Cara Menggunakan Algoritma Sales Automation untuk Memahami Pelanggan

Sales automation merupakan strategi penggunaan teknologi dalam kegiatan penjualan untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis. Kini, strategi ini sudah banyak diintegrasikan dengan AI (kecerdasan buatan) serta machine learning. Sehingga bisnis dapat menggunakan algoritma canggih untuk mendapat wawasan terkait perilaku pelanggan dan pasar.

Selain itu, sales automation juga mendukung personalisasi dalam skala besar, mendorong bisnis untuk memberikan pengalaman pelanggan secara otomatis dalam jumlah banyak. Dengan resiko kesalahan yang minim, strategi ini dapat memastikan data penjualan tercatat dan terkelola dengan baik secara konsisten.

Kapabilitas Sales Automation untuk Memprediksi Pasar dan Konsumen

Meski tujuan utama penggunaan sales automation adalah mempermudah tugas operasional, tujuan lainnya adalah sebagai alat yang mampu memprediksi pasar maupun perilaku konsumen. Software otomatisasi akan menganalisis big data untuk membentuk sebuah algoritma.

Sehingga, untuk menjaga algoritma tetap akurat, bisnis perlu secara rutin memperbarui big data, seperti menghapus data yang terduplikasi, atau data yang sudah terlalu lama. Lengkapnya, berikut cara kerja sales automation dalam memprediksi pasar maupun perilaku konsumen.

Menganalisis Pola Konsumen dengan Algoritma Canggih

Pada tahap awal, sales automation akan menangkap data calon pelanggan serta pelanggan, berupa riwayat pembelian, maupun historis interaksi dengan bisnis. Dalam tahap ini, aplikasi otomatisasi yang digunakan adalah platform CRM (customer relationship management). Untuk fungsi yang lebih luas CRM dapat diintegrasikan dengan berbagai alat otomatisasi penjualan, sehingga dapat digunakan untuk membaca data dari berbagai saluran pemasaran seperti e-commerce, media sosial, hingga aplikasi chatbot.

Data yang terkumpul kemudian akan dianalisis menggunakan machine learning untuk memberikan informasi terkait tren musiman, jumlah penjualan produk terbanyak, hingga media pemasaran apa yang paling banyak mengundang leads. Data yang dikumpulkan ini kemudian dianalisis oleh algoritma sales automation untuk memahami kebutuhan pelanggan dan menciptakan strategi penjualan yang relevan.

Menyuguhkan Pesan Personalisasi Menggunakan Sales Automation

Pesan personalisasi adalah salah satu strategi untuk menjaga pelanggan tetap terhubung dengan suatu brand. Dalam tahap penjualan, pesan yang dikirimkan bisa berupa pemberitahuan terkait informasi status pengiriman/pengemasan, pengiriman invoice sebagai bukti pembelian, hingga mengirimkan pesan berisi rekomendasi produk yang berhubungan dengan produk yang sudah terbeli sebagai strategi up selling/cross selling.

Dengan algoritma sales automation yang canggih, jenis-jenis pesan tersebut dapat dikirimkan berdasarkan data pelanggan secara otomatis dalam jumlah yang besar. Sehingga dalam penggunaannya, pesan personalisasi tidak hanya meningkatkan keterlibatan pelanggan, namun juga memperkuat hubungan pelanggan.

Pemakaian Big Data dalam Menunjang Proses Analisa Konsumen

Big data merupakan sekumpulan data dengan jumlah yang besar dan bervariasi yang berguna sebagai sumber referensi dalam proses analisis. Big data telah menjadi elemen penting dalam bisnis modern, karena cakupan fungsinya yang sangat luas, big data dapat menyimpan banyak informasi dari berbagai sumber.

Big data akan diolah menjadi informasi yang dapat membantu bisnis memahami konsumen dengan baik. Algoritma canggih dalam otomatisasi penjualan akan menyaring data yang ada serta mengidentifikasi pola yang tidak bisa ditemukan oleh manusia secara manual, hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih akurat.

Meninjau Tren Pasar Kompetitor

Selain menganalisa perilaku pelanggan, big data dan sales automation juga dapat digunakan untuk memantau tren pasar dan aktivitas pesaing. Mengetahui pergerakan kompetitor akan membantu bisnis untuk membaca kekuatan serta kelemahan kompetitor, Sehingga, bisnis dapat menyusun taktik kompetitif sesuai dengan peluang pasar yang belum terjangkau oleh pesaing.

Beberapa alat otomatisasi telah dirancang khusus untuk memantau kompetitor. Alat ini dapat digunakan untuk melacak perubahan harga, sentimen pasar terkait merek pesaing di media sosial, hingga memantau keberhasilan kampanye iklan kompetitor.

Mengukur Dampak Strategi Penjualan dan Pemasaran

Big data juga dapat digunakan sebagai sumber data pengukuran dampak strategi penjualan secara real-time. Dengan bantuan data dan analitik yang ada pada software otomatisasi, bisnis dapat memantau efektivitas strategi dan melakukan penyesuaian jika diperlukan. Dengan demikian, bisnis dapat mengoptimalkan penyusunan strategi penjualan yang secara akurat.

Menyusun Strategi Sales Automation yang Efektif

Untuk mendapatkan hasil maksimal, berikut hal-hal yang perlu diperhatikan dalam menyusun strategi sales automation yang efektif.

Langkah Awal dalam Mengimplementasikan Sales Automation

Tahap ini merupakan tahap persiapan yang perlu dilakukan oleh bisnis, agar pengimplementasian otomatisasi penjualan dapat memberikan dampak yang signifikan terhadap efektivitas sistem penjualan.

1. Mengevaluasi kebutuhan bisnis, untuk mengetahui tugas apa yang membutuhkan efisiensi lebih, serta tantangan apa yang membatasi bisnis untuk terus bertumbuh.
2. Memetakan proses penjualan, untuk menemukan tahapan penjualan yang membutuhkan otomatisasi.
3. Memastikan sales automation dapat diintegrasikan dengan sistem yang ada.

Kriteria Memilih Alat Otomatisasi yang Tepat

Selain itu, bisnis juga perlu memperhatikan kriteria-kriteria yang tepat dalam memilih aplikasi otomatisasi penjualan. Kriteria tersebut antara lain:

1. Kemudahan penggunaan, dengan memastikan apakah alat memiliki user interface ramah untuk pengguna pemula, agar tim dapat beradaptasi dengan mudah saat menggunakan alat sales automation.
2. Fleksibilitas dan skalabilitas, dengan memastikan alat memiliki fungsi fitur yang dapat memenuhi kebutuhan bisnis secara spesifik, dan mampu berkembang seiring dengan bertumbuhnya perusahaan.
3. Pastikan alat mendukung integrasi multi-channel, seperti ecommerce, email, media sosial, dan Whatsapp chatbot, untuk menciptakan pengalaman pelanggan di berbagai saluran penjualan.

Kesimpulan

Sales automation memungkinkan bisnis untuk mengotomatisasi tugas berulang dan memanfaatkan data untuk mendukung pengambilan keputusan yang strategis. Dengan menggunakan big data dan algoritma yang canggih, bisnis dapat menganalisis pola pelanggan, memproyeksikan kebutuhan mereka, dan meningkatkan pengalaman secara personal.

Selain itu, bisnis juga harus memilih alat sales automation dengan tepat, dan memastikan alat dilengkapi dengan kemampuan analitik, fleksibilitas, serta integrasi multi-channel agar dapat memprediksi perilaku pelanggan serta memantau tren pasar dan aktivitas pesaing menjadi lebih mudah.[]