Analisis Pengalaman Pelanggan: Cara Melacak dan Meningkatkan CX
Diterbitkan: 2024-03-05| Apa Itu Analisis Pengalaman Pelanggan? Analisis pengalaman pelanggan (CX) adalah pencatatan dan interpretasi data dari interaksi dan umpan balik pelanggan. Analisis ini membantu bisnis mendapatkan wawasan tentang cara meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. |
Memberikan pengalaman positif adalah tujuan utama layanan pelanggan bagi sebagian besar bisnis. Mengukur dampak upaya Anda untuk melakukan peningkatan bisa jadi sulit tanpa pandangan data pelanggan yang terpusat. Di situlah analisis pengalaman pelanggan berperan.
Analisis pengalaman pelanggan mengukur dan menafsirkan data pelanggan di semua titik kontak. Bisnis harus mengukur analitik ini untuk melacak perjalanan pelanggan guna memantau perkembangan CX mereka, kemudian menerapkan pengetahuan tersebut untuk meningkatkannya.
Di bawah ini, kami akan membahas alasan utama mengapa data sangat penting untuk menghasilkan CX terbaik dan mengelola reputasi yang sangat bersih di mata pelanggan. Kami juga akan menguraikan metrik yang perlu Anda ketahui dan cara memaksimalkan ROI Anda untuk meningkatkan CX.
Bersiaplah untuk mendalami analisis, data, dan metrik pengalaman pelanggan.
Pentingnya Data dalam Pengalaman Pelanggan
Data adalah dasar untuk memahami perilaku pelanggan.
Anda dapat menemukan wawasan pelanggan tentang kebiasaan, preferensi, dan masalah dengan menganalisis metrik seperti riwayat pembelian, informasi demografis, sesi situs web, dan umpan balik. Hal ini, pada gilirannya, membantu Anda menyesuaikan produk, layanan, dan upaya pemasaran Anda untuk pada akhirnya mendorong pertumbuhan dan profitabilitas.
Berikut adalah manfaat utama yang ditawarkan pengukuran CX cerdas bagi bisnis.
Pertahankan lebih banyak pelanggan dari waktu ke waktu
Data membantu Anda meningkatkan retensi pelanggan, meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan (CLV), dan menurunkan churn dengan membuka wawasan yang dapat ditindaklanjuti mengenai faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan dan loyalitas pelanggan (CSAT), seperti:
- Kualitas produk
- Pelayanan pelanggan
- Kemudahan melakukan bisnis
- Personalisasi
- Reputasi merek
- Proposisi harga dan nilai
Seiring dengan masuknya data penggunaan pelanggan dan masukan, Anda dapat mulai menemukan titik kesulitan di sepanjang peta perjalanan pelanggan Anda.
Salah satu cara terpenting analisis pengalaman pelanggan membantu mempertahankan pelanggan adalah dengan menggunakan data historis untuk mengidentifikasi pola yang membantu memprediksi perilaku pelanggan. Ini disebut analisis prediktif.
Salah satu cara Anda dapat menggunakan analitik prediktif di pusat panggilan , misalnya, adalah mencocokkan jadwal agen Anda dengan waktu yang Anda perkirakan akan memiliki volume panggilan yang lebih tinggi.
Personalisasikan pengalaman pelanggan
Personalisasi dapat membantu menurunkan retensi, tetapi itu belum semuanya. Bisnis yang memandang personalisasi sebagai arahan seluruh organisasi daripada tanggung jawab pemasaran dapat memposisikan diri mereka dengan lebih baik untuk memenuhi semua kebutuhan pelanggan mereka.
Personalisasikan pengalaman pelanggan dengan lebih mudah dengan data yang membantu Anda:
- Segmentasikan pelanggan ke dalam kelompok (berdasarkan info seperti riwayat pembelian atau preferensi) untuk meningkatkan target pemasaran.
- Lacak perilaku melalui interaksi dengan situs web, aplikasi media sosial, dan titik kontak pelanggan lainnya, terutama jika terintegrasi dengan lingkungan pusat kontak omnichannel .
- Sesuaikan konten secara dinamis untuk mempersonalisasi interaksi pelanggan secara real time, seperti memberikan saran berdasarkan produk yang dilihat.
Kenyataan sederhananya adalah bahwa pelanggan juga mengharapkan personalisasi — menurut penelitian dari McKinsey, lebih dari 70% pelanggan memandang layanan yang dipersonalisasi sebagai hal yang wajar. Bisnis yang tidak memenuhi ekspektasi dasar pelanggan mungkin akan kehilangan dukungan pelanggan dengan cepat.
Artikel Terkait
100+ Statistik & Tren Layanan Pelanggan Penting untuk tahun 2024
Meningkatkan efektivitas agen
Dengan analisis pengalaman pelanggan, agen memiliki lebih banyak akses ke informasi pelanggan. Hal ini memudahkan agen untuk menawarkan bantuan yang dipersonalisasi dan efisien sekaligus menangani tiket pelanggan dengan lebih efektif.
Alat pengalaman pelanggan berbasis data juga dapat memberikan panduan waktu nyata kepada agen berdasarkan alur kerja yang telah ditentukan sebelumnya. Alat analitik ini membantu agen dalam membuat keputusan yang tepat, menyelesaikan masalah dengan cepat, dan memberikan layanan yang konsisten di seluruh interaksi.
Data CX juga dapat mendorong alat otomatisasi yang menyederhanakan tugas dan alur kerja yang berulang, sehingga membebaskan agen untuk fokus pada interaksi yang lebih kompleks dan bermakna. Lebih sedikit waktu yang dihabiskan untuk aktivitas yang membosankan berarti tim layanan pelanggan lebih efisien.
Solusi pusat panggilan lengkap.
Lihat mengapa merek ternama menggunakan Nextiva untuk menangani panggilan dalam skala besar. Mudah digunakan. Pengaturan cepat.
KPI & Metrik Pengalaman Pelanggan Teratas
Mengukur analitik CX tanpa KPI dan metrik layanan pelanggan yang tepat seperti membuat kue dengan daging giling — Anda tidak dapat mencapai produk akhir yang diinginkan tanpa bahan-bahan yang tepat.
Berikut adalah KPI paling penting untuk membantu Anda mengukur pengalaman pelanggan:
| Metrik Pengalaman Pelanggan | Tujuan |
|---|---|
| Waktu Tunggu Rata-rata | Berapa lama pelanggan tetap menunggu sebelum terhubung dengan agen dukungan |
| Tingkat Panggilan Terjawab | Berapa banyak panggilan yang dapat dijawab oleh agen Anda |
| Tingkat Resolusi Kontak Pertama | Berapa banyak tiket pelanggan yang terselesaikan saat pertama kali mereka menghubungi Anda |
| Perjanjian Tingkat Layanan Hubungi | Berapa banyak panggilan yang dijawab agen dalam satu periode |
| Waktu Penanganan Rata-rata | Jumlah waktu yang dihabiskan pelanggan untuk panggilan dari awal hingga selesai |
| Interaksi Rata-Rata Per Tiket | Berapa kali pelanggan menghubungi dukungan untuk masalah yang sama |
| Waktu Respons Pertama | Seberapa cepat agen merespons pertanyaan pelanggan |
| Waktu Respons Rata-rata | Seberapa cepat agen menindaklanjuti pesan pelanggan |
| Waktu Resolusi Rata-rata | Seberapa cepat agen menyelesaikan masalah pelanggan |
| Tingkat Penyelesaian Masalah | Berapa banyak masalah yang terselesaikan sebagai persentase dari semua masalah |
| Penggunaan Layanan Mandiri | Berapa banyak pelanggan yang menggunakan sumber daya layanan mandiri Anda |
| Jaminan simpanan | Berapa banyak tiket yang belum terselesaikan yang tersisa |
| Skor Kepuasan Pelanggan | Seberapa puas perasaan pelanggan Anda, berdasarkan tanggapan survei |
| Skor Promotor Bersih | Seberapa besar kemungkinan pelanggan Anda akan merekomendasikan Anda, berdasarkan tanggapan survei |
| Skor Upaya Pelanggan | Berapa banyak usaha yang Anda keluarkan kepada pelanggan Anda, berdasarkan tanggapan survei |
| Pergantian Pelanggan | Berapa banyak pelanggan yang hilang selama suatu periode |
| Tingkat Pembelian Kembali | Berapa banyak pelanggan yang kembali |
Cara Memaksimalkan ROI untuk CX Analytics
ROI Anda pada platform atau strategi analitik CX kemungkinan besar akan bervariasi bergantung pada seberapa baik Anda dapat menganalisis dan menafsirkan data pelanggan serta menerapkan rencana CX.
Namun, sebagian besar bisnis tidak mengukur pengalaman pelanggan dengan cara yang mendukung tujuan mereka. Hanya 15% pemimpin bisnis yang disurvei McKinsey merasa “puas sepenuhnya” dengan upaya mereka mengukur CX. Yang lebih meresahkan lagi, hanya 6% yang yakin bahwa pengukuran CX mereka bermanfaat bagi pengambilan keputusan strategis dan taktis.
Jika sebagian besar merek tidak mengukur CX secara komprehensif, dapat diasumsikan bahwa mereka tidak memaksimalkan ROI dalam upaya tersebut.
Gunakan tips berikut untuk meningkatkan upaya analisis CX Anda dan membantu meningkatkan ROI Anda.
Artikel Terkait
13 Sasaran Layanan Pelanggan Penting untuk Tahun 2024 + Cara Menetapkannya Sendiri
Kumpulkan data dari semua saluran pelanggan
Lingkungan omnichannel adalah pengalaman yang mulus di mana semua saluran pelanggan terintegrasi sepenuhnya. Hal ini memungkinkan komunikasi berkelanjutan di seluruh saluran tersebut dan mengurangi kemunduran (seperti mengulangi informasi yang relevan), memberikan ketenangan pikiran kepada pelanggan bahwa siapa pun yang mereka ajak bicara selalu mengetahui informasi dan siap membantu mereka.
Berikut adalah beberapa alat terbaik untuk menganalisis dan menafsirkan data pelanggan di berbagai titik kontak:
| Alat Pengalaman Pelanggan | Kelebihan | Kontra |
|---|---|---|
| Berikutnya | Data dari semua interaksi pelanggan menginformasikan wawasan CX | Dukungan terukur; lebih ramah terhadap bisnis skala menengah |
| Hotjar | Peta panas pelanggan melacak lalu lintas situs web | Keterbatasan dalam pemecahan masalah dan dukungan pelanggan |
| Kualtrik | Berbagai jenis survei memungkinkan adanya umpan balik yang unik | Antarmuka pengguna yang membingungkan sehingga memperlambat implementasi |
| Mendapatkan wawasan | Catatan keterlibatan pelanggan mudah dicari | Metrik keterlibatan seperti frekuensi tidak dapat dilacak |
| UXPressia | Peta perjalanan pelanggan dengan segmentasi mudah diinterpretasikan | Penskalaan dan kolaborasi tidak akan efisien tanpa pandangan yang dapat dibagikan |
Pelanggan Anda sudah berpindah-pindah saluran layanan ketika mereka mencari dukungan atau mencoba memecahkan masalah. Dalam sebagian besar kasus, mereka beralih antara tiga hingga lima saluran berbeda, dan 86% pelanggan berharap perpindahan saluran tersebut berjalan lancar. Dasbor pengalaman pelanggan dapat membuat informasi tersebut mudah diakses di semua saluran untuk layanan pelanggan yang intuitif dan mudah.
Artikel Terkait
Mengelola Umpan Balik Pelanggan: Mengapa Itu Penting & Strategi Utama
Tetapkan tolok ukur yang jelas untuk sasaran CX Anda
Pengalaman pelanggan yang positif dapat mendorong keuntungan lebih tinggi — tanyakan saja pada 91% pelanggan yang kemungkinan besar akan melakukan pembelian berulang setelah mendapatkan pengalaman yang luar biasa . Semakin spesifik sasaran pengalaman pelanggan Anda, semakin mudah untuk mencapainya.
Berikut cara menetapkan tolok ukur CX yang jelas untuk bisnis Anda:
- Tentukan tujuan Anda, apakah Anda ingin meningkatkan kepuasan pelanggan, menurunkan churn, atau yang lainnya.
- Pilih metrik yang akan Anda gunakan untuk mengukur tujuan tersebut, seperti KPI CX teratas yang tercantum di atas.
- Tetapkan target untuk metrik tersebut berdasarkan data historis atau rata-rata pesaing atau industri.
- Pantau kemajuan Anda secara teratur untuk melihat perubahan yang tidak terduga dan untuk mengawasi upaya Anda dari waktu ke waktu.
- Sesuaikan strategi Anda berdasarkan perubahan apa pun yang Anda lihat saat mengukur kemajuan; misalnya, tambahkan survei tindak lanjut untuk mendapatkan masukan jika Anda melihat lebih sedikit pelanggan yang memberikan ulasan.
Meskipun ROI CX Anda mungkin juga bervariasi berdasarkan faktor luar seperti iklim ekonomi atau masalah geopolitik, Anda dapat membantu meningkatkan loyalitas merek dengan berfokus pada faktor-faktor yang dapat Anda kendalikan.
Pahami Seluruh Perjalanan Pelanggan dengan Mudah dengan Data yang Lebih Lengkap
Perjalanan pelanggan memiliki beberapa peluang untuk mengukur data dan menilai interaksi. Pusat kontak yang memahami korelasi antara menganalisis CX, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan pendapatan dapat menawarkan pengalaman yang lebih dipersonalisasi kepada pelanggannya dibandingkan pusat kontak yang tidak mengukur semua metrik CX mereka .
Analisis pengalaman pelanggan mengungkap alat canggih untuk lebih memahami perjalanan pelanggan. Dengan memanfaatkan teknologi CX dan alat analisis, Anda dapat memanfaatkan data dari berbagai titik kontak untuk lebih memahami perilaku pelanggan. Dengan pengetahuan ini, Anda bisa lebih siap untuk melihat tren, menyesuaikan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan Anda .
Solusi pusat panggilan lengkap.
Lihat mengapa merek ternama menggunakan Nextiva untuk menangani panggilan dalam skala besar. Mudah digunakan. Pengaturan cepat.
Net Promoter, Net Promoter Score, dan NPS adalah merek dagang terdaftar dari Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company, Inc., dan Fred Reichheld.
FAQ Analisis Pengalaman Pelanggan
Untuk informasi lebih lanjut, lihat pertanyaan umum tentang analisis pengalaman pelanggan.
Analisis pengalaman pelanggan dapat bermanfaat bagi bisnis mana pun yang ingin mengukur dan meningkatkan kepuasan pelanggan, retensi, dan metrik loyalitas lainnya. Artinya, semua bisnis yang memiliki pelanggan berbayar harus mengukur analisis pengalaman pelanggan.
Beberapa KPI teratas untuk analisis pengalaman pelanggan adalah:
* Tingkat resolusi kontak pertama
* Waktu penanganan rata-rata
* Tingkat penyelesaian masalah
* Skor kepuasan pelanggan
* Skor Promotor Bersih
Metrik layanan pelanggan ini mengukur berbagai aspek CX untuk gambaran lengkap perjalanan pelanggan.
ROI pada analisis pengalaman pelanggan akan bervariasi tergantung pada industri Anda, sasaran, dan seberapa luas Anda menerapkan perubahan CX. Analisis pengalaman pelanggan dapat membantu Anda meningkatkan loyalitas dan retensi pelanggan, yang dapat mendorong pendapatan. Cara terbaik untuk meningkatkan ROI pada analitik CX adalah dengan mengelola pengalaman pelanggan Anda sebagai bagian penting dari operasi di semua tim, bukan hanya agen layanan pelanggan Anda.
Perusahaan di semua industri diharapkan untuk berinvestasi lebih banyak dalam manajemen CX untuk mewujudkan ROI yang lebih tinggi dari upaya mereka. Grandview Research memperkirakan pasar manajemen CX akan mengalami tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) lebih dari 15% pada tahun 2030, atau mencapai lebih dari $30 miliar.