Semakin besar perusahaan tentu akan semakin besar pula data yang dihasilkan setiap harinya. Data itu bisa berasal dari berbagai macam sumber dan tipe, baik yang berhubungan dengan operasional bisnis (business operational) maupun layanan pelanggan (customer service).
Karena itu, di tengah tuntutan layanan pelanggan yang kian personal dewasa ini, hanya perusahaan yang mampu memanfaatkan basis dan inovasi data kuat (data driven organization) yang berpeluang mencapai keunggulan kompetitif lebih besar ketimbang yang tidak sama sekali.
Menurut Herryyanto, Director Account Management FSI and Commercial PT Multipolar Technology Tbk., data dengan karakteristik 5V (volume, velocity, value, variety, dan veracity) akan menjadi actionable insights apabila diolah menggunakan platform big data analytics berbasis artificial intelligence (AI).
“Big data dan AI merupakan fondasi bagi perusahaan untuk mendapatkan gambaran secara komprehensif mengenai perilaku pelanggan dan operasional bisnis, membangun analytic use cases, serta menjadi data driven organization dalam setiap penyusunan strategi dan keputusan bisnis,” katanya.
Untuk mempermudah prosesnya, Multipolar Technology, anak usaha PT Multipolar Tbk yang fokus membantu mengautomasi bisnis perusahaan di berbagai sektor di Tanah Air, menawarkan solusi Big Data Vision Analytics dengan beragam fitur unggulan. Apa saja itu?
Baca juga: Multipolar Technology Tawarkan Solusi Personalisasi Pengalaman Perbankan Berbasis AI
Fitur Unggulan
Jip Ivan Sutanto, Director Enterprise Application Services Business Multipolar Technology, dalam seminar “Becoming Data-Driven Organization: Analytics Strategy and Digital Landscape” yang digelar di Bali pada Kamis (9/11/2023), menyatakan setidaknya ada sembilan fitur unggulan yang dimiliki solusi Big Data Vision Analytics.
Pertama, Customer Lifetime Value; yaitu menghitung value atau tingkat loyalitas pelanggan berdasarkan kontribusi dalam bentuk current dan future value. Kedua, Customer Profitability; berfungsi menghitung estimasi profit yang dihasilkan dari setiap pelanggan berdasarkan besaran kontribusinya.
Ketiga, Customer Segmentation; membagi pelanggan berdasarkan segmen tertentu sesuai kemiripan karakteristik, baik dari sisi perilaku bertransaksi maupun profil demografi. Keempat, Potential Customer; analisis cross-selling dan up-selling guna mendapatkan prospek pelanggan dan penawaran produk yang lebih tepat sasaran.
Kelima, Fraud Detection; dapat mendeteksi fraud berdasarkan machine learning dengan menganalisis profil dan perilaku pelanggan. Keenam, Customer 360; menangkap insights secara detail berupa gambaran profil perilaku, demografi, preferensi produk, dan transaksi dari setiap pelanggan.
Ketujuh, Churn Prediction; mendeteksi pelanggan yang berisiko meninggalkan produk/layanan yang sedang digunakan. Kedelapan, Chatbot; fitur customer service yang dapat merespons pelanggan sesuai kategori produk/layanan. Kesembilan, Area Scoring Analytics; analisis potensi, performa, dan target pasar di satu daerah.
Jip Ivan menambahkan bahwa kesembilan fitur tersebut akan sangat berperan membantu perusahaan dalam mempersonalisasi layanan pelanggan berdasarkan big data dan AI. Dengan begitu, performa perusahaan dapat ditingkatkan secara signifikan karena kebutuhan pelanggan diakomodasi secara lebih detail dan personal.
“Solusi Big Data Vision Analytics Multipolar Technology dapat berjalan di atas infrastruktur on-premise dan on-cloud sehingga scalable, reliable, dan secure digunakan oleh perusahaan sesuai kebutuhan, regulasi, dan sumber daya yang ada,” jelasnya.
