Bagaimana Data Analytics Membantu Perusahaan Memahami Perilaku Pelanggan?

Data analytics membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan dengan mengubah jejak digital menjadi jawaban yang bisa dipakai untuk mengambil keputusan. Bayangkan sebuah toko online dengan ribuan pengunjung per bulan, tetapi hanya sedikit yang membeli. Tanpa data, tim hanya bisa menebak. Apakah harganya terlalu tinggi? Apakah halaman pembayarannya membingungkan? Atau pengunjungnya memang bukan target yang tepat?

Tebakan seperti itu mahal. Perusahaan bisa menghabiskan anggaran iklan, mengubah desain, atau menambah fitur, padahal masalah sebenarnya ada di tempat lain. Dengan data yang dianalisis secara tepat, tim melihat apa yang benar-benar dilakukan pelanggan, bukan apa yang mereka kira dilakukan pelanggan.

Artikel ini menjelaskan apa itu data analytics, empat jenisnya, enam cara data analytics membantu memahami perilaku pelanggan, dan contoh analisis dengan SQL. Selain itu, Anda akan mempelajari langkah memulai, aspek privasi, dan kesalahan umum yang perlu dihindari.

Data analytics membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan — Data mengubah dugaan tentang pelanggan menjadi pemahaman yang bisa diuji.

Daftar Isi

Apa itu data analytics dan perilaku pelanggan
Empat jenis data analytics
6 cara data analytics membantu memahami perilaku pelanggan
Data apa yang dikumpulkan dari pelanggan
Contoh analisis perilaku pelanggan dengan SQL
Langkah memulai data analytics
Privasi dan etika
Kesalahan umum dalam data analytics
Daftar periksa data analytics
Kesimpulan

Apa Itu Data Analytics dan Apa yang Dimaksud Perilaku Pelanggan?

Data analytics adalah proses mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk menemukan pola yang membantu pengambilan keputusan. Hasilnya bisa berupa angka sederhana, seperti jumlah pesanan per hari, atau analisis lebih dalam, seperti prediksi pelanggan yang berisiko berhenti membeli.

Perilaku pelanggan mencakup semua tindakan yang dilakukan pelanggan saat berinteraksi dengan bisnis Anda. Contohnya halaman yang mereka buka, produk yang mereka cari, barang yang mereka masukkan ke keranjang, waktu mereka membeli, dan tahap tempat mereka berhenti. Setiap tindakan meninggalkan jejak data yang bisa dipelajari.

Dengan demikian, data analytics menjadi jembatan antara jejak digital yang berserakan dan pemahaman tentang apa yang sebenarnya diinginkan pelanggan.

Empat Jenis Data Analytics untuk Memahami Pelanggan

Menurut penjelasan Domo tentang empat jenis data analytics, jenisnya membentuk urutan dari memahami masa lalu hingga membentuk masa depan. Analitik deskriptif merangkum apa yang terjadi, diagnostik mencari tahu mengapa, prediktif memperkirakan hasil, dan preskriptif merekomendasikan tindakan. Semuanya paling kuat jika dipakai bersama.

Jenis	Pertanyaan	Contoh pada Perilaku Pelanggan
Deskriptif	Apa yang terjadi?	Jumlah pengunjung, pesanan, dan nilai penjualan per bulan
Diagnostik	Mengapa itu terjadi?	Mengapa banyak pelanggan berhenti di halaman pembayaran
Prediktif	Apa yang kemungkinan terjadi?	Pelanggan mana yang berisiko tidak kembali membeli
Preskriptif	Apa yang sebaiknya dilakukan?	Penawaran apa yang paling cocok untuk tiap segmen pelanggan

Mayoritas perusahaan memulai dari jenis deskriptif, lalu bergerak ke yang lebih canggih seiring kemampuan tim bertambah. Jangan terburu-buru melompat ke prediksi sebelum data dasar Anda rapi.

6 Cara Data Analytics Membantu Memahami Perilaku Pelanggan

1. Melihat Pola Perjalanan Pelanggan

Pelanggan jarang langsung membeli. Mereka melihat produk, membandingkan, menambahkan ke keranjang, lalu memutuskan. Dengan data analytics, Anda menyusun perjalanan itu sebagai corong (funnel) dan melihat berapa banyak orang yang bertahan di setiap tahap. Hasilnya menunjukkan bagian perjalanan yang paling lancar dan yang paling bocor. Pola serupa pada tahap pendaftaran dibahas di Mengapa Pengguna Meninggalkan Aplikasi Tanpa Menyelesaikan Proses Registrasi?.

2. Menemukan Titik Pelanggan Berhenti

Setelah corong terlihat, Anda menemukan tahap dengan penurunan terbesar. Namun, data hanya menunjukkan di mana pelanggan berhenti, bukan alasannya. Untuk memahami alasan itu, gabungkan dengan pengamatan langsung seperti yang dijelaskan di Mengenal Usability Testing Sebelum Aplikasi Diluncurkan. Analitik memberi tahu apa yang terjadi, pengamatan memberi tahu mengapa.

3. Membagi Pelanggan ke dalam Segmen

Tidak semua pelanggan sama. Ada yang membeli sering dengan nilai kecil, ada yang jarang tetapi sekali beli banyak, dan ada yang sudah lama tidak kembali. Segmentasi, misalnya dengan pendekatan RFM yang menilai kebaruan, frekuensi, dan nilai belanja, membantu Anda memberi perlakuan yang berbeda untuk tiap kelompok. Pelanggan setia membutuhkan apresiasi, sedangkan pelanggan yang hampir pergi membutuhkan alasan untuk kembali.

4. Mengenali Produk dan Konten yang Paling Diminati

Data pencarian, klik, dan pembelian menunjukkan produk, halaman, atau artikel yang paling menarik bagi pelanggan. Informasi ini membantu Anda menentukan stok, prioritas promosi, dan topik konten berikutnya. Pencarian yang tidak menghasilkan apa pun juga berharga, karena menunjukkan kebutuhan yang belum terlayani.

5. Memperkirakan Pelanggan yang Berisiko Pergi

Dengan data riwayat, tim data dapat membangun model yang memperkirakan pelanggan mana yang kemungkinan berhenti. Tanda yang umum antara lain jarak antarpembelian yang makin panjang atau aktivitas yang menurun. Perkiraan ini bukan kepastian, tetapi cukup berguna untuk menentukan siapa yang perlu dihubungi lebih dulu.

6. Menyesuaikan Penawaran dan Pengalaman

Setelah memahami kebiasaan pelanggan, Anda bisa menyesuaikan rekomendasi produk, waktu pengiriman pesan, dan isi penawaran. Tampilan halaman pun bisa disesuaikan, misalnya dengan menonjolkan hal yang paling relevan, seperti pada Landing Page: Pengertian, Elemen, dan Cara Membuatnya. Pastikan personalisasi tetap terasa membantu, bukan mengganggu.

Funnel perjalanan pelanggan dalam data analytics dari kunjungan sampai pembelian — Corong perjalanan pelanggan menunjukkan tahap tempat orang paling banyak berhenti.

Data Apa yang Dikumpulkan untuk Memahami Perilaku Pelanggan?

Sumber data bisa beragam. Beberapa yang paling umum adalah sebagai berikut:

Data transaksi. Pesanan, nilai belanja, metode pembayaran, dan riwayat pembelian.
Data perilaku di situs atau aplikasi. Halaman yang dibuka, klik, pencarian, dan tahap yang dilalui.
Data pelanggan. Informasi akun dan riwayat interaksi dalam sistem pengelolaan pelanggan.
Data umpan balik. Survei, ulasan, dan percakapan dengan layanan pelanggan.
Data pemasaran. Kanal asal pengunjung dan respons terhadap kampanye.

Data dari berbagai sistem biasanya digabungkan lewat integrasi API. Jika Anda belum akrab dengan konsepnya, baca Apa Itu API? Pengertian, Cara Kerja, dan Contoh Penggunaannya. Kuncinya, kumpulkan data yang benar-benar menjawab pertanyaan bisnis, bukan semua yang bisa dikumpulkan.

Contoh Analisis Perilaku Pelanggan dengan SQL

Berikut dua contoh sederhana dengan PostgreSQL. Nama tabel dan kolom hanyalah contoh, jadi sesuaikan dengan struktur data Anda. Contoh pertama menghitung corong dari melihat produk sampai menyelesaikan pembayaran dalam 30 hari terakhir.

SELECT
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN nama_event = 'lihat_produk'     THEN id_pengguna END) AS lihat_produk,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN nama_event = 'tambah_keranjang' THEN id_pengguna END) AS tambah_keranjang,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN nama_event = 'mulai_bayar'      THEN id_pengguna END) AS mulai_bayar,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN nama_event = 'selesai_bayar'    THEN id_pengguna END) AS selesai_bayar
FROM event_pengguna
WHERE tanggal_event >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';

Hasilnya menunjukkan jumlah pengguna unik di setiap tahap. Query ini menghitung pengguna per jenis event, tidak memeriksa urutannya secara ketat, jadi anggap sebagai gambaran awal. Bandingkan angka antartahap untuk melihat penurunan terbesar.

Contoh kedua menyiapkan data dasar untuk segmentasi RFM, yaitu hari sejak pembelian terakhir, jumlah pesanan, dan total belanja tiap pelanggan.

SELECT
  id_pelanggan,
  CURRENT_DATE - MAX(tanggal_pesanan)::date AS hari_sejak_pembelian_terakhir,
  COUNT(*)                                  AS jumlah_pesanan,
  SUM(total)                                AS total_belanja
FROM pesanan
WHERE status = 'selesai'
GROUP BY id_pelanggan
ORDER BY total_belanja DESC;

Dari hasil ini, Anda dapat mengelompokkan pelanggan. Misalnya, pelanggan dengan pembelian baru-baru ini dan jumlah pesanan tinggi masuk kelompok setia, sedangkan yang pembelian terakhirnya sudah lama masuk kelompok yang perlu dihubungi kembali.

Langkah Memulai Data Analytics di Perusahaan

Tentukan pertanyaan bisnis. Mulailah dari masalah yang ingin dijawab, seperti “Mengapa pengunjung tidak menyelesaikan pembayaran?”
Pilih metrik utama. Tetapkan beberapa angka yang menjawab pertanyaan itu, misalnya tingkat penyelesaian pembayaran.
Rancang pencatatan event. Beri nama event yang konsisten dan jelas, seperti lihat_produk dan selesai_bayar.
Kumpulkan dan bersihkan data. Periksa duplikasi, nilai kosong, dan format yang tidak seragam.
Mulai dengan analisis sederhana. Corong, segmentasi dasar, dan tren sering sudah memberi banyak wawasan.
Tampilkan dengan dashboard yang ringkas. Pilih beberapa metrik kunci agar mudah dipahami, seperti dibahas di Mengapa Desain Dashboard yang Sederhana Justru Lebih Efektif?.
Ambil tindakan dan uji hasilnya. Terapkan perubahan, lalu bandingkan angkanya sebelum dan sesudah.

Privasi dan Etika: Memahami Pelanggan Tanpa Merusak Kepercayaan

Semakin banyak data yang Anda kumpulkan, semakin besar tanggung jawab Anda. Beberapa prinsip berikut membantu menjaga kepercayaan pelanggan:

Kumpulkan seperlunya. Jangan menyimpan data yang tidak Anda butuhkan.
Bersikap transparan. Beri tahu pelanggan data apa yang dikumpulkan dan untuk apa, serta minta persetujuan jika diperlukan.
Samarkan jika memungkinkan. Analisis tren sering tidak membutuhkan identitas pribadi.
Batasi akses. Hanya pihak yang berkepentingan yang boleh melihat data pelanggan, sejalan dengan prinsip Zero Trust Security: Pendekatan Keamanan yang Perlu Dipahami Bisnis Digital.
Patuhi regulasi. Di Indonesia, pelindungan data pribadi diatur dalam peraturan perundang-undangan. Catatan ini bukan nasihat hukum, jadi konsultasikan kebutuhan spesifik bisnis Anda dengan ahli yang berwenang.

Dashboard data analytics yang menampilkan perilaku pelanggan — Dashboard yang ringkas membantu tim membaca perilaku pelanggan dengan cepat.

Kesalahan Umum dalam Data Analytics

Mengumpulkan semua data tanpa tujuan. Data menumpuk, tetapi tidak menjawab pertanyaan apa pun.
Terpaku pada metrik yang menyenangkan. Jumlah pengunjung yang tinggi tidak berarti bisnis sehat jika pembelian rendah.
Mengira korelasi sebagai sebab. Dua hal yang naik bersamaan belum tentu saling memengaruhi.
Menarik kesimpulan dari sampel kecil. Angka dari sedikit pelanggan mudah menyesatkan.
Mengabaikan kualitas data. Data yang kotor atau tidak konsisten menghasilkan analisis yang keliru.
Tidak bertindak. Laporan yang tidak diikuti keputusan tidak membawa perubahan.
Mengabaikan konteks kualitatif. Angka perlu dilengkapi survei dan pengamatan agar alasannya terpahami.
Dashboard yang terlalu penuh. Terlalu banyak grafik membuat pesan utama tenggelam.

Daftar Periksa Data Analytics

Apakah pertanyaan bisnis sudah jelas sebelum mengumpulkan data?
Apakah metrik utama sudah ditetapkan?
Apakah nama event dan format data konsisten?
Apakah data sudah dibersihkan dari duplikasi dan nilai kosong?
Apakah analisis sudah dilengkapi pemahaman kualitatif?
Apakah hasil ditampilkan dengan dashboard yang ringkas?
Apakah privasi dan akses data sudah diatur?
Apakah hasil analisis diterjemahkan menjadi tindakan yang bisa diukur?

Kesimpulan: Data Analytics Mengubah Dugaan Menjadi Pemahaman tentang Pelanggan

Data analytics membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan dengan menunjukkan apa yang mereka lakukan, di mana mereka berhenti, siapa yang setia, dan siapa yang berisiko pergi. Dengan empat jenis analitik yang saling melengkapi, tim bergerak dari sekadar melihat angka menjadi mengambil tindakan yang tepat sasaran.

Mulailah dari yang sederhana. Tentukan satu pertanyaan bisnis, catat event yang relevan, bangun corong dasar, lalu uji perubahan yang Anda lakukan. Jaga juga kepercayaan pelanggan dengan mengelola data secara bertanggung jawab. Dengan fondasi itu, keputusan bisnis Anda lebih berpijak pada bukti.

Butuh bantuan membangun sistem pencatatan data atau dashboard untuk bisnis Anda? Tim kami siap membantu lewat layanan pengembangan aplikasi dan website Powercode.

Artikel Menarik Lainnya di Blog Powercode

Lanjutkan membaca topik teknologi lain yang relevan untuk bisnis dan tim pengembang Anda: