Pengalaman pelanggan semakin menjadi salah satu topik terpanas dalam e-commerce, dan untuk alasan yang bagus. Pembeli modern menghargai kualitas pengalaman yang mereka dapatkan dari berinteraksi dengan bisnis melalui titik kontak mereka. Ini merangsang keputusan pembelian mereka dan kesediaan mereka untuk merujuk teman dan keluarga ke merek. Akibatnya, pelanggan dengan cepat membagikan pengalaman mereka di platform online, secara tidak sengaja menciptakan tambang emas wawasan melalui umpan balik mereka. Survei HubSpot menemukan bahwa perusahaan yang memprioritaskan pengalaman pelanggan 60% lebih menguntungkan daripada yang tidak. Itulah mengapa merek yang berpikiran maju harus proaktif dalam menciptakan pengalaman positif dengan mengambil tugas manajemen umpan balik.
APA ITU MANAJEMEN UMPAN BALIK CRM?
CRM manajemen umpan balik adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan memproses umpan balik pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan mendorong pertumbuhan bisnis. Ini adalah bagian penting dari Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) yang membantu perusahaan memahami dan mengatasi kebutuhan, preferensi, dan kekhawatiran pelanggan mereka. Survei pelanggan, media sosial, ulasan online, dan interaksi layanan pelanggan hanyalah beberapa sumber umpan balik yang berharga untuk merek e-niaga. Setelah dikumpulkan, umpan balik ini dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan tren serta mendapatkan wawasan tentang area-area yang dapat ditingkatkan oleh bisnis.
Sebuah studi Forbes menemukan bahwa 90% pelanggan dipengaruhi oleh ulasan online dalam keputusan pembelian mereka. Statistik ini dengan sempurna menggambarkan betapa pentingnya memantau umpan balik pelanggan hari ini. Praktik ini membantu merek menyelesaikan masalah dengan cepat yang memengaruhi pengalaman pelanggan dan cara prospek memandang merek Anda. Dengan melakukan ini, perusahaan dapat dengan cepat menghasilkan lebih banyak pendapatan sekaligus mengurangi churn pelanggan. Selain itu, memprioritaskan manajemen umpan balik pelanggan membantu perusahaan menciptakan citra merek positif yang pasti akan menarik lebih banyak pelanggan dan kemitraan. Oleh karena itu, perusahaan e-niaga harus berinvestasi dalam CRM dan perangkat lunak lain untuk menguasai praktik mengumpulkan umpan balik pelanggan dan menganalisis respons untuk menghasilkan wawasan.
BAGAIMANA AI BISA MENGOPTIMALKAN MANAJEMEN UMPAN BALIK CRM?
Kita hidup di era AI dan setiap perusahaan bereksperimen dengan menerapkan teknologi tersebut ke semua area bisnis mereka, termasuk manajemen umpan balik pelanggan. Faktanya, sebuah laporan dari Gartner menunjukkan bahwa pada tahun 2025, AI akan menjadi prioritas investasi utama bagi lebih dari 80% perusahaan yang menerapkan program manajemen umpan balik pelanggan. Statistik sudah menunjukkan bahwa mereka yang menerapkan AI untuk mengelola umpan balik mendapatkan hasil yang signifikan. Menurut Forrester, perusahaan yang menggunakan AI untuk menganalisis umpan balik pelanggan dapat menyelesaikan masalah 3,5 kali lebih cepat daripada yang tidak.
Tapi bagaimana tepatnya AI membantu? Nah, berikut empat cara AI membuat proses manajemen umpan balik CRM lebih cepat dan efisien.
KATEGORISASI DAN PENANDAAN UMPAN BALIK OTOMATIS
Kategorisasi dan penandaan umpan balik otomatis adalah kemampuan utama dari sistem manajemen umpan balik bertenaga AI, membantu mengklasifikasikan umpan balik pelanggan berdasarkan topik atau tema tertentu. Manajemen umpan balik yang didukung AI dapat menggunakan algoritme pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengkategorikan umpan balik pelanggan secara otomatis berdasarkan bahasa yang digunakan dan topik spesifik yang disebutkan. Misalnya, jika umpan balik pelanggan menyebutkan masalah kualitas layanan pelanggan, AI dapat menandainya secara otomatis sebagai "Kualitas Layanan Pelanggan".
Proses ini dapat sangat membantu bagi organisasi yang menerima umpan balik dalam jumlah besar melalui berbagai saluran, seperti media sosial, email, dan tiket dukungan pelanggan. Dengan menggunakan AI untuk mengotomatiskan proses kategorisasi dan penandaan, Anda dapat dengan cepat dan akurat mengidentifikasi tren dan pola dalam umpan balik dan menggunakan informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah hubungan pelanggan.
PRIORITASKAN UMPAN BALIK BERDAMPAK TINGGI
Perusahaan yang menerima umpan balik dalam jumlah besar memerlukan sistem yang membantu memberi peringkat tanggapan berdasarkan kepentingan. Misalnya, keluhan tertentu yang muncul berulang kali dalam umpan balik pelanggan secara alami memiliki prioritas tertinggi. Demikian juga, masuk akal untuk memperlakukan umpan balik dari pelanggan Anda yang paling setia dan paling dapat dibelanjakan sebagai masalah yang mendesak. Oleh karena itu, AI membantu memprioritaskan umpan balik berdampak tinggi dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis dan menilai umpan balik pelanggan berdasarkan potensi dampaknya terhadap pengalaman dan kepuasan pelanggan.
AI dapat mengidentifikasi tema dan tren umum dalam umpan balik pelanggan menggunakan Natural Language Processing (NLP). Informasi ini dapat digunakan untuk memprioritaskan umpan balik berdasarkan seberapa sering terjadi dan jumlah pelanggan yang terpengaruh. Selain itu, AI juga dapat menggunakan data historis pelanggan, seperti riwayat pembelian dan interaksi layanan pelanggan, untuk memprioritaskan umpan balik berdasarkan nilai pelanggan bagi perusahaan. Misalnya, umpan balik dari pelanggan dengan nilai tinggi dapat diberi prioritas lebih tinggi daripada umpan balik dari pelanggan dengan nilai lebih rendah. Hal ini memungkinkan pendekatan berbasis data untuk manajemen umpan balik, meningkatkan akurasi wawasan yang dihasilkan, dan meningkatkan hasil yang diperoleh.
ANALISIS UMPAN BALIK REAL-TIME
Bagi pelanggan modern, kecepatan adalah yang paling penting. Menurut HubSpot, 90% mengharapkan pelanggan untuk segera merespons ketika mereka menghubungi perusahaan dukungan pelanggan. Untungnya, AI dapat membantu Anda menganalisis umpan balik pelanggan secara real time, sehingga Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi dan menanggapi masalah kritis, terlepas dari jumlah umpan balik yang diterima. Kemudian semua masalah yang teridentifikasi dapat dengan cepat diteruskan ke tim yang tepat untuk penyelesaian cepat. Ini memberi pelanggan kesan positif bahwa umpan balik mereka penting, membantu mereka menumbuhkan rasa loyalitas terhadap merek.
GENERASI WAWASAN PREDIKTIF
Salah satu keunggulan dari merek yang berpikiran maju adalah kemampuan untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan potensi masalah dengan cepat. AI dapat membantu merek dengan menghasilkan wawasan prediktif dari umpan balik pelanggan. Menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data umpan balik pelanggan AI memberikan wawasan prediktif tentang perilaku dan preferensi pelanggan di masa mendatang, memungkinkan Anda untuk secara proaktif mengatasi masalah dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Misalnya, AI dapat mengidentifikasi pola dan tren yang mengindikasikan churn pelanggan, seperti meningkatnya keluhan. Informasi ini dapat digunakan untuk memprediksi pelanggan mana yang paling berisiko mengalami churn dan kemudian membuat rekomendasi yang dipersonalisasi tentang cara mengatasi masalah mereka dan meningkatkan pengalaman mereka.
Selain itu, AI dapat menggunakan wawasan prediktif untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dalam produk dan layanan Anda. Dengan menganalisis data umpan balik pelanggan, AI dapat mengidentifikasi masalah umum atau masalah yang berdampak negatif terhadap pengalaman pelanggan, lalu membuat rekomendasi tentang cara mengatasi masalah tersebut. Misalnya, jika sejumlah besar pelanggan memberikan umpan balik negatif pada fitur produk tertentu, AI dapat mengidentifikasinya sebagai area untuk perbaikan dan membuat rekomendasi tentang cara membuat perubahan yang meningkatkan pengalaman pelanggan.
Akhirnya, manajemen umpan balik pelanggan sangat penting untuk pertumbuhan bisnis dan kepuasan pelanggan. Itulah mengapa sangat penting bagi merek mana pun yang ingin terus meningkatkan pengalaman pelanggan untuk berinvestasi dalam teknologi AI CRMperalatan. Dengan memanfaatkan kekuatan AI dalam empat cara yang disebutkan di atas, merek akan mewujudkan peningkatan signifikan dalam perolehan dan retensi pelanggan, loyalitas dan reputasi merek, dan yang terpenting, menghasilkan pendapatan.
