Di kalangan para pemasar, pentingnya pengetahuan tentang profil konsumen sudah menjadi kesadaran umum, termasuk bagaimana mengetahui tingkat profitabilitas masing-masing segmen yang dibidik. Masalahnya, bagaimana konsep tersebut diaplikasikan? Perkembangan teknologi informasi telah mengalami kemajuan yang sangat pesat, termasuk penggunaannya di sektor pemasaran. Salah satu aplikasi penting yang mulai diimplementasi oleh para pemasar adalah aplikasi business intelligence (BI).
BI merupakan aplikasi yang digunakan untuk proses pengumpulan, analisis dan pengelolaan data untuk membantu organisasi dalam proses pengambilan keputusan. Kata kunci aplikasi ini adalah "data", yang artinya bagaimana mengelola data-data perusahaan tidak sekadar menjadi sekumpulan file yang memenuhi harddisk komputer, tetapi bisa menjadi informasi yang berguna dalam proses pengambilan keputusan.
Secara umum, BI mempunyai tiga tujuan utama. Pertama, memberikan informasi yang cepat dan akurat sehingga membantu proses pengambilan keputusan yang lebih baik. Kedua, membuat data perusahaan menjadi informasi yang bisa ditindaklanjuti. Dan ketiga, menjadikan proses pengambilan keputusan lebih transparan.
Bagaimana cara kerja BI agar bisa memenuhi ketiga tujuan di atas? Dilihat dari sistemnya, BI sebenarnya meliputi beberapa aplikasi yang diintegrasikan dan dikustomisasi sesuai dengan kebutuhan. Aplikasi-aplikasi ini bekerja dengan cara mengumpulkan data yang dimiliki perusahaan dalam sebuah gudang data (data warehouse).
Dari gudang data tersebut, dilakukan proses pengolahan data yang disebut data mining. Aktivitas data mining sendiri mencakup berbagai hal. Contohnya proses clustering, yang bisa digunakan oleh para pemasar dalam melakukan segmentasi konsumen, dan banyak lagi proses lain yang bisa digunakan untuk tujuan yang berbeda.
Nah, untuk kepentingan pemasaran, apa saja yang bisa dilakukan dengan aplikasi BI? Melihat potensinya, aplikasi BI bisa digunakan untuk menganalisis konsumen, produk, dan juga delivery channel yang digunakan. Aplikasi ini akan membantu menganalisis tingkat keuntungan dan efektivitas masing-masing hal.
Pertama, aplikasi BI digunakan untuk menghitung tingkat profitabilitas setiap konsumen atau setiap segmen. Dalam proses ini, BI akan membantu menganalisis biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk melayani setiap segmen konsumen dan dibandingkan dengan penerimaan perusahaan, sehingga perusahaan bisa mengetahui segmen konsumen mana yang menguntungkan ataupun merugikan. Untuk manajemen, informasi semacam ini tentu saja sangat penting guna pengambilan keputusan segmen mana yang akan dilayani, ataupun segmen mana yang harus diprioritaskan dalam pelayanannya.
Dari sisi konsumen, BI juga bisa digunakan untuk menganalisis Customer Lifetime Value (CLV). Parameter CLV ini menghitung berapa nilai konsumen bagi perusahaan di masa mendatang. Prinsipnya dengan memprediksi berapa produk/jasa yang akan dibeli oleh konsumen di masa mendatang, berdasarkan data historis pembeliannya, dan juga kemungkinan adanya cross selling dari produk lain.
Selain menganalisis konsumen, BI juga bisa digunakan untuk menilai tingkat profitabilitas produk/jasa, sehingga bisa digunakan manajemen dalam pengelolaan portofolio produk/jasa secara keseluruhan. Tidak sekadar informasi profitabilitas setiap produk/jasa, tetapi bisa juga dikombinasi dengan berbagai parameter lain, misalnya di daerah mana suatu produk/jasa paling menguntungkan, siapa saja konsumennya di setiap daerah, dan lain-lain.
Kegunaan lain BI adalah untuk menilai tingkat efektivitas saluran distribusi (distribution channel). Seperti halnya saat menganalisis konsumen, setiap saluran distribusi dihitung berapa biaya yang dikeluarkan dibandingkan dengan penerimaan perusahaan melalui saluran tersebut. Dari situ, informasi tentang efektivitas dan profitabilitas suatu saluran distribusi dengan mudah diketahui.
Masih banyak hal lain yang sebenarnya bisa dilakukan BI, terutama dalam menyajikan berbagai informasi yang berguna untuk perusahaan. Namun yang tidak boleh dilupakan, BI pada dasarnya alat analisis data. Sistem ini tidak akan bisa berfungsi maksimal jika tidak ada data-data pendukung yang memadai.
Karena itu, BI membutuhkan data mentah dari berbagai aplikasi yang sudah diimplementasi perusahaan, baik aplikasi yang dibuat secara khusus maupun berbagai aplikasi yang sudah "jadi" seperti CRM, ERP, SCM, dan berbagai aplikasi lain yang digunakan untuk menampung dan mengumpulkan data. Semua data inilah yang menjadi dasar aplikasi BI dalam mengelola dan menganalisisnya menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan. Tanpa data yang akurat, sulit menghasilkan informasi yang akurat pula.
Karena itulah, penting sekali bagi perusahaan membenahi data-datanya secara baik sejak dini. Alasannya, ketika ada kebutuhan menganalisis tingkat profitabilitas konsumen, produk, saluran distribusi, ataupun program promosi, telah tersedia data yang akurat, sehingga hasil analisisnya juga bisa berguna untuk proses pengambilan keputusan. (Swa.co.id)