Membangun Bisnis: Panduan Lengkap Kursus Online!

June 7, 2023

Menjual kursus online atau kursus daring adalah cara yang fleksibel dan praktis untuk menghasilkan uang secara online. Tanpa biaya awal yang tinggi, kita dapat mengajarkan berbagai topik dan meningkatkan kesadaran merek serta otoritas kita. Dilansir dari Hostinger, berikut adalah langkah-langkah penting dan tips bermanfaat untuk meningkatkan penjualan kursus. Yuk, simak panduan lengkapnya!

Daftar Isi

Langkah-Langkah Membangun Bisnis Kursus Online

Untuk bisa mulai menjual bisnis kursus, terdapat beberapa langkah-langkah yang harus diperhatikan.

1. Mempelajari Dasar Membuat Kursus Online

Sebelum mulai menjual, penting untuk memahami dasar-dasar pembuatan kursus daring agar dapat menghasilkan informasi yang relevan dan diminati oleh audiens target. Berikut adalah langkah-langkah untuk membuat kursus online yang sukses.

Langkah pertama adalah memilih topik kursus yang menguntungkan. Pertimbangkan minat dan kebutuhan target audiens kita. Lakukan penelitian dengan menggunakan mesin pencari atau bertanya kepada orang-orang dalam jaringan kita mengenai topik apa yang ingin mereka pelajari. Periksa juga apa yang dilakukan pembuat kursus lain dalam topik tersebut, termasuk harga kursus dan tingkat pendaftaran mereka. Identifikasi celah informasi yang dapat kita isi untuk mengembangkan nilai jual kursus kita yang unik.

Langkah kedua adalah menetapkan hasil pembelajaran yang jelas dan menarik. Berikan informasi awal kepada audiens mengenai solusi atau tujuan yang dapat mereka capai setelah menyelesaikan kursus. Pastikan model pembelajaran kursus kita memiliki komponen yang spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, dan terikat waktu.

Langkah ketiga adalah membuat rencana kursus yang solid. Buatlah garis besar kursus yang jelas agar siswa dapat mengikuti dengan baik dan tetap terlibat hingga akhir. Bagi materi kursus menjadi beberapa pelajaran dan tentukan durasi kursus yang realistis. Sesuaikan jenis kursus dengan audiens dan garis besar kursus kita. Pertimbangkan apakah kursus singkat, kelas master, atau situs keanggotaan yang cocok untuk model bisnis dan komunitas yang ingin kita bangun.

Langkah terakhir adalah membuat materi kursus yang menarik. Gunakan konten yang sudah ada, seperti blog, artikel, dan video yang kita miliki, dan susun ulang informasinya menjadi materi kursus. Teliti juga konten populer dalam niche kita dan gunakan sebagai inspirasi. Pilihlah format konten yang sesuai, seperti video, panduan PDF, rekaman audio, atau kombinasi format tersebut, yang dapat memberikan kejelasan dan efektivitas dalam mengkomunikasikan pengetahuan kepada siswa.

2. Membuat Judul Kursus yang Menarik

Judul adalah salah satu elemen terpenting saat membuat kursus online yang sukses.

Mengingat judul kursus kita akan menjadi hal pertama yang dilihat oleh calon siswa, maka judul kursus kita harus menarik dan ditulis dengan baik untuk menarik minat orang dan mendorong penjualan. Berikut adalah beberapa tips yang perlu diingat saat menulis judul kursus:

Buatlah judul yang jelas dan ringkas. Judul yang efektif harus dengan cepat mengkomunikasikan apa yang diperlukan oleh kursus kita. Hindari penggunaan jargon atau istilah rumit yang dapat membingungkan siswa baru. Untuk mempermudah, buatlah judul kursus kurang dari 50 karakter.
Buatlah judul yang spesifik dan berorientasi pada hasil. Judul yang terlalu umum akan kurang menarik dibandingkan judul yang menargetkan ceruk dan audiens tertentu. Sebagai contoh, dibandingkan menggunakan judul “Belajar Desain Iklan”, kita dapat menggunakan judul “Dasar-dasar Desain Iklan: Dari Konsep hingga Mendapatkan Klien Pertama!” yang terlihat lebih menarik minat khalayak.
Tambahkan kata kunci yang relevan. Gunakan alat bantu seperti Google Keyword Planner atau Ahrefs untuk menemukan frasa populer yang terkait dengan topik kita dan menambahkannya ke judul kursus kita untuk membantu membuatnya lebih terlihat secara online.
Bersikaplah persuasif. Sertakan kata-kata yang kuat dalam judul kita untuk memicu respons emosional pada pembaca. Beberapa kata yang efektif untuk digunakan adalah “mengubah”, “efektif”, dan “terbukti”.

3. Memilih Platform Penjualan yang Tepat

Saat memilih platform untuk menjual kursus online, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan, seperti biaya, opsi hosting, metode pengiriman, skalabilitas, dan fitur yang disediakan. Beberapa opsi yang dapat dipertimbangkan adalah menggunakan platform kursus daring seperti Thinkific, Podia, Dapat Diajarkan, Kajabi, atau LearnWorlds. Platform ini menyediakan alat dan fitur yang mendukung pembuatan, pemasaran, dan penjualan kursus daring.

Selain itu, pembuat kursus juga dapat mempertimbangkan untuk menjual kursus secara langsung melalui situs web yang dihosting sendiri. Ini memberikan kontrol penuh atas konten kursus dan fleksibilitas dalam hal harga, format kursus, dan strategi pemasaran. Alternatifnya adalah mendaftarkan kursus di pasar kursus daring seperti Udemy dan Skillshare, yang dapat memberikan akses ke jutaan siswa potensial dan menyediakan alat untuk membuat, memproses pembayaran, dan menangani dukungan pelanggan.

Pilihan terbaik tergantung pada kebutuhan dan tujuan pembuat kursus. Platform kursus daring menyediakan solusi all-in-one dengan fitur yang lengkap, sementara situs web kursus daring yang dihosting sendiri memberikan kontrol penuh atas konten dan strategi bisnis. Sedangkan, pasar kursus daring menyediakan akses ke audiens yang lebih luas dengan upaya pemasaran minimal.

Sumber daya seperti situs kursus lainnya, situs kreatif dan portofolio, blog desain web, dan platform media sosial dapat memberikan inspirasi dalam merancang tampilan dan tata letak situs web kursus daring. Yang terpenting, desain situs web harus ramah pengguna, mudah di navigasi, dan menarik secara visual untuk menjangkau audiens yang lebih luas dan menyampaikan pesan secara efektif.

Setelah memilih platform yang tepat, pembuat kursus dapat fokus pada pengembangan konten kursus yang berkualitas dan strategi pemasaran untuk mempromosikan kursus secara efektif kepada audiens target.

4. Membuat Struktur Harga Kursus Online yang Tepat

Menetapkan struktur harga yang tepat merupakan faktor penting dalam menjual kursus online dengan sukses. Beberapa faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan harga yang menguntungkan adalah nilai kursus, target audiens, biaya produksi kursus, pesaing, serta tingkat otoritas dan kepercayaan. Pertimbangkan juga model penetapan harga yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran audiens kita, seperti kursus gratis, kursus pembayaran satu kali, atau kursus berlangganan.

Ketika menentukan harga, penting untuk memperhitungkan nilai yang ditawarkan oleh kursus kita dan seberapa banyak audiens bersedia membayar untuk nilai tersebut. Faktor lainnya adalah profil audiens kita dan topik kursus, serta analisis pesaing untuk memastikan harga yang sesuai dengan pasar. Tingkat otoritas dan kepercayaan yang kita miliki juga dapat memengaruhi harga yang dapat kita kenakan.

Selain itu, kita dapat memilih model penetapan harga yang sesuai dengan jenis kursus dan tujuan kita. Kursus gratis dapat digunakan sebagai alat penghasil prospek untuk menarik perhatian audiens yang lebih luas. Model pembayaran satu kali memungkinkan pembeli untuk membeli kursus tanpa komitmen jangka panjang, sementara model berlangganan memberikan aliran pendapatan yang stabil dan membangun hubungan jangka panjang dengan siswa.

Penting untuk memahami bahwa tidak ada solusi tunggal yang cocok untuk semua kursus daring, dan model penetapan harga terbaik akan bervariasi tergantung pada konteks dan tujuan kursus kita. Pilihlah model yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis kita, sambil mempertimbangkan nilai kursus, profil audiens, dan strategi pemasaran kita.

Dalam mengatur harga kursus, penting untuk melakukan penelitian pasar, menguji berbagai model penetapan harga, dan mengumpulkan umpan balik dari siswa kita. Dengan eksperimen dan penyesuaian yang tepat, kita akan dapat menemukan struktur harga yang efektif untuk menjual kursus dengan sukses dan mengoptimalkan keuntungan kita.

5. Meningkatkan Nilai Kursus Online

Dapatkan lebih banyak keuntungan dengan kursus online kita dengan menerapkan berbagai strategi ini:

Buat penawaran waktu terbatas. Gunakan penawaran khusus waktu dan tekankan manfaat kursus kita untuk menciptakan rasa urgensi dan memotivasi pelanggan baru dan yang sudah ada untuk membeli. Misalnya, kita dapat memberikan kode diskon kepada siswa baru atau memanfaatkan acara khusus atau musiman seperti penawaran Black Friday.
Sediakan konten premium. Sediakan akses ke konten eksklusif seperti kuliah bonus, sumber daya yang dapat diunduh, pelatihan satu lawan satu, atau sesi tanya jawab langsung. Dengan melakukan hal ini akan meningkatkan keterlibatan dan kepuasan siswa, yang mengarah pada lebih banyak ulasan positif dan referensi untuk kursus kita.
Buatlah paket kursus. Tawarkan paket konten kursus terkait dengan harga diskon untuk mendorong pelanggan membeli beberapa kelas sekaligus.
Menerapkan harga tiga tingkat. Tawarkan tiga tingkatan yang berbeda untuk kursus kita, dengan tingkat pertama dengan harga normal dan dua tingkat lainnya menawarkan versi yang disempurnakan dari kursus tersebut dengan harga yang lebih tinggi. Dengan cara ini, opsi yang lebih murah akan dianggap sebagai penawaran yang lebih baik.

6. Memasarkan Kursus

Dalam memasarkan kursus online kita, penting untuk membangun kepercayaan dengan calon siswa. Bersikaplah transparan tentang tujuan dan manfaat kursus, dan gunakan bukti sosial seperti ulasan, testimoni, dan peringkat siswa sebelumnya. Bagikan kredensial kita sebagai ahli dalam niche kursus dan aktif terlibat dengan siswa melalui saluran media sosial.

Pastikan kursus kita mudah diakses untuk dibeli. Jika kita menjual kursus di situs marketplace seperti Udemy atau Skillshare, proses pembayaran akan ditangani oleh platform tersebut. Jika kita menjual di situs web kita sendiri, pastikan konten kursus dijelaskan dengan jelas dan buat proses pembayaran yang mudah dan cepat. Gunakan proses checkout dua langkah dengan pengaturan akun sebelum memasukkan detail pembayaran, dan hubungkan ke layanan gateway pembayaran seperti PayPal atau Stripe untuk mengumpulkan pembayaran.

Mengumpulkan umpan balik dari siswa sangat penting untuk memahami kebutuhan mereka dan meningkatkan kursus kita. Gunakan survei NPS untuk mengumpulkan umpan balik tentang konten, penyampaian, dan kepuasan keseluruhan. Siapkan forum diskusi untuk siswa berbagi pemikiran dan umpan balik tentang kursus. Lakukan wawancara individu dengan siswa melalui telepon atau tatap muka. Sediakan dukungan melalui email atau obrolan untuk siswa yang memiliki pertanyaan atau umpan balik. Dorong siswa untuk memberikan ulasan di situs web kita atau situs ulasan pihak ketiga.

Dengan membangun kepercayaan dan menyediakan pengalaman pembelian yang mudah, serta mengumpulkan umpan balik dari siswa, kita dapat meningkatkan kualitas dan nilai kursus kita. Ini juga membantu kita memperbaiki dan meningkatkan kursus di masa mendatang, serta membangun reputasi yang baik di antara siswa dan komunitas online kita.

Kesimpulan

Untuk menjual kursus online dengan sukses, kita perlu melakukan enam langkah penting. Pertama, buatlah jenis yang menguntungkan. Kedua, pilihlah judul kursus yang menarik. Ketiga, pilihlah platform penjualan yang tepat. Keempat, tetapkan harga yang wajar. Kelima, tingkatkan nilai kursus kita. Terakhir, rencanakan strategi pemasaran yang kuat untuk meningkatkan penjualan kursus. Selain itu, kita perlu membangun merek pribadi yang kuat untuk membangun kepercayaan dan menjual kursus dengan sukses. Pastikan juga kelas kita mudah diakses dan menawarkan alur pembelian yang jelas. Selalu perhatikan umpan balik dari siswa untuk meningkatkan kualitas pelajaran kita. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, kita akan dapat menjual kursus dengan efektif dan meningkatkan bisnis kursus kita. Semoga sukses dalam perjalanan ‘online’ Anda!

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!

Customer Journey Mapping: Ulasan dan Alat Optimasinya!

June 5, 2023

0

Tidak semua pengguna memulai dari halaman beranda dan tujuan mereka dalam pengalaman situs web Anda tidak selalu berakhir di halaman checkout. Beberapa pengguna memulai atau berakhir di halaman harga, beberapa mengandalkan saluran media sosial, dan beberapa bahkan jarang berinteraksi dengan situs bisnis Anda. Untuk memahami pengguna dengan baik, penting untuk mengetahui customer journey mapping. Dilansir dari influencermarketinghub.com, kami akan memperkenalkan 10 alat terbaik untuk membuat peta perjalanan pelanggan dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Yuk disimak!

Daftar Isi

Apa itu Customer Journey Mapping (CJM)?

Customer Journey Mapping (CJM) adalah visualisasi yang menunjukkan bagaimana berbagai pelanggan berinteraksi dengan merek Anda melalui titik kontak yang berbeda. Dalam peta ini, perjalanan pelanggan dari awal hingga akhir direpresentasikan secara visual, menggambarkan langkah-langkah yang mereka ambil. Ada beberapa jenis peta yang dapat digunakanuntuk menggambarkan perjalanan pelanggan.

Dengan wawasan dari peta perjalanan pelanggan, Anda dapat menyesuaikan konten, strategi pemasaran, dan produk Anda untuk lebih baik menyambut calon pelanggan, di mana pun mereka berada dalam perjalanan mereka. Ini akan membantu meningkatkan tingkat konversi dan memperkuat posisi merek Anda.

10 Rekomendasi Perangkat Lunak untuk Customer Journey Mapping

1. Brandwatch

Brandwatch adalah sebuah alat yang efektif untuk memantau percakapan online tentang merek Anda. Meskipun tidak menawarkan templat, alat ini menyediakan lebih dari 50 visualisasi langsung untuk menganalisis data Anda. Fitur-fitur yang berguna bagi tim layanan pelanggan termasuk pemahaman kebutuhan dan ekspektasi pelanggan, identifikasi kebutuhan yang belum terpenuhi, dan manajemen hubungan pelanggan sosial (CRM) dengan tampilan terpadu untuk pesan masuk.

Brandwatch dapat mencari jutaan postingan dan komentar tentang merek Anda serta mengkategorikan percakapan berdasarkan sentimen pelanggan. Meskipun ada kekurangan seperti kueri boolean tingkat lanjut yang harus diketik dari awal, Brandwatch telah mendapatkan ulasan positif atas kemudahan penggunaannya dan dukungan yang baik. Informasi lebih lanjut tentang harga dapat diperoleh dengan menghubungi Brandwatch langsung.

2. Hotjar

Hotjar adalah alat pengoptimalan situs web yang dapat membantu Anda memahami perilaku pelanggan. Dengan fitur seperti rekaman sesi, survei, dan peta panas, Hotjar memungkinkan Anda untuk memetakan perjalanan pelanggan. Digunakan oleh merek terkenal seperti TomTom dan Ryanair, serta agensi dan merek SaaS lainnya,

Hotjar telah menerima ulasan positif terkait fungsionalitas dasbor dan kemudahan penggunaan. Hotjar menawarkan paket gratis dan beberapa opsi berbayar, dengan harga mulai dari $39 per bulan. Meskipun tidak ada uji coba gratis, Hotjar menyertakan jaminan uang kembali 30 hari.

3. UXPressia

UXPressia, yang didirikan pada tahun 2015, adalah alat customer journey mapping yang ditujukan untuk menjadi user-friendly bagi pemula tetapi tetap memiliki fungsionalitas yang memadai bagi pengguna dengan kebutuhan yang kompleks. Dengan lebih dari 60 templat yang tersedia, UXPressia memudahkan pengguna untuk memulai.

Fitur kolaborasi waktu nyata memungkinkan perubahan yang dilakukan langsung terlihat di berbagai perangkat, menjadikannya alat yang cocok untuk tim besar atau dalam berkomunikasi dengan klien. UXPressia mendapat peringkat tinggi di Capterra karena kemudahan penggunaannya. Paket harganya dimulai dari $16 per pengguna per bulan setelah uji coba gratis 14 hari.

4. Gliffy

Gliffy adalah perangkat lunak diagram online yang membantu tim dalam membuat berbagai jenis diagram, termasuk pemetaan perjalanan pelanggan. Dengan templat pemetaan perjalanan pelanggan gratis yang disediakan, tim produk Anda dapat fokus pada titik kontak dan data penting tanpa terlalu terbebani oleh detail yang tidak relevan. Gliffy mendapatkan penilaian tinggi dari Capterra dan memiliki fitur seret dan lepas yang memudahkan pengeditan dan penambahan bentuk.

Fitur-fitur lainnya mencakup penyematan diagram langsung, alat bantu komentar, kontrol privasi, dan riwayat versi untuk melihat perubahan yang disimpan. Harga Gliffy berbasis skala geser, dimulai dari $10 per pengguna per bulan untuk kurang dari 10 pengguna, dengan diskon 20% untuk pembayaran tahunan, dan paket harga khusus untuk tim besar atau organisasi perusahaan.

5. Smaply

Smaply adalah alat customer journey mapping yang digunakan oleh berbagai industri dan perusahaan Fortune 500. Keunggulan Smaply terletak pada pengetahuannya yang mendalam tentang desain layanan dan sebagai salah satu alat tertua yang didedikasikan untuk pemetaan perjalanan. Meskipun kemudahan penggunaannya belum dinilai sangat tinggi, Smaply menyediakan templat dan contoh peta perjalanan yang dapat mempercepat proses.

Fitur manajemen tim yang kuat, seperti akses multi-pengguna, mode komentar, dan pemantauan perubahan waktu nyata, membuatnya cocok untuk tim besar atau tim jarak jauh. Smaply menawarkan paket gratis, opsi langganan, dan harga khusus untuk klien perusahaan, dengan harga mulai dari sekitar $20 per pengguna per bulan.

6. Custellence

Custellence adalah alat pemetaan perjalanan yang intuitif dan kuat yang ditargetkan untuk manajer perjalanan pelanggan dan tim pengalaman pelanggan. Dipercaya oleh merek-merek di berbagai industri, Custellence memiliki antarmuka seret dan lepas yang mudah digunakan tanpa kurva pembelajaran yang signifikan. Dengan fitur template, kemampuan menambahkan kartu atau jalur dengan mudah, serta sub-lajur yang menyajikan informasi rinci dengan tampilan yang rapi, Custellence menawarkan alur kerja yang mulus.

Fitur-fitur lainnya mencakup riwayat peta dan catatan aktivitas, kolaborasi waktu nyata, pemberitahuan aktivitas tim, dan pustaka gambar yang unik. Custellence menyediakan paket gratis, satu opsi berlangganan, dan harga khusus untuk klien perusahaan, dengan harga mulai dari $30 per pengguna per bulan.

7. Visual Paradigm

Visual Paradigm menyediakan solusi perangkat lunak pemenang penghargaan yang digunakan oleh banyak perusahaan di berbagai bidang. Salah satu produk mereka adalah alat customer journey mapping 2D. Dengan alat ini, Anda dapat mengidentifikasi dan menggambarkan tahapan penting dalam perjalanan pelanggan, menambahkan tipe pelanggan, dan lainnya.

Visual Paradigm juga menyediakan fitur-fitur seperti bagan berbasis sel, bagan area, dan bagan pengalaman pelanggan untuk membantu Anda melacak dan memahami data dengan lebih baik. Fitur-fitur utama termasuk personas, format sel item peluru, dan penggunaan kode warna untuk kategorisasi. Untuk mengakses fitur pemetaan perjalanan pelanggan, Anda perlu mendaftar pada paket Standar dengan biaya $19 per bulan, dan tersedia uji coba gratis selama 30 hari.

8. Miro

Miro, didirikan pada tahun 2011, adalah platform kolaborasi visual online yang memfasilitasi kreativitas dan inovasi. Dengan ribuan ulasan positif di situs review seperti G2 dan Capterra, Miro telah membuktikan popularitasnya. Platform ini menawarkan kanvas tanpa batas yang digunakan oleh jutaan pengguna untuk berkolaborasi dan membuat representasi visual. Untuk customer journey mapping, Miro menyediakan berbagai templat termasuk peta titik kontak pelanggan.

Templat ini membantu menciptakan pengalaman pelanggan yang optimal dengan memandang dari perspektif pelanggan dan mengidentifikasi titik kontak yang perlu ditingkatkan. Fitur-fitur utamanya mencakup lebih dari 1.000 templat, obrolan video, dan peran kolaborasi. Miro menawarkan paket gratis dan dua opsi berlangganan dengan harga mulai dari $10 per pengguna per bulan, dengan diskon 20% untuk pembayaran tahunan.

9. Mural

Mural adalah sistem papan tulis digital yang dirancang untuk memfasilitasi kolaborasi tim. Dengan fokus pada kolaborasi visual, Mural menawarkan berbagai kasus penggunaan, termasuk pemetaan proses. Anda dapat membuat alur kerja, menambahkan koneksi dan hubungan, serta item tindakan atau ide tambahan menggunakan catatan tempel atau kotak teks. Lebih dari 300 templat tersedia untuk memulai dengan cepat, dan Anda dapat mengundang orang lain untuk berkolaborasi secara asinkron atau real-time.

Meskipun kemampuan kolaborasi melalui perangkat seluler mendapat penilaian di bawah rata-rata, Mural mendapat skor tinggi untuk kemudahan penggunaan di G2. Fitur-fitur utamanya termasuk templat, pustaka konten, dan izin yang fleksibel. Mural menawarkan paket gratis dengan batasan tiga mural, serta paket berbayar dengan harga mulai dari $12 per anggota per bulan (atau $10 dengan pembayaran tahunan). Harga perusahaan juga tersedia berdasarkan permintaan.

10. Pendo

Pendo adalah aplikasi yang membantu membuat customer journey mapping untuk meningkatkan pengalaman perangkat lunak. Dengan Pendo, Anda dapat mengidentifikasi jalur pengguna yang umum dan mengatasi rintangan yang mungkin terjadi. Aplikasi ini digunakan oleh lebih dari 600 juta pengguna bulanan dan telah menerima ulasan positif di berbagai situs ulasan perangkat lunak.

Fitur-fitur utama Pendo meliputi analisis produk, pemetaan jalan, dan penangkapan serta segmentasi umpan balik pelanggan. Meskipun harganya tidak murah, Pendo cocok bagi perusahaan yang lebih besar dengan anggaran yang lebih besar. Pendo menawarkan paket gratis, tetapi untuk melacak sentimen, Anda perlu mendaftar untuk paket Starter dengan biaya $7.000 per tahun.

Kesimpulan

Customer journey mapping (CJM) adalah visualisasi yang memperlihatkan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan merek melalui titik kontak yang berbeda. Mengetahui dari mana pelanggan berasal, masalah yang mereka hadapi, serta kebutuhan dan harapan mereka penting untuk memahami pengguna dengan baik. Dalam artikel ini, kami telah memperkenalkan 10 alat terbaik untuk membuat peta perjalanan pelanggan dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Alat-alat ini memberikan berbagai fitur dan templat yang memudahkan analisis dan penyesuaian strategi untuk mengoptimalkan konten, strategi pemasaran, dan produk Anda untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pelanggan, meningkatkan tingkat konversi, dan memperkuat posisi merek. Semoga ulasan kali dapat menambah wawasan Anda!

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

Efisiensi Segmentasi Pelanggan dengan Bantuan AI

May 31, 2023

0

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!

Media Bisnis Online

Media Bisnis Online

Media Bisnis Online | by APPKEY

Langkah-Langkah Membangun Bisnis Kursus Online

1. Mempelajari Dasar Membuat Kursus Online

2. Membuat Judul Kursus yang Menarik

3. Memilih Platform Penjualan yang Tepat

4. Membuat Struktur Harga Kursus Online yang Tepat

5. Meningkatkan Nilai Kursus Online

6. Memasarkan Kursus

Kesimpulan

Apa itu Customer Journey Mapping (CJM)?

10 Rekomendasi Perangkat Lunak untuk Customer Journey Mapping

1. Brandwatch

2. Hotjar

3. UXPressia

4. Gliffy

5. Smaply

6. Custellence

7. Visual Paradigm

8. Miro

9. Mural

10. Pendo

Kesimpulan

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