan oleh komponen lain untuk tujuan bisnis. Dengan kata lain, CDP membantu Anda mengeksekusi wawasan yang Anda dapatkan darinya. Wawasan ini dapat membantu Anda menyusun kampanye pemasaran baru, menyesuaikan strategi penjualan, atau meningkatkan pengalaman pelanggan di platform digital.

Teknologi konsumsi dapat dibangun ke dalam arsitektur CDP, atau Anda dapat berintegrasi dengan sistem otomatisasi pemasaran eksternal.

Platform data pelanggan bekerja paling baik dalam hubungannya dengan teknologi pemasaran lainnya. Kami menjelaskan cara beberapa teknologi ini berinteraksi selanjutnya.

CDP Vs. CRM

Sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) mengelola interaksi perusahaan dengan pelanggan saat ini dan calon pelanggan. Mereka terutama fokus pada penjualan, layanan, dan pembangunan hubungan.

Secara tradisional, CRM berfokus pada segmentasi manual dan konsumsi dengan akses terbatas ke berbagai sumber data. CRM konvensional adalah satu sumber input untuk CDP dengan cakupan yang jauh lebih luas. Baru-baru ini, platform CRM besar telah mengadopsi pendekatan CDP, yang dengan cepat mengaburkan batas antara CRM dan CDP.

CDP Vs. DMP

Platform manajemen data (DMP) mengumpulkan data pihak ketiga dari sumber eksternal, seperti kuki, perilaku online, dan iklan digital. DMP sering menganonimkan data untuk membuat segmen audiens. DMP menyimpan data untuk jangka pendek, biasanya 30–90 hari karena kuki pihak ketiga bersifat sementara dan bertujuan untuk menangkap perilaku terbaru.

DMP adalah alat periklanan untuk menampilkan iklan secara lebih optimal kepada pelanggan baru dengan informasi demografis yang tidak diketahui. Sebagai perbandingan, CDP adalah alat pemasaran untuk meningkatkan keterlibatan dengan pelanggan yang dikenal. Data DMP memberi Anda wawasan yang lebih dalam tentang karakteristik audiens yang lebih luas yang dapat menginformasikan segmentasi CDP.

Dengan solusi Customer 360 di Amazon Web Services (AWS), Anda dapat mempercepat deployment platform data pelanggan.

Pilih dari layanan AWS, aplikasi partner terkemuka, dan penawaran layanan profesional siap pakai yang membantu Anda membuat tampilan terpadu pelanggan. Sebagai contoh, Anda dapat menggunakan:

• Amazon AppFlow untuk mengotomatiskan aliran data pelanggan dua arah antara Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS) dan CDP Anda hanya dalam beberapa klik

• AWS Data Exchange untuk menemukan, mengakses, dan meningkatkan kecepatan untuk mendapatkan nilai set data pelanggan pihak ketiga di cloud

• Amazon Personalize untuk dengan cepat membangun dan men-deploy rekomendasi terkurasi serta segmentasi pengguna cerdas skala besar menggunakan machine learning

• Amazon Pinpoint untuk menyampaikan komunikasi pelanggan di seluruh saluran, segmen, dan kampanye dalam skala besar

Pelajari cara menggabungkan layanan ini dengan penawaran AWS lain yang sudah ada untuk membuat platform data pelanggan yang dikustomisasi bagi persyaratan Anda.

Mulai Platform Data Pelanggan di AWS dengan Membuat Akun Gratis Sekarang Juga.

Dengan Akun AWS, Anda juga dapat menjelajahi ribuan solusi dari Partner AWS yang tersedia di AWS Marketplace. AWS Marketplace menawarkan berbagai solusi platform data pelanggan untuk memenuhi kebutuhan dan persyaratan bisnis yang berbeda, seperti Salesforce, Platform Pemasaran Zeta, Hub Data Peristiwa dan Audiens Tealium, Segmen Twilio, Platform Data Pelanggan Amperity, Platform Data Pelanggan Blueshift, dan banyak lagi.

Pelajari selengkapnya tentang berbagai tipe perangkat lunak aplikasi bisnis, keuntungan, fitur utama, strategi implementasi, dan telusuri solusi yang tersedia di AWS Marketplace sekarang juga.