Efisiensi Segmentasi Pelanggan dengan Bantuan AI

May 31, 2023

Segmentasi pelanggan adalah proses pembagian klien menjadi kelompok berdasarkan ciri-ciri yang sama, memungkinkan perusahaan memberikan pengalaman yang lebih personal dan optimal bagi setiap pelanggan. Dengan menerapkan segmentasi, bisnis dapat mencapai tingkat keterbukaan email hingga 14,31% lebih tinggi dibandingkan dengan pesan yang tidak tersegmentasi. Alat segmentasi berbasis AI bisa menjadi solusi optimal dalam menangani tantangan segmentasi. Dilansir dari influencermarketinghub.com, berikut pembahasan detil tentang segmentasi, tantangan yang ada, dan bagaimana AI bisa menjadi solusi dalam memaksimalkan proses ini. Yuk disimak!

Tantangan dan Kendala dalam Segmentasi Pelanggan

Berikut adalah tantangan yang dihadapi dalam segmentasi pelanggan. Empat masalah ini dapat membuat segmentasi menjadi sulit tanpa bantuan perangkat lunak.

1. Kualitas data

Kita hanya dapat melakukan segmentasi pelanggan dengan baik jika database kita berisi data yang akurat. Perangkat lunak diperlukan untuk mengidentifikasi data yang duplikat, usang (catatan usang), ambigu (karena ejaan yang salah, metode penandaan/kategorisasi, atau judul kolom yang menyesatkan), atau data yang tersembunyi (data tersimpan yang tidak digunakan oleh departemen lain).

2. Ukuran data

Kita harus mengumpulkan data yang cukup untuk mengidentifikasi motivasi dan perilaku pelanggan kita. Data tersebut dapat berasal dari berbagai sumber, seperti survei, formulir umpan balik, dan analisis. Mengumpulkan dan mengatur data dari semua saluran distribusi konten kita akan sulit dilakukan tanpa alat bantu AI. Di sisi lain, menggunakan teknologi ini dapat memberi kita peluang baru seperti segmen yang belum pernah kita jangkau di masa lalu, sehingga kita dapat menyesuaikan upaya pemasaran kita.

3. Luasnya segmen

Segmentasi yang terlalu sempit atau terlalu luas dapat menyebabkan salah tafsir terhadap wawasan data dan penargetan yang buruk untuk kampanye pemasaran. Segmentasi yang efektif memungkinkan kita untuk menjangkau kelompok yang memiliki daya beli yang pasti, dan solusi AI membantu dengan menampilkan kategori atau segmen yang telah ditentukan dan dapat disesuaikan.

4. Terkurasnya waktu

Analisis data dan pembuatan profil pelanggan membutuhkan waktu. Selain itu, kita juga perlu meluangkan waktu untuk mengidentifikasi yang tujuannya untuk membantu kita terhubung dengan segmen kita. Kita bisa mendapatkan hasil yang hampir instan melalui platform segmentasi AI yang mengotomatiskan proses ini.

Fitur Wajib dalam Alat Segmentasi Pelanggan AI

Apa saja fitur yang wajib dan harus ada dalam alat segmentasi AI? Platform segmentasi pelanggan berbasis AI terbaik harus menawarkan fungsi-fungsi sebagai berikut.

1. Organisasi data

Alat segmentasi AI berfungsi sebagai tempat penyimpanan utama semua data pelanggan kita. Alat ini akan memberikan kita gambaran terpadu tentang siapa klien kita, alasan mereka berbisnis dengan kita, dan apa yang mereka sukai dari upaya pemasaran kita.

2. Visualisasi dan distribusi laporan

Platform segmentasi menghasilkan laporan dengan bagan dan grafik yang menarik secara visual, membantu kita memahami analitik dan wawasan yang lebih baik daripada spreadsheet. Selain itu, alat ini memungkinkan kita untuk membagikan laporan statis atau dinamis.

3. Kustomisasi

Solusi segmentasi memungkinkan kita untuk menggunakan metrik di berbagai segmen. Jika skor promotor bersih kita menurun, alat AI harus dapat menunjukkan kepada kita pelanggan yang paling tidak puas dalam berbagai kategori, seperti kelompok usia, paket langganan, atau produk yang dibeli.

4. Skalabilitas

Segmentation AI dapat meningkatkan skala, secara otomatis mengumpulkan informasi dari pelanggan lama atau pelanggan baru, baik yang datang sedikit demi sedikit maupun banyak. Peningkatan klien dapat mengarah pada segmen pelanggan baru, yang kemungkinan besar membuka pelaporan khusus baru.

Rekomendasi Platform Segmentasi Pelanggan AI

Apa saja alat AI yang dapat membantu kita dalam hal segmentasi pelanggan? Berikut adalah beberapa rekomendasi platform yang dapat digunakan.

1. Peak.ai

Peak.ai menerima data dari berbagai sumber untuk menghasilkan profil pelanggan yang komprehensif, termasuk kebiasaan belanja dan potensi untuk berpindah. Platform ini mengelola data tersebut dalam satu sumber dan mengklasifikasikan ke dalam segmen berdasarkan atribut non-prediktif dan prediktif. Peak.ai dapat memprediksi perilaku konsumen seperti produk apa yang akan dibeli atau kapan email selanjutnya akan dibuka. Platform ini juga memungkinkan integrasi dengan sistem yang berinteraksi dengan pelanggan, seperti media sosial, CRM (customer relationship management), dan CDP (customer data platforms).

2. Optimove

Optimove adalah platform yang mengelola kampanye dan pengembangan pelanggan, menggabungkan data dari berbagai sumber untuk menyediakan model prediktif kustom. Platform ini melakukan segmentasi pelanggan melalui analisis kluster dan model matematis, mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen mikro berdasarkan demografi, perilaku, dan aktivitas real-time. Fitur Optibot memungkinkan identifikasi tren dan wawasan dari segmen data. Optimove juga melacak pergeseran perilaku pelanggan antar segmen, memberikan pemahaman mendalam tentang perilaku selama siklus hidup pelanggan.

3. Glance

Glance adalah alat “autopilot” yang membantu tim pemasaran melakukan segmentasi dan membuat konten kontekstual. Dengan menggunakan teknologi AI Graph, Glance mengelompokkan kontak berdasarkan maksud dan kesiapan, memungkinkan fokus pada prospek berkualitas. Glance juga mengidentifikasi pembeli potensial, peluang upselling, dan klien berisiko churn. Setiap minggu, alat ini membuat hipersegmen yang dapat diekspor ke platform pemasaran kita. Glance juga memberikan rekomendasi konten sesuai hipersegmen. Alat ini bisa terintegrasi dengan berbagai platform pemasaran dan analisis populer, dan paling efektif untuk mereka yang memiliki minimal 2.500 kontak dan riwayat kampanye tiga bulan.

4. Visual Website Optimizer (VWO)

VWO adalah alat pengujian yang memudahkan kita untuk mengukur dampak eksperimen pada berbagai segmen dan mengoptimalkan situs web. VWO Data360 mengumpulkan data pelanggan dari berbagai titik kontak, membuat profil individu lengkap yang bisa digunakan tim kita untuk merencanakan eksperimen. Data ini dapat dikategorikan berdasarkan berbagai atribut pengunjung dan perilaku. VWO Personalize mencatat perilaku pengunjung, dari kunjungan pertama hingga pembelian pertama, membantu kita menciptakan perjalanan pengguna yang disesuaikan untuk meningkatkan retensi. Segmen ini dapat diekspor ke CRM dan platform keterlibatan klien.

5. Clearbit

Clearbit adalah perangkat lunak pengayaan data B2B, memungkinkan segmentasi pelanggan berdasarkan lebih dari 100 atribut. Ia memfasilitasi pencocokan profil pelanggan ideal untuk keterlibatan yang ditargetkan. Reveal adalah tool dari mereka, yang membantu mendeteksi ketika perusahaan target menunjukkan ketertarikan pada produk kita. Clearbit menggunakan sumber data publik dan pribadi untuk mengumpulkan dan memverifikasi data, memperbarui data perusahaan secara real time, dan memperbaiki data yang ketinggalan zaman atau tidak lengkap. Platform ini juga membantu menemukan pelanggan baru yang ideal.

6. Heap

Heap adalah platform yang menganalisis interaksi pelanggan dengan situs web atau aplikasi kita untuk mendapatkan wawasan yang mendalam. Tool ini membantu menemukan faktor apa yang mendorong atau menghalangi konversi dan retensi. Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku online mereka, Heap memungkinkan kita melihat segmen berdasarkan berbagai aktivitas dan menentukan langkah mana yang berkontribusi pada tujuan dan pendapatan perusahaan. Analisis ini dapat digunakan untuk memprioritaskan upaya, memodifikasi produk atau strategi, dan mempersonalisasi pengalaman pengguna.

7. BlastPoint

BlastPoint adalah alat yang menggunakan segmentasi data pelanggan untuk memberikan wawasan yang kaya dan prediktif. Alat ini memungkinkan kita membuat segmen berdasarkan data pelanggan kita dan memahami karakteristik klien melalui visualisasi yang disesuaikan. BlastPoint juga menyediakan data eksternal yang dapat digabungkan dengan data kita sendiri untuk mendapatkan wawasan lebih mendalam tentang perilaku pelanggan. Dengan bantuan AI, alat ini menampilkan kluster yang paling mungkin memenuhi tujuan bisnis kita, seperti adopsi teknologi baru atau penyelesaian pembayaran yang tertunda.

8. Graphite Note

Graphite Note menggunakan AI untuk memberikan wawasan perilaku pelanggan melalui deteksi pola otomatis, membantu identifikasi pelanggan yang paling berharga dan titik-titik masalah. Graphite Note memanfaatkan visualisasi untuk mempermudah pemahaman wawasan dari segmentasi. Ia menghubungkan data kita dengan template predefined yang memungkinkan prediksi untuk setiap segmen, memberikan nilai tambah pada strategi penjualan dan pemasaran kita.

9. Concured

Concured adalah platform AI yang meningkatkan konversi dan tampilan halaman melalui segmentasi pelanggan yang tepat. Mampu membuat kampanye yang sangat personal untuk segmen apapun, bahkan yang hanya berisi satu pelanggan. Cocok untuk bisnis yang rutin mempublikasikan konten, platform ini menawarkan analisis performa kompetitif dan topik yang menarik melalui fitur iPerform, iAudit, dan iCreate. Ada juga iPlan yang memfasilitasi kolaborasi dalam pembuatan konten. Concured mulai beroperasi setelah kode ditambahkan ke situs kita.

10. FullStory

FullStory adalah platform yang merekam interaksi pengguna dengan situs web atau aplikasi kita, menunjukkan tren perilaku sepanjang waktu. Fitur Autocapture melacak aktivitas seperti klik dan guliran/scroll, termasuk klik berkali-kali yang menandakan frustrasi pengguna. Kita dapat melihat data ini melalui ‘session replay’ atau ‘heatmaps’. FullStory memungkinkan pembuatan segmen berdasarkan berbagai kriteria perilaku. Ia juga melacak metrik penggunaan untuk menentukan faktor-faktor yang berhubungan dengan loyalitas atau perpindahan pelanggan.

Kesimpulan

Segmentasi pelanggan adalah hal yang penting dalam bisnis dan teknologi AI dapat mempermudah dan memaksimalkan proses ini. Ada empat tantangan utama dalam segmentasi: kualitas data, ukuran data, luasnya segmen, dan waktu yang dibutuhkan. Untuk mengatasi tantangan tersebut, alat berbasis AI dapat sangat membantu. Alat ini idealnya memiliki fitur seperti organisasi data, visualisasi dan distribusi laporan, kustomisasi, dan skalabilitas. Artikel ini juga memberikan rekomendasi 10 platform berbasis AI yang dapat digunakan, masing-masing platform memiliki fitur dan kelebihan unik yang dapat membantu perusahaan dalam melakukan segmentasi. Meski AI menjadi alat yang kuat untuk segmentasi, perusahaan juga bisa mulai dengan solusi data pelanggan jika belum siap untuk menggunakan AI. Tujuannya adalah untuk memberikan pengalaman yang lebih personal dan optimal bagi setiap pelanggan, sehingga menghasilkan tingkat keterbukaan dan retensi yang lebih tinggi. Semoga informasi ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

AI & Bisnis: Maksimalkan Customer Experience Anda!

May 30, 2023

0

Customer experience menjadi aspek yang sangat penting dalam dunia bisnis. Dilansir dari userpilot.com, kami akan menjelaskan bagaimana AI dapat mengubah cara orang berinteraksi dengan bisnis kita dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Dimulai dari apa itu pengalaman pelanggan AI, bagaimana AI berperan dalam menciptakan pengalaman tersebut, dan cara AI dapat membantu kita melibatkan pelanggan serta mengoptimalkan produk bisnis kita. Selain itu, kami akan mengeksplorasi beberapa taktik khusus yang dapat kita terapkan untuk memanfaatkan kecerdasan buatan dalam bisnis kita. Yuk disimak!

Daftar Isi

Apa itu Customer Experience AI?

Customer Experience (CX) adalah bagaimana pelanggan melihat dan berinteraksi dengan bisnis kita pada setiap tahap perjalanan mereka. Di sisi lain, Artificial Intelligence (AI) adalah bidang yang menggunakan teknologi dan komputasi untuk memecahkan masalah secara mandiri dengan memanfaatkan data yang besar. Jadi, pengalaman pelanggan AI menggabungkan kecerdasan buatan untuk menciptakan pengalaman yang menyenangkan dan positif bagi pelanggan.

Manfaat AI dalam Meningkatkan Customer Experience

Berikut ini adalah beberapa manfaat yang diberikan oleh AI dalam meningkatkan pengalaman pelanggan.

Memahami Perilaku dan Kebutuhan Pelanggan

AI memungkinkan kita untuk menganalisis data yang kompleks dengan lebih mudah, sehingga dapat mengungkap tren, pola, dan wawasan yang berharga. Dengan demikian, kita dapat mengidentifikasi kebutuhan pelanggan secara efisien dan akurat, tanpa harus melakukan penelitian yang mahal, memakan waktu, dan berpotensi bias. Hal ini memungkinkan kita untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih dipersonalisasi berdasarkan kebutuhan yang sebenarnya.

Mengurangi Tingkat Perpindahan Pelanggan (Churn)

Churn adalah fenomena yang tidak dapat dihindari dalam bisnis, namun dengan bantuan AI, kita dapat mengurangi risiko churn. AI dalam customer experience memiliki kemampuan prediktif yang kuat. Dengan menganalisis data besar, AI dapat mengidentifikasi titik-titik gesekan dalam perjalanan pelanggan dan area di mana pelanggan cenderung berhenti menggunakan produk atau layanan. Dengan mengetahui kapan dan di mana churn cenderung terjadi, kita dapat mengambil tindakan yang proaktif untuk mencegahnya. Ada berbagai strategi yang dapat dilakukan untuk mencegah churn, dan kita perlu memilih strategi yang paling sesuai dengan situasi bisnis kita.

Meningkatkan Loyalitas dan Dukungan Pelanggan

Loyalitas pelanggan merupakan kunci keberhasilan bisnis. Alat yang didukung AI membantu kita dalam mengidentifikasi masalah dengan cepat dan memberikan solusi yang efektif. Sebagai contoh, penggunaan chatbot yang mampu menangani banyak pertanyaan pelanggan akan menghemat waktu dari tim layanan pelanggan kita. Hal ini memungkinkan tim tersebut dapat fokus pada kasus-kasus yang lebih kompleks yang membutuhkan pemikiran kritis, perbaikan proses, dan yang terpenting, tugas-tugas yang akan meningkatkan kepuasan dan keterlibatan pelanggan. Sebagai hasilnya, kita akan melihat peningkatan jumlah pelanggan loyal yang akan menjadi pendukung merek kita, membuat pengguna kita senang, dan mereka akan membantu mempromosikan bisnis kita!

Cara Menggunakan AI Untuk Customer Experience

Berikut adalah 10 cara praktis untuk menggunakan AI dalam mengoptimalkan pengalaman pelanggan:

1. Analisis Menyeluruh atas Kebutuhan Pelanggan

Gunakan AI untuk menelusuri data besar, menganalisis data pelanggan, dan dengan cepat mengidentifikasi pola dan temuan penting. Semakin kita memahami kebutuhan pelanggan, semakin efektif kita dapat menawarkan solusi yang sesuai.

Contoh: Shulex Voc adalah alat yang menggunakan AI untuk melakukan analisis profil dan ekspektasi pelanggan untuk memberi kita wawasan guna memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

2. Meningkatkan Penggunaan dan Keterlibatan melalui Mikrokopi Optimal

Dengan menggunakan AI, kita dapat menciptakan teks yang menarik dalam aplikasi yang dapat meningkatkan penggunaan dan keterlibatan, serta mengurangi tingkat perpindahan pengguna.

Contoh: Userpilot menawarkan fungsionalitas bertenaga AI yang akan membantu membuat penulisan naskah yang menarik menjadi sangat mudah. Sempurnakan konten kita dengan berbagai petunjuk, baik berupa saran kata, meringkas bagian yang panjang, atau mengembangkan ide.

3. Memanfaatkan Video AI untuk Meningkatkan Pemahaman Pelanggan

Video tutorial telah terbukti efektif dalam meningkatkan keterlibatan pelanggan dan membantu mereka memahami penggunaan produk dengan lebih baik. Dengan alat bantu AI, kita dapat dengan mudah membuat video tanpa perlu keahlian teknis yang mendalam.

Contoh: Gunakan Synthesia untuk membuat video dengan cepat (dan hemat biaya) yang bisa kita gunakan di mana saja dalam produk kita.

4. Dukungan Pelanggan 24/7 dengan Chatbot AI

Chatbot AI memberikan cara interaktif untuk memberikan dukungan layanan yang tersedia sepanjang waktu.

Contoh: Alat seperti Zendesk atau EliseAI dapat membantu kita meluncurkan chatbot AI yang akan menyarankan konten, video, atau dokumentasi yang relevan untuk membantu menyelesaikan masalah pengguna.

5. Memberikan Customer Experience yang Disesuaikan dengan Lokasi

Dalam bisnis global, alat yang didukung AI membantu melokalkan pengalaman pelanggan dengan menerjemahkan teks produk ke dalam bahasa yang relevan dengan lokasi pengguna. Hal ini menciptakan pengalaman yang lebih personal bagi pelanggan.

Contoh: Userpilot memiliki fitur bertenaga AI yang menangani penerjemahan secara otomatis. Tidak perlu mengunggah file CSV yang rumit. Semua terjemahan dilakukan dalam aplikasi secara otomatis – kita memiliki fleksibilitas untuk melakukan penyesuaian manual setelah terjemahan selesai (jika diperlukan).

6. Mengidentifikasi dan Menghilangkan Hambatan dalam Perjalanan Pelanggan

Untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, penting untuk mengidentifikasi dan mengatasi hambatan serta area yang membuat pelanggan merasa frustrasi.

Contoh: Genesys menggunakan kecerdasan buatan untuk menemukan pelanggan yang putus, pelanggan yang berpindah, perpindahan saluran, dan banyak lagi. Setelah kita mengetahui di mana titik-titik masalahnya, kita dapat menargetkannya dengan lebih efektif dan mudah-mudahan bergerak menuju pengalaman yang lebih bebas hambatan.

7. Meningkatkan Keterlibatan Pelanggan melalui Gamifikasi dalam Aplikasi

Gamifikasi memanfaatkan unsur-unsur menarik dari permainan dan mengaplikasikannya dalam konteks bisnis, seperti insentif, pengukuran kemajuan, elemen yang merayakan pencapaian, dan hadiah dalam aplikasi.

Contoh: Alat seperti Upshot menggunakan kecerdasan buatan secara dinamis untuk menampilkan opsi gamifikasi yang relevan. Hal ini dapat didasarkan pada tindakan pengguna, pola perilaku, dan banyak lagi.

8. Menggunakan Analisis Prediktif untuk Mencegah Perpindahan Pelanggan

Analisis prediktif membantu pemilik bisnis dalam mencegah tingkat perpindahan pelanggan yang tinggi. Dengan menggunakan AI, kita dapat memprediksi kapan seorang pelanggan kemungkinan akan meninggalkan bisnis dan mengambil tindakan yang tepat.

Contoh: AI dapat membantu kita memprediksi kapan seorang pelanggan kemungkinan besar akan meninggalkan bisnis kita, sehingga kita dapat terlibat dengan cepat dan mengambil tindakan pencegahan. Kita bisa menggunakan alat seperti Upshot untuk membantu menyatukan hal tersebut.

9. Menganalisis Sentimen Pelanggan untuk Memahami Kebutuhan Mereka

Analisis sentimen adalah cara yang efektif untuk memahami pelanggan dengan menganalisis data umpan balik mereka, baik berupa skor kepuasan pelanggan atau umpan balik kualitatif.

Contoh: SupportLogic adalah alat yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menafsirkan data umpan balik pelanggan secara real-time. Ini membantu kita mengidentifikasi sentimen yang mendasari dalam interaksi pelanggan dan merespon dengan tepat.

10. Personalisasi Customer Experience melalui Rekomendasi AI

Salah satu cara efektif untuk memberikan pengalaman pelanggan yang personal adalah dengan memberikan rekomendasi yang relevan. AI dapat menganalisis perilaku dan preferensi pengguna untuk memberikan rekomendasi produk, konten, atau fitur yang sesuai.

Contoh: Amazon adalah contoh yang baik dalam menerapkan rekomendasi AI. Berdasarkan pembelian dan penelusuran pengguna, mereka memberikan rekomendasi yang sesuai untuk meningkatkan keterlibatan dan menjaga pelanggan tetap terlibat.

Alat Bantu AI untuk Meningkatkan Customer Experience

Dalam memilih alat bantu AI, penting untuk mempertimbangkan kebutuhan dan tujuan bisnis kita. Pastikan alat tersebut cocok dengan strategi pengalaman pelanggan yang ingin kita capai.

Ketika kita ingin meningkatkan customer experience dengan memanfaatkan AI dalam bisnis kita, ada beberapa alat bantu AI yang dapat dipertimbangkan. Berikut adalah beberapa contohnya.

Userpilot

Userpilot adalah platform panduan yang kuat yang menggunakan AI untuk membantu dalam menciptakan customer experience yang menarik. Dengan fitur-fitur baru yang didukung oleh kecerdasan buatan, Userpilot memungkinkan kita untuk menyederhanakan proses pembuatan konten, melakukan personalisasi, dan mencapai efek lokal yang diinginkan.

Amplitude

Amplitude adalah alat analisis produk yang terkenal dengan kemampuan analisisnya. Mereka telah memperkenalkan fitur baru bernama Prediksi yang menggunakan kecerdasan buatan. Fitur ini memungkinkan kita untuk memprediksi tindakan masa depan pengguna berdasarkan data perilaku masa lalu mereka.

Zendesk

Zendesk adalah alat dukungan pelanggan yang dapat membantu kita meluncurkan chatbot AI untuk memberikan dukungan layanan mandiri kepada pelanggan. Chatbot AI Zendesk dapat menjawab berbagai pertanyaan dan memberikan solusi yang bermanfaat kepada pelanggan kita.

Kesimpulan

Menerapkan kecerdasan buatan (AI) dalam bisnis kita dapat memberikan manfaat yang signifikan dalam meningkatkan customer experience. Dengan menggunakan AI, kita dapat lebih memahami kebutuhan pelanggan, mengurangi tingkat perpindahan pelanggan, meningkatkan loyalitas, dan menciptakan pengalaman yang lebih baik secara keseluruhan. Dalam artikel ini, kami telah menjelaskan 10 cara menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Kami juga telah merekomendasikan beberapa alat bantu AI yang dapat membantu dalam mengimplementasikan strategi ini. Dengan demikian, kita dapat meningkatkan kualitas layanan bisnis kita dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik dan memuaskan. Semoga informasi ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

Optimalisasi Penetapan Harga untuk Bisnis Sukses!

May 26, 2023

0

Optimalisasi penetapan harga adalah faktor krusial yang dapat mengubah perjalanan bisnis kita. Cara kita menetapkan harga dapat mengarah pada sukses atau kegagalan, memicu perang harga dengan pesaing atau menghasilkan penjualan yang mengecewakan. Oleh karena itu, penting untuk menemukan titik tengah antara harga yang memadai dan menguntungkan. Dilansir dari hubspot.com, berikut konsep dasar pengoptimalan harga dan bagaimana membangun dan melaksanakan strategi penetapan untuk harga yang solid. Yuk disimak!

Apa Itu Optimalisasi Penetapan Harga?

Optimalisasi penetapan harga merujuk pada proses mencari titik harga yang paling tepat untuk produk atau layanan. Tujuannya adalah memaksimalkan profitabilitas dengan memanfaatkan data pasar dan konsumen untuk menciptakan keseimbangan antara nilai dan keuntungan. Untuk mengoptimalkan harga, kita membutuhkan sejumlah informasi:

Survei dan data perilaku pelanggan
Data demografis dan psikografis
Spesifikasi pasar berdasarkan geografi
Data penjualan historis
Biaya operasional
Inventaris
Fluktuasi permintaan
Keuntungan kompetitif dan kendala
Customer lifetime value dan data churn

Bagaimana Cara Melakukan Optimalisasi Penetapan Harga

Berikut adalah langkah-langkah untuk mengoptimalkan penentuan harga:

Kumpulkan Data

Optimalisasi penetapan harga memerlukan data kuantitatif dan kualitatif yang kuat. Data ini mencakup demografi, psikografi, inventaris, penawaran dan permintaan, spesifikasi pasar historis, metrik penjualan, tingkat pindah pelanggan, fitur produk, dan sensitivitas harga. Selain itu, survei pelanggan dan percakapan langsung juga penting untuk memahami keunggulan kompetitif, persepsi nilai, dan strategi penjualan.

Menentukan Tujuan dan Batasan

Definisikan tujuan dan batasan kita dalam optimalisasi harga, seperti peningkatan keuntungan, loyalitas pelanggan, atau penarikan pelanggan baru. Tulislah tujuan dengan jelas, misalnya meningkatkan persepsi nilai produk atau mencapai kuota penjualan tertentu.

Mengetahui Metrik Nilai kita

Pahami metrik nilai yang mempengaruhi harga produk atau layanan kita. Misalnya, bagi perangkat lunak, metrik nilai bisa berupa fitur, jumlah kontak pelanggan, atau durasi hosting. Mengerti metrik nilai akan membantu menetapkan harga yang wajar sesuai dengan nilai yang kita tawarkan.

Membuat Tingkatan Harga

Berdasarkan data pelanggan dan metrik nilai, ciptakan tingkatan harga yang sesuai dengan segmen pelanggan tertentu. Contohnya, berikan tingkatan harga berbeda berdasarkan fitur atau lisensi aplikasi. Perhatikan juga opsi bundel atau penjualan untuk menjangkau segmen pelanggan yang berbeda.

Mengimplementasikan dan Mengawasi Harga

Optimalisasi harga bukanlah proses satu kali. Tinjau strategi penetapan harga setiap satu atau dua tahun untuk menjaga keseimbangan antara nilai dan keuntungan. Perubahan fitur, penetrasi pasar baru, dan pertambahan pelanggan bisa mempengaruhi strategi kita. Lakukan pemantauan harga secara efektif menggunakan metode pengumpulan data yang tepat. Jika diperlukan, sesuaikan strategi penentuan harga berdasarkan data yang diperoleh. Hindari fluktuasi harga yang terlalu sering atau tiba-tiba agar tidak membingungkan atau membuat frustrasi pelanggan kita.

Contoh Praktik Pengoptimalan Harga

Pengoptimalan harga mungkin tampak sebagai konsep yang rumit, namun kita sering melihatnya di kehidupan sehari-hari. Berikut beberapa contohnya dari dunia nyata:

Tiket Pesawat

Maskapai penerbangan adalah contoh nyata dari ahli pengoptimalan harga. Mereka menggunakan konsep elastisitas harga untuk menyesuaikan tarif penerbangan mereka berdasarkan tarif pesaing. Mereka melakukan ini dengan membandingkan harga pesawat pesaing secara real-time. Inilah sebabnya mengapa tarif sering naik atau turun mengikuti pola yang sama. Hal ini juga berlaku pada maskapai berbiaya rendah.

Properti

Kemajuan teknologi telah memungkinkan penggunaan pengoptimalan harga di berbagai sektor, termasuk real estat. Algoritma dikombinasikan dengan data harga properti untuk membantu pemilik dan perusahaan manajemen properti menentukan harga yang pantas untuk properti mereka. Namun, kadang hal ini bisa berbalik menjadi masalah – misalnya, perusahaan manajemen properti Real Page dituntut karena dituduh menjual perangkat lunak yang mendorong harga sewa menjadi terlalu tinggi dan tidak kompetitif.

Tiket Acara

Siapa pun yang pernah mencoba membeli tiket konser pasti tahu betapa mengejutkannya harga tiket yang muncul di situs web acara. Penjual tiket, seperti banyak industri lain, menggunakan algoritma untuk menetapkan apa yang disebut “harga dinamis”. Artinya, jika permintaan tinggi, harga akan naik. Hal ini juga sering terjadi saat menggunakan layanan di jam sibuk, di mana kita mungkin menemukan “lonjakan harga”.

Model Pengoptimalan Harga

Ada dua pendekatan utama dalam pengoptimalan harga: strategi penetapan harga dan optimasi matematis. Berikut ini adalah penjelasan singkatnya.

Strategi Penetapan Harga

Strategi ini adalah metode yang dipilih untuk menetapkan harga suatu produk atau layanan. Ada banyak strategi, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan, serta kondisi penggunaan terbaiknya. Setelah memilih strategi, kita melakukan pengoptimalan untuk menentukan harga optimal. Beberapa strategi umum antara lain captive product pricing, cost-plus pricing, loss leader pricing, competition pricing, dynamic pricing, freemium pricing, hourly pricing, demand pricing, price skimming, bundle pricing, psychological pricing, even-odd pricing, penetration pricing. Periksa strategi kita dan pertimbangkan untuk beralih ke model yang lebih baik jika perlu.

Pengoptimalan Harga Matematis

Pengoptimalan harga matematis adalah pendekatan yang menggunakan data seperti permintaan, tingkat harga, biaya, inventaris, perilaku pelanggan, dan lainnya untuk menghasilkan harga yang memaksimalkan keuntungan. Ada alat yang bisa membantu menentukan harga awal, diskon, atau harga promosi tanpa perlu analis melakukan penghitungan manual. Untuk menggunakan model ini secara efektif, pilih alat yang sesuai, kumpulkan data, konfirmasi tujuan harga kita, jalankan model, dan lakukan penyesuaian jika perlu.

Menggunakan Teknologi untuk Pengoptimalan Harga

Perangkat lunak pengoptimalan harga memungkinkan kita memasukkan data dan mendapatkan hasil apakah harga kita sudah tepat. Perangkat lunak yang dibutuhkan perusahaan B2B dan B2C mungkin berbeda. B2B biasanya membutuhkan alat yang berbasis pada elastisitas harga karena mereka menjual dalam volume yang lebih rendah dan data perilaku pelanggan lebih sulit didapatkan. Sedangkan B2C mendapatkan manfaat dari alat yang membantu mengetahui sensitivitas harga pelanggan.

Alat Pengoptimalan Harga

Berikut beberapa rekomendasi alat yang dapat digunakan untuk optimalisasi penentuan harga.

Pricefx

Pricefx adalah solusi berbasis cloud untuk optimalisasi harga dinamis. Alat ini menggunakan kecerdasan buatan untuk mengatur harga secara real-time. Pricefx berlaku untuk berbagai sektor seperti otomotif, kimia, dan manufaktur, dengan paket beragam untuk memenuhi berbagai tujuan optimalisasi harga.

Prisync

Prisync adalah alat yang memantau dan melacak harga pesaing, menawarkan berbagai solusi termasuk pengecekan harga, pemantauan Minimum Advertised Price (MAP), pengelolaan harga, optimalisasi harga dinamis, pemadanan harga, dan pengikisan harga. Alat ini terintegrasi dengan Shopify dan Magento serta melalui API.

Price2Spy

Price2Spy adalah alat pemantauan harga yang menawarkan fitur seperti perbandingan harga, peringatan perubahan harga, pelaporan, analisis, dan spidering. Alat ini terintegrasi dengan Shopify, Magento, Google Shopping, dan lainnya, sangat berguna bagi perusahaan yang ingin memantau harga pesaing.

Omnia Dynamic Pricing

Omnia menawarkan solusi optimalisasi harga dinamis yang dirancang khusus untuk perusahaan ritel. Alat ini memungkinkan pengguna untuk menentukan aturan untuk harga dan mempertimbangkan elastisitas harga untuk otomatis menghasilkan harga optimal.

Competera

Competera adalah platform penentuan harga yang didukung oleh kecerdasan buatan untuk B2C yang membantu pengecer memperbaiki strategi dan meningkatkan pendapatan. Platform ini memiliki produk yang dapat mengumpulkan data pesaing, otomatisasi penetapan, dan pengoptimalan harga.

Vendavo

Vendavo, yang dirancang khusus untuk bisnis B2B, bertujuan untuk mengoptimalkan hasil komersial, penetapan untuk harga, dan penjualan dengan menggunakan alat berbasis kecerdasan buatan.

Zilliant

Zilliant menyelesaikan masalah penetapan untuk harga dan penjualan B2B untuk industri distribusi, manufaktur, dan jasa. Zilliant menggunakan kecerdasan buatan untuk menyelaraskan harga dengan pasar dan menawarkan berbagai solusi untuk kebutuhan optimalisasi harga.

NetRivals

NetRivals adalah alat analisis produk dan harga kompetitif untuk pengecer dan merek. Alat ini memiliki produk yang dapat mengukur harga pesaing di Amazon dan Google Shopping, yang membuatnya menjadi solusi kuat untuk perusahaan e-commerce.

PriceShape

PriceShape memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis kompetisi mendalam, merancang strategi penetapan untuk harga mereka sendiri, menetapkan harga ulang secara otomatis agar tetap kompetitif, dan menggunakan data pintar untuk mengoptimalkan Google Shopping. Alat ini mendukung bisnis di berbagai industri.

Mengapa Optimalisasi Penetapan Harga Bisa Gagal?

Pengoptimalan harga merupakan proses yang kompleks. Perlu dilakukan penelitian mendalam untuk memahami pelanggan dan bisnis kita. Namun, jika kita tidak mengikuti prinsip-prinsip yang tepat, upaya pengoptimalan harga bisa saja tidak berhasil. Berikut beberapa alasan umum mengapa strategi pengoptimalan harga kita mungkin gagal:

Tidak menggunakan data yang akurat.

Kualitas strategi pengoptimalan harga kita sangat bergantung pada data yang kita gunakan sebagai dasarnya. Oleh karenanya, data yang kita miliki haruslah akurat. Berdasarkan perkiraan atau data subjektif bisa berpotensi merusak hasil yang kita peroleh. Menggunakan perangkat lunak pengoptimalan harga bisa membantu kita menghindari kesalahan penggunaan data yang kurang akurat. Menurut penelitian Gartner, penggunaan perangkat lunak pengoptimalan harga dapat memberikan pengembalian investasi dalam waktu kurang dari enam bulan.

Memberikan terlalu banyak diskon.

Diskon bisa menjadi strategi yang efektif untuk memperoleh pelanggan baru, namun jika tidak diimbangi dengan benar, strategi ini dapat menjadi bumerang. Memberikan diskon besar bisa merusak strategi pengoptimalan harga kita, dan mengubah harga referensi yang seharusnya untuk audiens target kita.

Penetapan harga tidak berbasis nilai.

Penetapan harga berbasis nilai mematok harga berdasarkan nilai yang dirasakan pelanggan dari produk atau layanan kita. Dalam prakteknya, perusahaan menetapkan harga berdasarkan persepsi nilai produk mereka oleh pelanggan. Jika harga yang kita tawarkan tidak sejalan dengan nilai produk kita menurut pelanggan, ini bisa menjadi hambatan dalam proses pengoptimalan harga. Meski bukan hal yang pasti, perusahaan dapat memahami persepsi pelanggan tentang harga melalui survei umpan balik, yang kemudian bisa digunakan untuk menetapkan harga di masa mendatang.

Proses terlalu rumit.

Selain pentingnya memiliki data yang akurat, juga penting untuk menjaga agar kriteria dan proses kita tidak terlalu rumit. Proses yang terlalu kompleks dapat menghambat kemajuan dan bahkan bisa menghasilkan insight yang saling bertentangan. Solusi pengoptimalan harga kita harus dapat dipahami oleh pemangku kepentingan dan tim kita.

Mencari harga yang tepat untuk produk atau layanan kita mungkin bukan tugas yang mudah, tetapi tidak juga mustahil – terutama jika kita memiliki alat yang tepat dan pemahaman yang kuat tentang prinsip-prinsip penetapan harga.

Kesimpulan

Optimalisasi penetapan harga adalah tugas yang kompleks namun penting. Dengan pemahaman yang tepat dan pendekatan sistematis, mempertimbangkan faktor-faktor utama seperti elastisitas harga, biaya, nilai produk bagi konsumen, dan kondisi pasar, serta memanfaatkan teknologi, kita dapat mengembangkan strategi penetapan yang efektif. Penting untuk memahami bahwa pengoptimalan harga adalah proses iteratif yang memerlukan penyesuaian seiring berjalannya waktu. Dengan perencanaan dan tujuan yang realistis, kita akan mampu menemukan harga optimal yang mendukung tujuan bisnis kita dan memuaskan pelanggan. Semoga informasi ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

Programmatic Advertising AI: Majukan Bisnis Anda!

May 25, 2023

0

Iklan digital menjadi pilihan utama dalam dunia periklanan modern, ditunjang oleh peningkatan jumlah pengguna perangkat digital. Dari survei yang dibuat di Amerika, lebih dari 60% responden mengalokasikan setidaknya setengah dari anggaran iklan terprogram mereka untuk kampanye mobile. Angka-angka ini menunjukkan potensi besar bagi pengiklan untuk memaksimalkan belanja iklan mereka di media digital. Dilansir dari influencermarketinghub.com, berikut adalah penjelasan tentang programmatic advertising atau periklanan terprogram dan bagaimana AI membantu prosesnya, serta alat terbaik dalam bidang ini. Yuk disimak!

Daftar Isi

Apa Itu Programmatic Advertising dan Bagaimana AI Meningkatkannya?

Programmatic advertising adalah pendekatan otomatis dalam pembelian dan penjualan ruang iklan digital, biasanya dilakukan melalui lelang real-time. Proses ini lebih efisien dan hemat biaya daripada metode tradisional. Salah satu alat yang memperhalus proses ini adalah kecerdasan buatan (AI).

AI dalam programmatic advertising berfungsi untuk memproses konten dan data pelanggan untuk hasil yang optimal. Penggunaan AI dalam pemasaran dan periklanan bukanlah konsep baru, tetapi masih banyak orang yang belum menyadari potensi maksimal AI dalam hal ini.

Manfaat AI dalam Programmatic Advertising

AI mampu membantu pengiklan menargetkan pelanggan dengan kategori yang lebih spesifik, dan mengumpulkan data penting untuk membuat segmen pelanggan yang lebih khusus. Selain itu, AI juga dapat membantu mengoptimalkan konten dan penyesuaian konten, serta memberikan wawasan dan analisis yang lebih dalam untuk memahami pelanggan. Namun, meski AI memiliki banyak keuntungan, penelitian dan persiapan tetap menjadi kunci dalam suksesnya kampanye iklan.

Alat Programmatic Advertising AI Terbaik

Berikut ini adalah beberapa alat AI terbaik untuk programmatic advertising:

1. MarketMuse

Jika kita ingin menonjol di antara para pesaing kita, kita juga harus mempertimbangkan strategi periklanan konten kita. MarketMuse mengkhususkan diri dalam pembuatan konten yang menghasilkan konversi. Tidak hanya melakukan audit konten, tetapi juga menganalisis topik dan konten pesaing kita dan memeriksa untuk melihat apa yang mereka lewatkan.

AI merupakan inti dari semua yang dilakukan MarketMuse. Perangkat lunaknya memberi kita data yang berguna yang memberi tahu kita tentang jenis konten dan salinan iklan apa yang akan dikonversi.

Kelemahan dari MarketMuse adalah setelah paket gratis, tingkat berikutnya agak mahal. Jika keterbatasan paket gratis menjadi masalah bagi kita, kita harus mengeluarkan sedikit uang untuk mendapatkan paket standar untuk membuka lebih banyak fitur.

Harga: Ada tiga paket-Gratis, standar ($600/bulan), dan Premium ($12.000/tahun).

2. SEMrush

Sebuah perangkat all-in-one, Semrush menggunakan AI untuk menyediakan kita dengan rangkaian lengkap layanan pemasaran digital. Dari peringkat kata kunci hingga periklanan hingga SEO, Semrush memiliki lebih dari 40 peralatan untuk membantu mempermudah pemasaran. Analisis kompetitornya merupakan salah satu yang terbaik, dan kita bisa melakukan riset kata kunci yang mendalam untuk mengetahui bagaimana posisi kata kunci kita dalam penelusuran online dibandingkan dengan kompetitor kita.

Tetapi karena banyaknya peralatan yang tersedia, mungkin agak sulit untuk memulai, tetapi hal yang baik tentang platform yang menawarkan hampir semua hal adalah kita bisa melakukan semua pekerjaan pemasaran kita pada satu dasbor. Ditambah lagi, salah satu ulasan umum tentang Semrush adalah harganya relatif murah untuk sesuatu yang menawarkan banyak hal.

Harga: kita bisa mengunjungi situs webnya untuk mengetahui semua paket dan harga yang berbeda yang dimilikinya.

3. Optimove

Pada tahun 2016, perusahaan platform data pelanggan Optimove mengembangkan Optibot, bot pengoptimalan pemasaran bertenaga AI pertama. Optibot memindai kampanye kita dan mengeluarkan data yang relevan dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. kita kemudian dapat menggunakan informasi tersebut untuk mengidentifikasi poin-poin perbaikan dalam strategi iklan kita, termasuk salinan iklan, konten, dan bahkan penargetan pelanggan. Sesuai dengan namanya, Optibot akan membantu kita mengoptimalkan kampanye pemasaran dan periklanan kita, sehingga uang iklan kita tidak terbuang percuma.

Optimove memiliki kampanye pengoptimalan mandiri yang secara otomatis memberikan konten terbaik untuk setiap pelanggan. Seiring waktu, algoritmanya memantau tindakan yang bersaing, kemudian menyesuaikannya sehingga pelanggan mendapatkan iklan yang kemungkinan besar akan mereka ikuti dan tanggapi.

Harga: Tidak ada paket tetap. Hubungi Optimove untuk penawaran harga yang sesuai dengan kebutuhan kita.

4. Albert

Albert adalah salah satu platform AI peringkat teratas saat ini. Mencakup “90% dari alam semesta yang dapat ditawar,” Albert adalah alat bertenaga AI yang terhubung dengan upaya pemasaran digital perusahaan yang sudah ada – penelusuran berbayar, sosial, dan programmatic advertising. Alat ini melakukan semua yang dilakukan mesin dengan baik. Alat ini bisa membantu kita merencanakan variasi iklan, membangun grup iklan dan audiens, mengoptimalkan anggaran dan tawaran kita, dan melakukan pendalaman pada laporan dan wawasan. Ini adalah sekutu AI menyeluruh yang dapat digunakan pengiklan untuk membuat hidup lebih mudah.

Perangkat lunak Albert dapat belajar sendiri, sebuah ciri khas kecerdasan buatan. Ini adalah alat yang cukup kuat yang dapat mengambil tindakan dengan sendirinya – AI otonom untuk pemasaran digital yang mampu bertindak berdasarkan sejumlah besar data yang dikumpulkan dan diprosesnya. Juga mampu menghasilkan analisis data yang mendalam, sehingga kita bisa menjalankan kampanye yang dioptimalkan dan meningkatkan ROAS kita.

Harga: Hubungi perusahaan untuk mengetahui paket harganya.

5. Basis Technologies

Sebelumnya dikenal sebagai Centro, Basis Technologies memanfaatkan kekuatan AI dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan kampanye dan tawaran kita pada iklan terprogram. Basis menggunakan pemodelan prediktif untuk menargetkan pemirsa yang tepat untuk iklan kita pada waktu yang tepat dan di situs web yang tepat.

Basis bertujuan untuk mengotomatiskan operasi media digital, termasuk programmatic, pencarian, sosial, dan penerbit-langsung.

Harga: Kunjungi situs webnya untuk mendapatkan penawaran khusus.

6. GumGum

Tujuan GumGum adalah mencocokkan konten yang tepat dengan orang yang tepat menggunakan AI untuk mendorong penjualan. Platform merek dagangnya, Verity, adalah teknologi kecerdasan kontekstual yang menganalisis konten, sehingga iklan kita hanya muncul di tempat yang relevan dan tepat. Media Rating Council (MRC) memberikan akreditasi tingkat konten kepada Verity untuk analisis kontekstual, keamanan merek, dan kesesuaian, menjadikan GumGum penyedia teknologi iklan independen pertama dengan perbedaan ini.

Harga: Seperti penyedia lainnya dalam daftar kami, kita harus menghubungi perusahaan untuk meminta penawaran.

Masa Depan Periklanan Digital: Apakah AI Akan Menggantikan Pengiklan?

Programmatic advertising dan ketakutan akan mesin menggantikan pekerjaan manusia selalu menjadi perhatian para pekerja. Hal ini dapat dimengerti-mesin melakukan pekerjaan yang jauh lebih efisien dalam beberapa tugas dan dengan kecepatan yang lebih tinggi. Namun, terlepas dari kapasitas AI untuk memproses data dalam jumlah besar, sentuhan manusia masih tidak tergantikan dalam pemasaran dan periklanan. Industri ini membutuhkan elemen manusiawi seperti kasih sayang, empati, dan bercerita. Singkatnya, industri ini membutuhkan emosi manusia, yang dinamis dan memiliki tingkat ketidakpastian yang belum dapat dipahami oleh AI.

AI menjalankan angka dan membuat keputusan berdasarkan logika dan akal sehat-pikiran manusia, seperti yang kita ketahui, tidak selalu seperti itu. Kita masih membutuhkan manusia untuk menganalisis apa yang diberikan oleh mesin, dan untuk mempertimbangkan nuansa yang muncul ketika berhadapan dengan spektrum emosi manusia yang penuh warna.

Tugas-tugas biasa dan berulang yang tidak membutuhkan pemikiran yang lebih tinggi biasanya didelegasikan ke AI. Strategi dan kreativitas masih berada di luar jangkauan AI dalam periklanan. Dan jika mesin melakukan semua pekerjaan yang membosankan, maka hal ini akan membebaskan keahlian dan waktu pengiklan dan pemasar untuk berpikir secara strategis dan kreatif. Jika ada, AI hanya akan memperkuat dan menambah pekerjaan pengiklan dan pemasar, membuat mereka lebih berharga.

Kesimpulan

Masa depan periklanan digital sangat menarik. Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami-semua hal ini hanya berfungsi untuk membantu manusia dalam pekerjaan kita. Beberapa tugas mungkin akan sepenuhnya diambil alih oleh bot dan mesin, tetapi masih ada pekerjaan yang membutuhkan otak manusia. Iklan digital telah menjadi penopang utama dalam dunia periklanan modern, seiring meningkatnya penggunaan perangkat digital dan konsumsi media digital. Dalam skenario ini, programmatic advertising terlihat menonjol, khususnya di Amerika Serikat, yang memiliki pasar terbesar di dunia untuk jenis periklanan ini. Teknologi AI berperan penting dalam iklan programmatic, membantu meningkatkan efisiensi, hemat biaya, dan memungkinkan penargetan yang lebih spesifik serta mengumpulkan data penting untuk pengiklan. Banyak alat berbasis AI, seperti MarketMuse, SEMrush, Optimove, Albert, Basis Technologies, dan GumGum telah dikembangkan untuk memanfaatkan potensi AI dalam iklan terprogram. Semoga saja, kita sedang menuju masa depan yang baik di mana AI dan manusia dapat berkolaborasi dan bekerja sama dengan baik. Semoga info ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

Menuju Masa Depan Industri Makanan & Restoran AI

May 22, 2023

0

Industri makanan telah mengalami transformasi besar dalam beberapa tahun terakhir. Dengan adanya perkembangan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI), dan otomatisasi, perusahaan-perusahaan makanan sedang menginvestasikan sumber daya yang besar untuk meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Dilansir dari emerj.com, mari kita jelajahi berbagai kasus penggunaan teknologi ini oleh jaringan restoran raksasa di dunia, dan bagaimana cara untuk memastikan penerapannya tetap menguntungkan semua pihak. Yuk disimak!

Daftar Isi

Kasus Penggunaan AI pada Industri Makanan

Dalam beberapa tahun terakhir, industri makanan telah menjadi pemimpin dalam mengadopsi teknologi seperti robotika, kecerdasan buatan, dan otomatisasi. Perusahaan-perusahaan ini telah mengambil langkah-langkah inovatif untuk meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Berikut adalah contoh kasus penggunaan AI oleh beberapa jaringan restoran di dunia.

1. Domino’s

Domino’s merupakan salah satu perusahaan makanan yang paling agresif dalam mengadopsi teknologi. Mereka telah menginvestasikan dalam berbagai inovasi untuk meningkatkan proses pemesanan dan pengiriman makanan mereka.

Pertama, Domino’s memiliki aplikasi pemesanan yang memungkinkan pelanggan untuk dengan mudah memesan makanan melalui perangkat seluler mereka. Aplikasi ini juga memungkinkan pelanggan untuk melacak pengiriman pizza mereka secara real-time dan memberikan umpan balik tentang pengalaman mereka.

Selain itu, Domino’s juga menggunakan kecerdasan buatan dan robotika untuk meningkatkan efisiensi operasional mereka. Mereka telah melakukan pengujian pengiriman menggunakan drone dan robot pengantar. Dengan adanya drone, Domino’s dapat mengirimkan pesanan dengan lebih cepat dan efisien, terutama di daerah yang sulit dijangkau oleh kendaraan bermotor. Robot pengantar Domino’s juga membantu mengurangi keterlibatan tenaga kerja manusia dalam proses pengiriman makanan.

2. CaliBurger

CaliBurger adalah salah satu pemain kecil dalam industri makanan yang telah mengadopsi robotika dalam operasional mereka. Mereka menggunakan robot pembalik burger yang didukung oleh kecerdasan buatan untuk memasak dan menyajikan burger dengan presisi yang tinggi.

Robot ini, yang dikenal sebagai Flippy, mampu memasak burger dengan konsistensi dan efisiensi yang tinggi. Mereka dapat membalik burger pada waktu yang tepat dan meletakkannya di atas roti dengan presisi yang sempurna. Penggunaan robot ini membantu mengurangi kesalahan manusia dan meningkatkan efisiensi persiapan makanan.

3. McDonald’s

McDonald’s, salah satu raksasa jaringan restoran terbesar di dunia, telah mengadopsi berbagai teknologi untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan mereka.

Pertama, McDonald’s telah memasang kios pemesanan mandiri di beberapa lokasi mereka. Kios ini memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan mereka sendiri tanpa perlu mengantri di konter. Hal ini membantu mengurangi waktu tunggu pelanggan dan memberikan pengalaman yang lebih nyaman.

Selain itu, McDonald’s juga telah mengembangkan aplikasi pemesanan dan pembayaran melalui perangkat seluler. Aplikasi ini memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan mereka sebelumnya dan membayar secara elektronik. Ini membantu mengurangi waktu tunggu dan mempermudah proses pemesanan.

Selanjutnya, McDonald’s juga sedang mengembangkan teknologi robotika untuk operasional mereka. Meskipun belum ada implementasi yang besar, McDonald’s sedang mempertimbangkan penggunaan robot untuk tugas-tugas seperti persiapan makanan dan pengiriman.

4. Taco Bell

Taco Bell telah menjadi salah satu perusahaan di industri makanan yang paling inovatif dalam menggunakan teknologi untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Taco Bell telah menciptakan aplikasi pemesanan dan pembayaran melalui perangkat seluler mereka. Aplikasi ini memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan mereka sebelumnya dan membayar secara elektronik. Dengan adanya aplikasi ini, pelanggan dapat menghindari antrian dan mempercepat proses pemesanan mereka.

Selain itu, Taco Bell juga mengadopsi chatbot AI menggunakan sistem Facebook. Chatbot AI Taco Bell, yang dikenal sebagai TacoBot, memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan dan mendapatkan jawaban atas pertanyaan mereka melalui aplikasi perpesanan. Hal ini membantu memberikan pengalaman yang lebih interaktif dan mudah bagi pelanggan.

5. Wendy’s

Wendy’s, perusahaan di industri makanan lainnya, juga telah mengadopsi teknologi untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan mereka.

Wendy’s telah memasang kios pemesanan mandiri di beberapa lokasi mereka. Kios ini memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan mereka sendiri tanpa perlu mengantri di konter. Selain itu, Wendy’s juga telah mengembangkan aplikasi mobile baru yang memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan mereka sebelumnya dan membayar secara elektronik.

Dengan adanya kios dan aplikasi ini, Wendy’s dapat mengurangi waktu tunggu pelanggan dan memberikan pengalaman yang lebih nyaman. Selain itu, mereka juga dapat mengumpulkan data dari penggunaan kios dan aplikasi untuk meningkatkan penawaran produk dan pengalaman pelanggan.

6. Subway

Subway, jaringan toko roti lapis dengan lebih dari 44.000 lokasi di seluruh dunia, juga tidak ketinggalan dalam mengadopsi teknologi untuk meningkatkan efisiensi operasional mereka.

Subway telah meluncurkan bot Facebook Messenger yang memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan melalui Facebook dari ribuan lokasi mereka di Amerika Serikat. Bot ini menggunakan kecerdasan buatan untuk memfasilitasi proses pemesanan dan membantu pelanggan memilih pilihan yang sesuai dengan preferensi mereka.

Dengan adanya bot ini, Subway dapat memberikan pengalaman pemesanan yang lebih interaktif dan mudah bagi pelanggan mereka. Hal ini juga membantu mengurangi waktu tunggu pelanggan dan mempercepat proses pemesanan.

AI dan Efisiensi Operasional Industri Makanan

Ada beberapa faktor yang mendorong perusahaan di industri makanan untuk mengadopsi AI dan robotika dalam operasional mereka. Pertama, adanya kenaikan upah minimum di beberapa negara bagian dan undang-undang baru yang mempengaruhi industri ini telah mendorong perusahaan-perusahaan untuk mencari cara untuk mengurangi biaya tenaga kerja. Upah yang tinggi membuat perusahaan makanan mencari alternatif lain untuk mengotomatisasi pekerjaan-pekerjaan yang sebelumnya dilakukan oleh karyawan manusia.

Selain itu, perusahaan di industri makanan juga menyadari pentingnya meningkatkan efisiensi operasional. Dengan adanya teknologi seperti otomatisasi dan robotika, proses pemesanan, persiapan makanan, dan pengiriman dapat dilakukan dengan lebih cepat dan efisien. Ini membantu perusahaan untuk mengurangi waktu tunggu pelanggan dan meningkatkan produktivitas mereka.

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) di industri makanan memiliki banyak manfaat yang signifikan, termasuk peningkatan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan. Namun, tidak dapat dipungkiri bahwa penggunaan AI dalam restoran juga dapat memiliki beberapa efek negatif, terutama terkait dengan potensi pengurangan tenaga kerja manusia. Meskipun demikian, ada beberapa cara untuk mengatasi masalah ini dan memastikan bahwa penerapan AI di restoran tetap menguntungkan bagi semua pihak yang terlibat.

Penyediaan Pendidikan dan Pelatihan: Salah satu pendekatan untuk mengatasi dampak pengurangan tenaga kerja adalah dengan menyediakan pendidikan dan pelatihan bagi karyawan restoran. Dalam mengadopsi teknologi AI, restoran harus memastikan bahwa karyawan mereka memiliki keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk bekerja secara efektif dengan teknologi tersebut. Dengan memberikan pelatihan yang tepat, karyawan dapat menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan memperoleh keterampilan baru yang diperlukan untuk berkontribusi dalam lingkungan kerja yang semakin terotomatisasi.
Pemindahan Peran: Meskipun AI dapat mengambil alih beberapa tugas yang sebelumnya dilakukan oleh karyawan manusia, ini juga membuka peluang baru untuk peran yang lebih canggih dan bernilai tambah. Restoran dapat mempertimbangkan untuk memindahkan karyawan ke peran yang lebih fokus pada interaksi pelanggan, manajemen, pengembangan menu, atau aspek kreatif lainnya yang tidak dapat digantikan oleh AI. Dengan memindahkan karyawan ke peran yang lebih strategis, restoran dapat memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi operasional sambil tetap memberikan nilai tambah manusia yang unik.
Kolaborasi Manusia-AI: Sebaliknya, restoran juga dapat mengadopsi pendekatan kolaboratif antara manusia dan AI. Alih-alih menggantikan karyawan manusia sepenuhnya, AI dapat digunakan sebagai alat bantu yang membantu karyawan dalam melaksanakan tugas-tugas mereka dengan lebih efisien. Misalnya, dalam hal pemesanan, AI dapat membantu karyawan dalam memproses pesanan dengan cepat dan akurat, sementara karyawan tetap bertanggung jawab dalam berinteraksi dengan pelanggan dan memberikan pengalaman personal.
Peningkatan Layanan Pelanggan: Salah satu manfaat utama penggunaan AI di restoran adalah peningkatan pengalaman pelanggan. Restoran dapat menggunakan AI untuk menganalisis data pelanggan dan memberikan rekomendasi yang disesuaikan dengan preferensi dan kebiasaan masing-masing pelanggan. Dengan cara ini, restoran dapat memberikan layanan yang lebih personal dan menghadirkan pengalaman yang unik bagi setiap pelanggan. Dengan fokus pada pemberian pengalaman yang unggul, restoran dapat menjaga kepuasan pelanggan dan membedakan diri dari pesaing.

Penggunaan AI di industri makanan memang memiliki implikasi terhadap tenaga kerja manusia. Namun, dengan pendidikan, pelatihan, pemindahan peran, kolaborasi manusia-AI, dan peningkatan layanan pelanggan, restoran dapat mengatasi dampak negatif ini dan memastikan bahwa penggunaan AI tetap menguntungkan bagi semua pihak yang terlibat. Dengan memanfaatkan potensi teknologi AI secara bijaksana, restoran dapat meningkatkan efisiensi operasional, memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan tetap mempekerjakan karyawan dengan peran yang lebih bernilai tambah.

Kesimpulan

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan robotika dalam industri makanan telah membawa perubahan signifikan dalam meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan. Raksasa jaringan restoran seperti Domino’s, CaliBurger, McDonald’s, Taco Bell, Wendy’s, dan Subway telah mengadopsi teknologi ini dengan menginvestasikan sumber daya yang besar. Meskipun penggunaan AI berpotensi mengurangi tenaga kerja manusia, langkah-langkah seperti pendidikan dan pelatihan, pemindahan peran, kolaborasi manusia-AI, dan peningkatan layanan pelanggan dapat membantu mengatasi dampak negatif tersebut. Dengan memanfaatkan teknologi AI secara bijaksana, restoran dapat meningkatkan efisiensi operasional, memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan tetap mempekerjakan karyawan dengan peran yang lebih bernilai tambah. Semoga informasi ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

AI dalam Bisnis Keuangan: Efisiensi dan Inovasi

May 19, 2023

0

Dalam bisnis keuangan yang semakin kompleks dan kompetitif, bank dan lembaga keuangan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk beradaptasi dan unggul. Dengan kemampuannya dalam mengolah data massal, mengidentifikasi pola, dan mengotomatisasi proses, AI telah menjadi alat berharga untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas di sektor ini. Dilansir dari hypersenseai.com, dalam tulisan ini kita akan membuka cakrawala tentang bagaimana lanskap keuangan berubah, tantangan yang muncul dalam industri ini, dan bagaimana AI dapat menjadi penyelesaiannya. Mari kita selami lebih dalam!

Daftar Isi

AI dan Bisnis Keuangan

Industri keuangan kini menjadi lebih dinamis dibandingkan sebelumnya, berkat hadirnya teknologi baru seperti blockchain, mata uang digital, dan AI. Penelitian dari ResearchAndMarkets memperkirakan pasar AI global di sektor bisnis perbankan akan mengalami pertumbuhan pesat, dengan rata-rata pertumbuhan tahunan sebesar 31,38% dari tahun 2020 hingga 2025. Faktor utama pertumbuhan ini adalah adopsi AI oleh bank dan lembaga keuangan untuk meningkatkan layanan pelanggan dan efisiensi operasional.

Salah satu keuntungan besar AI dalam bidang keuangan adalah kemampuannya untuk mengotomasi proses dan mengurangi keterlibatan manual. Ini dapat mengurangi biaya operasional dan mempercepat serta meningkatkan akurasi proses keuangan. Misalnya, sejumlah proses paling rumit dalam perusahaan biasanya terdapat di departemen akuntansi, pajak, dan keuangan.

Semua bagian dalam organisasi memerlukan data tentang pendapatan, pengeluaran, peramalan, dan pelaporan. Mengumpulkan dan memverifikasi data, serta menyusun laporan yang informatif bisa menjadi tantangan. Namun, banyak tugas dan prosedur ini dapat diotomatisasi oleh AI, yang bisa menghemat waktu dan biaya kita.

Tantangan di Sektor Bisnis Keuangan dan Solusi AI

Meski AI membawa banyak manfaat di sektor keuangan, industri ini juga dihadapi dengan sejumlah tantangan yang dapat menghambat adopsi dan implementasi solusi AI. Tantangan ini meliputi masalah privasi dan keamanan data, kurangnya tenaga kerja yang terampil dalam AI, dan kepatuhan terhadap regulasi. Namun, dengan solusi yang tepat, AI dapat membantu mengatasi tantangan-tantangan tersebut.

Pemanfaatan AI dalam Sistem ERP (Enterprise Resource Planning)

Dalam dunia kerja keuangan yang semakin kompleks, tim keuangan membutuhkan alat yang bisa mempermudah proses, hemat biaya, dan memberikan gambaran jelas tentang kinerja keuangan. Sistem ERP modern dengan integrasi AI dan Machine Learning mampu menjawab tantangan tersebut. Dengan sistem ini, pekerjaan rutin seperti entri data dan rekonsiliasi bisa diotomatisasi, memungkinkan profesional keuangan untuk fokus pada pekerjaan berdampak tinggi.

Dengan integrasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), sistem ERP modern mampu menangani tugas-tugas berat yang berkaitan dengan data, seperti memprediksi arus kas, mengidentifikasi risiko, dan membantu pengambilan keputusan. Sistem ERP berbasis AI dapat mengotomatisasi pelaporan keuangan, mendeteksi potensi penipuan, dan memberikan pemahaman real-time tentang kinerja keuangan.

Sebagai contoh, tim keuangan dapat mengakses semua data ERP yang relevan dalam satu dasbor. Ini mempermudah koordinasi antara tim Financial Planning & Analysis (FP&A) dan tim bisnis, hingga tiga kali lebih cepat dibandingkan menggunakan spreadsheet. Inilah keuntungan yang bisa didapatkan dari adopsi sistem ERP modern dalam operasional keuangan.

Analisis Data AI di Bidang Keuangan

Era big data telah membawa analitik big data ke pusat penting dalam dunia keuangan. Meski begitu, mengolah dan menyelaraskan data besar dari berbagai sumber ke dalam model keuangan yang efektif bisa jadi rumit dan memakan waktu. Proses manual, seperti penggunaan spreadsheet dan skrip VBA, kerap memunculkan kesalahan dan memperlambat proses, membuat pelaporan menjadi kurang efisien dan monoton.

Platform AI membuka peluang bagi analisis data yang efisien, merampingkan proses pelaporan keuangan. Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber dengan cepat, mengotomatiskan analisis dan persiapan data, serta memberikan transparansi, penggunaan ulang, dan kontrol versi, platform AI mendorong tim keuangan untuk menyajikan wawasan bisnis yang bermanfaat secara akurat.

Platform ini memudahkan tim dalam berkolaborasi dalam proyek dan menggabungkan elemen pembelajaran mesin untuk meningkatkan analisis mereka, serta mendemokratisasikan AI untuk peramalan yang otomatis.

Bank ritel dan korporat/investasi kerap menghadapi tantangan dalam operasional sehari-hari. Sebagai solusi, banyak bank memilih menggunakan teknologi AI untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih presisi dan efisien dalam proses kerja mereka.

Contoh Penggunaan AI di Bidang Keuangan

Di era digital saat ini, AI menjadi kunci dalam membantu industri keuangan mengatasi berbagai tantangan. Dengan AI, proses keuangan yang rumit dan memakan waktu dapat diotomatisasi, analisis data dapat dilakukan dengan lebih efisien dan akurat, dan risiko dapat dikelola dengan lebih baik. Dalam konteks ini, adopsi AI di sektor keuangan bukanlah pilihan lagi, melainkan keharusan. Berikut adalah contoh penggunaan AI di bidang keuangan:

Pelaporan Pajak Penjualan

Kode pajak yang rumit dan variasi tarif di berbagai wilayah bisa membuat pelaporan pajak penjualan menjadi tantangan besar bagi bisnis. Kesalahan dalam pelaporan bisa berujung pada sanksi finansial, perselisihan hukum, dan merusak reputasi. AI bisa membantu otomatisasi pelaporan pajak penjualan dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melacak penjualan dan tarif pajak di berbagai wilayah, sehingga mengurangi risiko kesalahan. Selain itu, AI juga bisa membantu menemukan pola dalam data penjualan untuk menyoroti area risiko dan peluang pengoptimalan.

Kepatuhan Ketentuan Pajak Penghasilan

Kepatuhan terhadap ketentuan pajak penghasilan mengharuskan perusahaan untuk menghitung dan melaporkan kewajiban pajak mereka secara akurat dan memastikan kepatuhan terhadap undang-undang dan peraturan pajak. Tugas ini dapat menjadi tantangan karena kompleksitas kode pajak dan seringnya perubahan undang-undang pajak. AI dapat membantu menyederhanakan proses penyediaan pajak penghasilan dengan mengotomatiskan pengumpulan, analisis, dan pelaporan data. AI juga dapat membantu mengidentifikasi peluang penghematan pajak potensial dan mengoptimalkan strategi perencanaan pajak.

Penyusutan Aset Tetap

Penyusutan aset tetap adalah proses akuntansi penting yang menentukan nilai aset selama masa manfaatnya. Menghitung penyusutan dapat memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan, terutama ketika berurusan dengan sejumlah besar aset. AI dapat membantu mengotomatiskan penghitungan penyusutan aset tetap dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data aset dan menghitung jadwal penyusutan secara akurat. AI juga dapat membantu mengidentifikasi peluang untuk mengoptimalkan pemanfaatan aset dan meningkatkan strategi penyusutan.

Perhitungan Penelitian dan Pengembangan

Biaya penelitian dan pengembangan (R&D) sering kali merupakan biaya yang signifikan bagi bisnis di industri inovatif. Menghitung biaya R&D bisa jadi rumit dan membutuhkan pelacakan banyak variabel. AI dapat membantu mengotomatiskan penghitungan biaya R&D dengan menganalisis data dan mengidentifikasi biaya R&D yang memenuhi syarat untuk mendapatkan kredit dan pengurangan pajak. AI juga dapat membantu mengoptimalkan investasi R&D dengan mengidentifikasi area penelitian dan pengembangan yang menjanjikan.

Pembagian Penjualan

Pembagian penjualan adalah proses mengalokasikan pendapatan perusahaan di berbagai yurisdiksi berdasarkan aktivitas penjualannya. Proses ini dapat menjadi rumit karena adanya perbedaan hukum pajak di berbagai wilayah dan kebutuhan untuk melacak data penjualan secara akurat. AI dapat membantu mengotomatiskan penghitungan alokasi penjualan dengan menganalisis data penjualan dan mengidentifikasi alokasi pendapatan yang sesuai di berbagai yurisdiksi. AI juga dapat membantu mengidentifikasi area risiko dan peluang untuk optimalisasi pajak.

Perkiraan permintaan

Memperkirakan permintaan adalah tugas penting bagi bisnis untuk mengoptimalkan tingkat inventaris, jadwal produksi, dan manajemen rantai pasokan. Hal ini dapat menjadi tantangan karena banyaknya variabel yang dapat mempengaruhi perilaku dan permintaan konsumen. AI dapat membantu meramalkan permintaan dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data penjualan historis dan mengidentifikasi pola yang dapat menginformasikan prediksi penjualan di masa depan. AI juga dapat membantu bisnis mengoptimalkan tingkat produksi dan inventaris agar sesuai dengan prediksi permintaan.

Pelaporan manajemen

Pelaporan manajemen melibatkan pengumpulan, analisis, dan penyajian data untuk menginformasikan pengambilan keputusan bisnis. Tugas ini dapat memakan waktu dan memerlukan pelacakan banyak titik data di berbagai departemen. AI dapat membantu mengotomatiskan pelaporan manajemen dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber dan menyajikannya dalam format yang jelas dan dapat ditindaklanjuti. AI juga dapat membantu mengidentifikasi area risiko dan peluang untuk pengoptimalan di berbagai fungsi bisnis.

Mengidentifikasi akun-akun yang menarik

Pengaplikasian ini melibatkan analisis data keuangan untuk mengidentifikasi akun-akun yang memerlukan investigasi atau pemantauan lebih lanjut. Tugas ini dapat menjadi tantangan karena volume data keuangan yang dihasilkan bisnis dan kebutuhan untuk mengidentifikasi area risiko potensial. AI dapat membantu mengidentifikasi akun-akun yang menarik dengan menganalisis data keuangan dan mengidentifikasi anomali atau pola yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut. AI juga dapat membantu bisnis mengoptimalkan strategi audit dan pemantauan untuk meningkatkan transparansi keuangan dan mengurangi risiko penipuan.

Model prediktif untuk menilai kelayakan kredit

Menilai kelayakan kredit melibatkan evaluasi kemampuan peminjam untuk membayar kembali pinjaman berdasarkan riwayat kredit dan informasi keuangan mereka. Tugas ini dapat memakan waktu dan membutuhkan analisis data dalam jumlah besar. AI dapat membantu menilai kelayakan kredit dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data kredit dan mengidentifikasi pola yang mengindikasikan kemampuan peminjam untuk melunasi pinjaman. AI juga dapat membantu bisnis mengoptimalkan proses penjaminan kredit mereka dengan mengidentifikasi area risiko potensial dan meningkatkan akurasi model risiko kredit. AI dapat membantu pemberi pinjaman membuat keputusan pinjaman yang tepat dan mengurangi risiko gagal bayar.

Kesimpulan

Dengan mengurangi risiko kesalahan, mengoptimalkan proses keuangan, dan mengidentifikasi area risiko dan peluang, AI dapat membantu bisnis meningkatkan transparansi keuangan, mengurangi biaya, dan membuat keputusan yang lebih tepat. Namun penting untuk diingat juga bahwa penerapan dan penggunaannya harus dilakukan dengan mempertimbangkan etika dan hukum yang berlaku. Keamanan data, privasi pelanggan, dan transparansi algoritma adalah beberapa isu yang perlu diperhatikan dalam penerapan AI di sektor keuangan. Harapan kita, diskusi ini dapat memberikan gambaran tentang bagaimana AI mempengaruhi lanskap keuangan dan bagaimana bank dan lembaga keuangan dapat memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan operasional dan layanan mereka. Tetaplah bersama kami di blog ini untuk informasi dan pembahasan menarik lainnya tentang bisnis dan teknologi. Semoga informasi ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

Analisis Sentimen AI: Deteksi Opini Customer Anda!

May 17, 2023

0

Alat analisis sentimen merangkum dan menganalisis emosi dalam konten online yang mengandung kata kunci yang ditentukan. Hasil analisis ini sangat berguna bagi tim layanan pelanggan, pengembangan produk, dan pemasaran kita. Pada masa lalu, menganalisis komentar dan respon dalam jumlah besar membutuhkan banyak waktu, namun kini ada alat yang dapat mengotomasi proses ini dan memberikan wawasan yang dibutuhkan oleh tim kita. Meski alat ini biasanya mahal, ada juga yang gratis dan yang berbayar dengan fitur lebih canggih. Dilansir dari brand24.com, mari kita pelajari lebih lanjut tentang rekomendasi alat terbaik dan prosesnya. Simak ulasannya berikut ini!

Daftar Alat Analisis Sentimen AI Terbaik

Alat analisis sentimen menggunakan teknologi seperti AI untuk memahami perasaan orang terhadap suatu merek atau produk. Alat ini bisa membantu mengukur efektivitas kampanye, melindungi reputasi merek, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Meski bisa membuat kesalahan, seperti salah interpretasi sarkasme, alat ini esensial untuk memahami dampak emosi pelanggan pada bisnis. Pilihan alat harus disesuaikan dengan kebutuhan bisnis. Berikut adalah rekomendasi daftar alat ini untuk kebutuhan bisnis Anda.

Brand24

Brand24 adalah alat pemantauan media canggih yang mendukung 108 bahasa, menawarkan analisis sentimen sebagai salah satu fiturnya. Alat ini memantau berbagai platform online, termasuk media sosial, blog, forum, web, situs berita, podcast, dan buletin. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami, Brand24 menganalisis data teks secara real-time dan mengidentifikasi sentimen merek, baik itu positif, negatif, atau netral. Fitur ini dapat diakses melalui berbagai tab pada dashboard Brand24, termasuk tab Mentions, Analisis, dan Ringkasan. Brand24 juga memungkinkan kita mengekspor hasil ke dalam laporan PDF, memudahkan kita untuk berbagi hasil analisis dengan pihak lain.

Clarabridge

Clarabridge menawarkan sentiment analysis tool sebagai bagian dari solusi manajemen pengalaman pelanggan mereka, yang mencakup CX Analytics dan CX Social. Alat ini menganalisis konten yang dikumpulkan berdasarkan skala 11 poin, mempertimbangkan berbagai faktor seperti tata bahasa, konteks, industri, dan sumber. Clarabridge menggambarkan kemampuan alat ini dengan contoh: pelanggan senang saat mereka berbicara tentang laptop yang “tipis”, tetapi tidak senang saat berbicara tentang dinding hotel yang “tipis”. Alat ini sangat ideal untuk memahami umpan balik pelanggan dan mengidentifikasi opini yang positif, negatif, atau netral. Untuk mengetahui harga CX Analytics, kita perlu menghubungi langsung, sedangkan untuk CX Social (yang mencakup pemantauan media sosial) dapat dicoba selama 14 hari secara gratis. Alat ini mendukung 150 lebih bahasa.

Repustate

Repustate adalah alat analisis sentimen yang menawarkan analisis teks dalam 17 bahasa, termasuk bahasa Indonesia. Alat ini memulai analisis dengan penandaan bagian ucapan, yang merupakan proses penguraian teks menjadi komponen tata bahasa, memudahkan penentuan frasa paling relevan. Repustate juga menekankan pada aspek-aspek lain seperti ‘lemmatization’ dan ‘prior polarity’. Alat ini menawarkan uji coba gratis, dan paket berbayarnya tersedia mulai dari $99 hingga $1699.

OpenText

OpenText adalah komponen dari platform Analisis Konten OpenText, yang dirancang untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi pola subjektif dan ekspresi sentimen dalam konten teks. Analisis dilakukan pada tiga level: topik, kalimat, dan dokumen, dengan kemampuan untuk membedakan antara teks yang bersifat faktual atau subjektif dan menentukan apakah pendapat dalam teks tersebut adalah positif, negatif, campuran, atau netral. Sayangnya, OpenText hanya mendukung lima bahasa: Inggris, Jerman, Prancis, Spanyol, dan Portugis. Untuk informasi harga, pengguna harus menghubungi OpenText langsung melalui formulir kontak.

ParallelDots

ParallelDots adalah perusahaan penelitian AI yang menawarkan alat analisis sentimen sebagai bagian dari layanan mereka. Alat ini, yang tersedia sebagai Produk, API, dan Plugin, menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM) untuk mengklasifikasikan sentimen teks menjadi positif atau negatif berdasarkan konteks. Alat ini dilatih pada data media sosial dan berita, memungkinkan penanganan bahasa kasual dan formal. Dengan antarmuka pengguna yang mudah digunakan dan dukungan untuk 14 bahasa, ParallelDots menawarkan paket gratis, paket berbayar mulai dari $79 hingga $499, dan paket khusus yang memudahkan penggunaan API mereka untuk berbagai kebutuhan.

Lexalytics

Lexalytics adalah platform analisis teks yang mendukung sekitar 30 bahasa termasuk bahasa indonesia. Lexalytics dirancang untuk memproses data teks dalam jumlah besar, memberikan keamanan, dan memungkinkan penyetelan dan konfigurasi analisis teks. Proses kerja platform ini melibatkan tiga langkah utama. Pertama, dekonstruksi teks dan pemrosesan bahasa alami digunakan untuk memilah dan mengevaluasi semantik dan sintaksis frasa dan kalimat. Kedua, berbagai fitur analisis diterapkan, termasuk analisis sentimen, kategorisasi, pengenalan entitas nama, dan deteksi niat. Kemudian, data terstruktur dan kesimpulan disajikan melalui visualisasi data atau platform intelijen bisnis mereka untuk analisis historis dan prediktif. Lexalytic tidak hanya memberikan informasi tentang apa dan siapa yang berbicara, tetapi juga mengapa – memberikan pemahaman mendalam tentang sentimen audiens yang dapat berdampak besar pada keuntungan bisnis. Informasi tentang harga tersedia saat menjadwalkan demo produk.

Hitech BPO

Hitech adalah platform yang menawarkan berbagai layanan termasuk analisis data, intelijen pasar, dan pemrosesan data. Platform ini mampu mengekstraksi makna dari berbagai bentuk ulasan produk dan layanan, termasuk teks, ucapan, emoji, gambar, dan visual. Hitech membagi sistemnya ke dalam empat segmen: pengumpulan opini, teks, sentimen sosial, dan ‘social listening’. Platform ini tidak menyediakan informasi harga, jadi bagi yang tertarik dengan layanan mereka dianjurkan untuk menghubungi lewat formulir kontak dengan detail kebutuhan.

Social Mention

Social Mention adalah mesin pencari media sosial gratis yang mengumpulkan konten buatan pengguna dari berbagai platform media sosial seperti Reddit, Flickr, dan Google News, termasuk analisis sentimen Twitter. Dengan memantau lebih dari 100 properti media sosial, pengguna dapat langsung memantau topik atau merek tertentu tanpa perlu membuat akun, namun tanpa kemampuan untuk menyimpan hasil untuk referensi masa depan. Tersedia secara gratis, Social Mention memberikan informasi berharga, termasuk metrik sentimen yang menunjukkan sejumlah sebutan positif, negatif, atau netral dari kata kunci tertentu.

Social Searcher

Social Searcher, yang merupakan produk dengan berbagai alat seperti Social Buzz, Google Social Search, dan Media Monitoring, menawarkan layanan yang lebih kuat dibandingkan Social Mention. Pengguna dapat memanfaatkan layanan ini tanpa mendaftar, namun bila memiliki akun akan memberikan manfaat tambahan. Tersedia paket gratis dan paket berbayar mulai dari 3,49 hingga 19,49 Euro per bulan. Sentimen analysis ditampilkan melalui penanda hijau, abu-abu, atau merah pada setiap sebutan, dan pengguna juga dapat menerapkan filter sentimen untuk melihat kumpulan sebutan tertentu. Statistik terperinci memberikan gambaran umum tentang sentimen di berbagai platform media. Sayangnya, Social Searcher hanya mendukung sekitar 8 bahasa saja untuk analisis sentimen.

Sentiment Analyzer

Sentiment Analyzer merupakan alat analisis sentimen gratis yang dapat digunakan untuk menganalisis teks dalam bahasa Inggris. Alat ini menggunakan skala dari -100 (negatif) hingga +100 (positif) untuk menentukan sentimen dari teks. Meskipun alat ini tidak otomatis mengumpulkan data, pengguna dapat menyalin dan menempelkan konten yang ingin dianalisis. Dibuat dengan menggunakan lebih dari 8.000 sampel percakapan lisan, Sentiment Analyzer memberikan sentimen umum dari seluruh konten yang dianalisis, yang berarti bahwa meskipun ada ekspresi negatif, keseluruhan teks mungkin tetap dianggap positif jika ada cukup kata positif dalam sampel teks tersebut.

Sentigem

Sentigem adalah alat yang mirip dengan Sentiment Analyzer. Pengguna cukup menyalin dan menempelkan blok teks yang ingin dianalisis, kemudian klik ‘Analyse’ untuk mendapatkan hasil sentimen. Meski masih dalam tahap beta publik dan berpotensi memiliki beberapa kesalahan, Sentigem diklaim oleh pembuatnya memiliki kecepatan analisis yang impresif, mampu memberikan hasil real-time bahkan untuk potongan teks yang sangat besar. Sayangnya, Sentigem belum mendukung pencarian sentimen untuk bahasa Indonesia.

Sentistrength

Sentistrength adalah perangkat lunak analisis sentimen yang dapat mengolah hingga 16.000 teks web sosial per detik dengan akurasi yang sebanding dengan manusia untuk bahasa Inggris. Perangkat lunak ini, yang dapat diunduh dan digunakan di berbagai platform, memberikan skor sentimen dalam rentang -1 (tidak negatif) hingga -5 (sangat negatif) dan 1 (tidak positif) hingga 5 (sangat positif). Pendekatan ini didasarkan pada penelitian psikologi yang menunjukkan bahwa individu memproses sentimen positif dan negatif secara paralel. Meski demikian, pengguna disarankan untuk memahami bahwa hasilnya mungkin tidak selalu akurat karena perangkat lunak ini menerapkan aturan untuk mengidentifikasi kata-kata dan pola bahasa yang biasanya terkait dengan sentimen.

Meaning Cloud

Meaning Cloud adalah perangkat yang menawarkan analisis sentimen sebagai salah satu produknya, yang mendukung sekitar 180 bahasa. Alat ini menganalisis teks dengan mengidentifikasi dan mengevaluasi hubungan antara frasa individu. Fiturnya mencakup penilaian sentimen global, identifikasi opini dan fakta, deteksi ironi, polaritas yang mencerminkan perbedaan intensitas sentimen, dan identifikasi persetujuan dan ketidaksetujuan. Meski alat ini berusaha menghasilkan akurasi tinggi, harus diingat bahwa tingkat akurasi tidak pernah mencapai 100% karena kompleksitas faktor-faktor yang harus dipertimbangkan saat mengevaluasi sentimen.

Tweet Sentiment Visualization

Tweet Sentiment Visualization adalah alat analisis sentimen khusus Twitter yang memberikan nilai real-time dan gratis. Kita hanya perlu memilih kata kunci (misalnya nama merek kita), yang kemudian diambil dari Twitter dan divisualisasikan dalam berbagai grafik, termasuk sentimen. Konten tweet yang dikumpulkan dapat dibaca dengan mengarahkan kursor ke titik-titik pada grafik. Selain sentimen, alat ini menganalisis tweet dalam hal topik, heatmaps, tag cloud, linimasa, afinitas, dan lainnya. Kita juga dapat memeriksa beberapa kata kunci sekaligus dengan ‘boolean operator’. Pendekatan mereka dalam memperkirakan sentimen didasarkan pada pencarian kata-kata kamus dalam tweet dan menggabungkan peringkat kegembiraan dan gairah kata-kata tersebut untuk memperkirakan sentimen umum untuk tweet tertentu.

Rapidminer

Rapidminer adalah platform ilmu data yang mengintegrasikan kecerdasan buatan dalam analisisnya, mencakup seluruh siklus hidup ilmu data, mulai dari persiapan data, pembelajaran mesin, hingga implementasi model prediktif. Platform ini menawarkan solusi dalam analisis teks dan penambangan data, mengakui pentingnya data kualitatif dan tekstual selain data numerik. Meski struktur harga tampak kompleks dan dibagi menurut empat produk yang berbeda, Rapidminer menawarkan pengujian gratis selama 30 hari untuk fitur penambangan teksnya.

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights, bagian dari manajemen besar media sosial Hootsuite, menawarkan alat analisis sentimen yang membantu memahami sentimen seputar merek kita. Layanan ini memfasilitasi penambangan opini pelanggan dan pembagian wawasan dengan tim kita, memanfaatkan data media sosial untuk meningkatkan keuntungan bisnis. Kita dapat memfilter sebutan berdasarkan bahasa, lokasi, dan jenis kelamin setelah memahami sikap orang-orang terhadap merek kita, memungkinkan pembuatan segmen pasar yang lebih terstruktur dan terperinci. Dengan akses real-time ke data dari lebih dari 100 juta sumber dan lebih dari 50 bahasa, kita dapat memantau percakapan di media sosial, blog, forum, dan lainnya.

Talkwalker’s Quick Search

Talkwalker, sebuah mesin pencari media sosial, menawarkan produk Quick Search yang membantu dalam pengelolaan merek, penemuan ide konten, identifikasi influencer, dan pelacakan tren. Layanan ini juga mengklaim memiliki kemampuan pengenalan gambar. Meskipun tidak ada uji coba gratis yang langsung tersedia, demo yang dipersonalisasi dapat dijadwalkan. Fitur unik dari Talkwalker adalah kemampuannya untuk membandingkan sentimen antara dua merek atau produk yang berbeda, memberikan pemahaman tentang posisi relatif kita terhadap pesaing. Ini merupakan alat yang berguna untuk memaksimalkan kehadiran media sosial kita.

Kesimpulan

Analisis sentimen AI membantu bisnis untuk mengetahui dan memahami reaksi publik terhadap merek atau produk. Alat ini memungkinkan pantauan ulasan online secara real-time, respon cepat terhadap keluhan, dan penyesuaian strategi bisnis. Meski bisa salah interpretasi, manfaatnya dalam membantu pengambilan keputusan bisnis dan menjaga reputasi sangat berharga. Pilihlah alat yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda. Semoga informasi ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

AIoT: Kombinasi Cerdas AI dan IoT dalam Bisnis!

May 15, 2023

0

AIoT, gabungan dari AI dan IoT, menjadi teknologi revolusioner dalam dekade terakhir. IoT yang menghubungkan perangkat dan mesin, berfungsi seperti sistem saraf, sementara AI bertindak sebagai otak, memproses data untuk menginformasikan keputusan sistem. Teknologi baru ini membentuk sistem cerdas terhubung yang dapat memperbaiki diri sendiri, mengubah cara kerja bisnis, industri, dan ekonomi. Dilansir dari intuz.com, ada banyak keuntungan, kasus penggunaan, dan contoh kombinasi AI dan IoT yang sudah diaplikasikan. Mari kita bahas bersama!

Apa Keuntungan Menggunakan AIoT?

AIoT adalah perpaduan antara konektivitas Internet of Things (IoT) dengan pembelajaran mendalam berbasis Artificial Intelligence (AI) dan analitik lanjutan, yang menciptakan nilai berlipat ganda dari data. Teknologi ini mengintegrasikan AI ke dalam infrastruktur IoT, memungkinkan algoritma yang meningkatkan komunikasi dan menerapkan kemampuan prediktif, memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis. Dengan gabungan ini, tidak hanya kita bisa mendapatkan informasi dari berbagai perangkat melalui IoT, tetapi juga mampu memprediksi dan mengambil keputusan berdasarkan algoritma pembelajaran mesin, bagian dari AI. Berikut adalah keuntungan gabungan AI dan IoT dalam bisnis:

Manajemen Risiko yang Lebih Baik

Salah satu keuntungan utama AIoT adalah manajemen risiko yang lebih baik. Sistem cerdas yang didistribusikan mampu memprediksi risiko di masa depan dan menerapkan langkah-langkah pencegahan, yang mengurangi biaya perbaikan dan pemeliharaan. Teknologi ini mampu memberikan analisis dalam berbagai skenario, misalnya analisis kerumunan di ruang publik, analisis keselamatan karyawan di lantai pabrik, dan analisis tingkat air di Smart City. Organisasi dapat mengantisipasi dan mengelola bahaya potensial di masa depan, dan bahkan penyedia asuransi dapat mengendalikan risiko asuransi menggunakan teknologi ini.

Pengurangan Biaya Operasional

AIoT juga membantu dalam pengurangan biaya operasional. Teknologi ini memungkinkan penggunaan sumber daya secara lebih efisien dan mengurangi pengeluaran yang tidak perlu. Misalnya, dalam ‘bangunan pintar’, kontrol suhu dan cahaya dapat disesuaikan berdasarkan okupansi. Di ‘pabrik pintar’, perangkat gabungan ini digunakan untuk menganalisis mesin dan melakukan pemeliharaan preventif, sehingga mencegah kegagalan peralatan dan gangguan bisnis yang mahal.

Pengalaman Pelanggan yang Lebih Unggul

AIoT membantu memberikan pengalaman pelanggan yang superior dengan memahami tantangan, perilaku, dan preferensi pelanggan. Dalam sektor ritel, data inventaris dikumpulkan untuk menentukan kebutuhan penyeimbangan stok, produk terlaris, dan area yang kurang mendapatkan kunjungan konsumen. Ini memungkinkan bisnis ritel untuk memprediksi kebiasaan pelanggan dan menyediakan pengalaman yang lebih holistik.

Efisiensi Operasional yang Ditingkatkan

Efisiensi operasional juga dapat ditingkatkan dengan menggunakan kombinasi AI dan IoT. Otomatisasi cerdas memungkinkan perusahaan untuk mereformasi prosedur operasional mereka. Misalnya, sensor lingkungan pintar dapat mendeteksi berapa banyak orang yang aman berada di dalam gedung kantor dan mengirimkan informasi itu ke perangkat IoT atau pusat data pusat. Selain itu, prosedur manual dapat diotomatiskan dengan teknik pembelajaran mesin, menghasilkan layanan yang lebih baik dengan tenaga kerja yang dioptimalkan.

Analitik dan Pemantauan Real-time

AI dan IoT juga memberikan keuntungan dalam hal analitik dan pemantauan real-time. Pemantauan sistem secara real-time dapat menghemat waktu dan mengurangi gangguan bisnis yang mahal. Misalnya, dalam industri minyak dan gas, sensor dapat digunakan untuk mendeteksi kebocoran, memungkinkan pemantauan dan kontrol inventaris dari jarak jauh. Pemantauan mesin berkelanjutan juga dapat digunakan untuk mendeteksi abnormalitas dan membuat prediksi atau menentukan langkah-langkah berikutnya berdasarkan hasil tersebut. Dengan demikian, teknologi ini mengeluarkan hasil yang lebih cepat dan akurat.

Kasus Penggunaan Utama AIoT

Aplikasi teknologi ini meluas ke berbagai bidang, termasuk perangkat pribadi, komputer, mesin perusahaan, dan lainnya. Di ranah konsumen, AI dan IoT telah diterapkan dalam kamera pengamanan, perangkat pintar, dan sistem manajemen rumah, seperti termostat. Dengan menghubungkan mesin-mesin ini dan menambahkan tingkat kecerdasan, pengguna produk dapat lebih memahami apa yang mereka butuhkan.

Pengawasan Video

Salah satu aplikasi teknologi ini yang sangat umum adalah dalam pengawasan video. Dengan menggabungkan AI dan IoT, pengawasan video untuk tujuan keamanan menjadi lebih efisien dan pintar. Menggunakan algoritma pembelajaran mesin, ia dapat menganalisis umpan video secara real-time, mendeteksi objek, dan mengenali orang dan acara secara objektif. Misalnya, Walmart telah menggunakan teknologi kamera pengenalan gambar di kasir untuk mendeteksi pencurian.

Manajemen Persediaan dan Pemeliharaan Prediktif

Manajemen persediaan juga mendapat manfaat dari integrasi AI dan IoT. Platform terintegrasi dapat mengelola persediaan di beberapa fasilitas manufaktur, meningkatkan perkiraan sumber daya dan solusi manajemen persediaan. Selain itu, teknologi ini dapat digunakan untuk pemeliharaan prediktif. Data mesin dapat digunakan untuk membuat aplikasi yang memungkinkan kita memeriksa kondisi aset dan menunjukkan kebutuhan layanan, sehingga meminimalkan gangguan yang tidak terencana dan biaya pemeliharaan yang tidak terduga.

Manajemen Rantai Pasokan dan Manajemen Aset

AIoT juga dapat memainkan peran penting dalam manajemen rantai pasokan dengan meningkatkan transparansi dan kontrol atas kualitas output pemasok. Ini memungkinkan pelacakan aset dari ujung ke ujung sepanjang rantai pasokan serta optimalisasi rute untuk pengiriman dan pengiriman yang optimal. Selain itu, ia juga mendukung manajemen aset yang kuat dengan membantu membandingkan kinerja aset dengan KPI dan menyesuaikan KPI berdasarkan perilaku aset.

Manajemen Konsumsi Energi

Manajemen konsumsi energi juga dapat ditingkatkan dengan menggunakan AIoT. Teknologi ini dapat membantu menentukan area untuk pengembangan, melacak penggunaan energi seiring waktu, memantau puncak energi, dan memahami bagaimana setiap aset industri mempengaruhi konsumsi energi secara keseluruhan. Selain itu, AI dan IoT meningkatkan kesadaran lingkungan dari aktivitas manufaktur pintar.

Pemantauan Kondisi Mesin Real-Time

Variabel seperti suhu, kelembaban, dan cahaya di situs manufaktur dapat dipantau, serta KPI juga yang telah ditentukan sebelumnya. Platform kombinasi ini membantu memungkinkan transparansi yang meningkat dalam kinerja aset, baik secara lokal maupun di lokasi manufaktur, dengan menggabungkan IoT dengan analitik data yang kuat.

Enam Contoh Nyata Pengaplikasian AIoT

AIoT, yang menggabungkan AI dan IoT, mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi sehari-hari dan memberikan manfaat luar biasa bagi bisnis. Berikut adalah enam contoh nyata pengaplikasiannya:

Walmart

Walmart, sebagai salah satu rantai ritel terbesar di dunia, menggunakan AIoT untuk mengelola toko fisik dan online mereka. Melalui kombinasi pencarian suara dan pengenalan wajah, teknologi ini membantu mereka meningkatkan pendapatan dan memberikan lebih banyak nilai kepada pelanggan. Walmart menggunakannya untuk mengelola lebih dari 11.000 toko fisik dan jumlah toko online yang sama untuk setiap negara bagian di AS. Solusi lintas teknologi, pencarian Google Assistant berbasis suara, dan kemampuan pengenalan wajah telah membantu sektor ritel memperluas pendapatan yang lebih tinggi dan memberikan nilai pelanggan yang lebih banyak.

Amazon Go

“Amazon Go” adalah konsep toko ritel revolusioner yang memungkinkan pelanggan berbelanja dan pergi tanpa harus membayar di kasir. Teknologi AIoT memantau apa yang pelanggan ambil dan otomatis memotong biaya dari dompet elektronik mereka, sehingga memperbaiki pengalaman berbelanja. Selain itu, teknologi ini secara otomatis menghapus barang dari keranjang pengguna ketika mereka mengembalikannya setelah mengambilnya. Dengan memindai produk di keranjang mereka, sistem menghitung dan memproses jumlah yang harus dibayar ketika mereka keluar. Sebagai hasilnya, gabungan AI dan IoT telah menyederhanakan pengalaman berbelanja, mengoptimalkan perjalanan pelanggan.

Mobil Otonom oleh Tesla

Tesla menggunakan AIoT dalam teknologi “Autopilot” yang memungkinkan mobil mereka mengemudi secara otonom. Data yang dikumpulkan oleh berbagai sensor dan kamera diproses oleh AI untuk membuat keputusan mengemudi, menjadikan mengemudi lebih aman dan kurang stres.

Bandara Kota London

Bandara Kota London adalah bandara pertama yang menggunakan AI, IoT, dan berbagai teknologi lainnya untuk memantau seluruh fasilitas dan memberikan informasi real-time kepada penumpang tentang status penerbangan, antrean, dan pelacakan bagasi. Bandara ini dilengkapi dengan model mesin digital IoT yang mencakup protokol Industrial IoT (IIoT), Constrained Application Protocol (CoAP), Web Sockets, dan Application Program Interfaces (APIs).

Boston Dynamic Spot

Boston Dynamics telah memperkenalkan Spot, sebuah robot yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi operasional di sektor industri. Spot adalah contoh sempurna bagaimana AIoT dapat membuat robot lebih pintar dan lebih responsif terhadap berbagai proses. Ia adalah robot yang dapat bergerak melalui berbagai medan dengan agilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya, mengotomatiskan tugas inspeksi, dan mengumpulkan data dengan aman.

ET City Brain

“ET City Brain” adalah AIoT yang dikembangkan oleh Alibaba Cloud untuk memaksimalkan penggunaan sumber daya publik di kota-kota besar. Sistem ini menganalisis video dan data dari berbagai sensor di seluruh kota untuk meningkatkan efisiensi dan mempercepat respons darurat.

Ketika teknologi ini diterapkan di Hangzhou, China, hasilnya seperti berikut:

Tingkat akurasi identifikasi insiden meningkat hingga 92%, mempercepat pelaporan kecelakaan dan mempercepat respons darurat.
Di distrik Xiaoshan, otomatisasi sinyal lalu lintas menghasilkan penurunan waktu perjalanan harian 3 menit dan peningkatan kecepatan perjalanan sebesar 15%.

Waktu kedatangan ambulans dipotong setengahnya, memungkinkan bantuan tiba di tujuan mereka tujuh menit lebih awal.

Kesimpulan

Dari minyak dan gas dan ritel hingga manufaktur dan perawatan kesehatan hingga perbankan dan asuransi, banyak industri yang memanfaatkan kekuatan AIoT. AI dan IoT, meskipun berbeda, memberikan manfaat yang ditingkatkan ketika digunakan bersama. AI, ketika ditambah dengan teknologi IoT, menciptakan mesin cerdas yang dapat membuat keputusan yang cerdas pula. Dengan menggabungkan kedua aliran ini, manfaat yang signifikan dapat diperoleh untuk berbagai industri dan bisnis. Semoga informasi ini berguna ya!

Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!

Media Bisnis Online

Media Bisnis Online

Media Bisnis Online | by APPKEY

Tantangan dan Kendala dalam Segmentasi Pelanggan

1. Kualitas data

2. Ukuran data

3. Luasnya segmen

4. Terkurasnya waktu

Fitur Wajib dalam Alat Segmentasi Pelanggan AI

1. Organisasi data

2. Visualisasi dan distribusi laporan

3. Kustomisasi

4. Skalabilitas

Rekomendasi Platform Segmentasi Pelanggan AI

1. Peak.ai

2. Optimove

3. Glance

4. Visual Website Optimizer (VWO)

5. Clearbit

6. Heap

7. BlastPoint

8. Graphite Note

9. Concured

10. FullStory

Kesimpulan

Apa itu Customer Experience AI?

Manfaat AI dalam Meningkatkan Customer Experience

Memahami Perilaku dan Kebutuhan Pelanggan

Mengurangi Tingkat Perpindahan Pelanggan (Churn)

Meningkatkan Loyalitas dan Dukungan Pelanggan

Cara Menggunakan AI Untuk Customer Experience

1. Analisis Menyeluruh atas Kebutuhan Pelanggan

2. Meningkatkan Penggunaan dan Keterlibatan melalui Mikrokopi Optimal

3. Memanfaatkan Video AI untuk Meningkatkan Pemahaman Pelanggan

4. Dukungan Pelanggan 24/7 dengan Chatbot AI

5. Memberikan Customer Experience yang Disesuaikan dengan Lokasi

6. Mengidentifikasi dan Menghilangkan Hambatan dalam Perjalanan Pelanggan

7. Meningkatkan Keterlibatan Pelanggan melalui Gamifikasi dalam Aplikasi

8. Menggunakan Analisis Prediktif untuk Mencegah Perpindahan Pelanggan

9. Menganalisis Sentimen Pelanggan untuk Memahami Kebutuhan Mereka

10. Personalisasi Customer Experience melalui Rekomendasi AI

Alat Bantu AI untuk Meningkatkan Customer Experience

Userpilot

Amplitude

Zendesk

Kesimpulan

Apa Itu Optimalisasi Penetapan Harga?

Bagaimana Cara Melakukan Optimalisasi Penetapan Harga

Kumpulkan Data

Menentukan Tujuan dan Batasan

Mengetahui Metrik Nilai kita

Membuat Tingkatan Harga

Mengimplementasikan dan Mengawasi Harga

Contoh Praktik Pengoptimalan Harga

Tiket Pesawat

Properti

Tiket Acara

Model Pengoptimalan Harga

Strategi Penetapan Harga

Pengoptimalan Harga Matematis

Menggunakan Teknologi untuk Pengoptimalan Harga

Alat Pengoptimalan Harga

Pricefx

Prisync

Price2Spy

Omnia Dynamic Pricing

Competera

Vendavo

Zilliant

NetRivals

PriceShape

Mengapa Optimalisasi Penetapan Harga Bisa Gagal?

Tidak menggunakan data yang akurat.

Memberikan terlalu banyak diskon.

Penetapan harga tidak berbasis nilai.

Proses terlalu rumit.

Kesimpulan

Apa Itu Programmatic Advertising dan Bagaimana AI Meningkatkannya?

Manfaat AI dalam Programmatic Advertising

Alat Programmatic Advertising AI Terbaik