4 Cara Meningkatkan Tingkat Retensi Pelanggan dengan Machine Learning

Meningkatkan retensi pelanggan merupakan tantangan umum di dunia bisnis modern. Dalam era dengan beragam produk dan layanan yang tersedia, persaingan untuk mempertahankan pelanggan semakin ketat bagi setiap pemilik usaha. Sementara perolehan pelanggan baru membutuhkan investasi besar, mempertahankan pelanggan yang sudah ada terbukti jauh lebih hemat biaya, dengan pengeluaran yang hanya sekitar 20% dari usaha mendapatkan pelanggan baru.

Pada artikel ini, kita akan membahas bagaimana perusahaan dapat meningkatkan tingkat retensi pelanggan dengan memanfaatkan machine learning.

Apa itu Tingkat Retensi Pelanggan?

Tingkat retensi pelanggan adalah persentase dari pelanggan yang telah ada yang tetap menjadi pelanggan setelah periode tertentu. Semakin tinggi tingkat retensi pelanggan, berarti semakin setia pelanggan Anda dan semakin sukses bisnis Anda. Tingkat retensi pelanggan dapat membantu untuk memahami lebih baik faktor-faktor yang membuat pelanggan tetap dengan perusahaan Anda, dan juga dapat menjadi sinyal untuk meningkatkan layanan pelanggan. Setelah Anda memahami seberapa baik atau buruk perusahaan Anda dalam mempertahankan pelanggan, Anda dapat bekerja untuk meningkatkan tingkat retensi pelanggan Anda.

Bagaimana Machine Learning membantu Meningkatkan Tingkat Retensi Pelanggan?

Untuk menganalisis perilaku pelanggan menggunakan machine learning, Anda perlu menyiapkan sampel data, seperti data demografi pelanggan, data program loyalty, data transaksi pembelian, dan lain-lain. Menemukan faktor (variabel) yang mempengaruhi tingkat retensi pelanggan bukanlah hal yang mudah. Ada banyak data pelanggan yang harus diproses untuk mengetahui faktor mana yang paling penting dan memiliki dampak paling besar terhadap KPI retensi pelanggan Anda. Inilah mengapa Anda memerlukan machine learning untuk tugas ini. Tanpanya, sangat sulit atau bahkan tidak mungkin menemukan korelasi dan faktor lain yang mempengaruhi tingkat retensi pelanggan. 

Model machine learning akan mengambil manfaat penuh dari beragam data yang terkumpul selama fase pelatihan untuk menggali secara mendalam korelasi yang kompleks antara berbagai variabel, mulai dari preferensi pembelian hingga riwayat interaksi pelanggan dengan layanan perusahaan. Selain itu, model ini juga akan berupaya mengidentifikasi pola tersembunyi yang mungkin tidak terlihat secara langsung, mengungkapkan hubungan yang bersifat non-linear, serta menyesuaikan diri dengan dinamika perubahan perilaku pelanggan dari waktu ke waktu. Dengan menggunakan algoritma yang dioptimalkan secara cermat, model machine learning akan mencoba untuk mengantisipasi perubahan dalam tingkat retensi pelanggan, memberikan prediksi yang lebih akurat, dan memberikan wawasan berharga bagi keputusan strategis perusahaan terkait upaya retensi pelanggan. Dengan menggunakan hasil prediksi ini, Anda dapat membuat keputusan strategis yang tepat guna meningkatkan penawaran, layanan, atau produk perusahaan Anda. 

Teknik Machine Learning yang Sering Digunakan untuk Retensi Pelanggan

-Regression Analysis

Analisis regresi digunakan untuk memahami hubungan antara kumpulan fitur (variabel) yang diketahui. Variabel seperti lokasi, jumlah transaksi, dan jumlah kunjungan dapat digunakan untuk memprediksi peluang pelanggan untuk kembali berbelanja pada bisnis Anda.

-Tree-based Learning

Decision Tree berguna untuk menganalisis data kategorik dan kontinu. Dalam model Decision Tree, setiap variabel dan peluang terjadinya direpresentasikan dalam struktur yang menyerupai pohon. Untuk memahami model Decision Tree, kita dapat menganggap setiap variabel sebagai node dalam pohon tersebut. Setiap cabang yang tumbuh dari simpul tersebut akan menjadi hasil yang mungkin terjadi, apakah pelanggan akan kembali berbelanja pada bisnis Anda atau tidak.

-Bayes Algorithm

Algoritma Bayes merupakan teknik supervised learning yang berguna untuk mencari peluang terjadinya suatu peristiwa berdasarkan informasi yang telah diketahui sebelumnya. Model ini mengasumsikan setiap variabel adalah independen sehingga hadir atau tidaknya variabel tertentu tidak akan mempengaruhi variabel lainnya. Oleh karena itu, algoritma Bayes cocok untuk memprediksi tingkat retensi dari pelanggan karena semua variabel yang digunakan untuk prediksi adalah independen.

-Support Vector Machine

Mesin Vektor Pendukung (SVM) merupakan teknik supervised learning yang menganalisis data untuk mengidentifikasi pola. Pertama, model akan membuat titik acuan untuk hasil akhir dengan data pelatihan. Setelah itu, setiap contoh akan dibandingkan dengan titik acuan. Kedekatan hasil dengan titik acuan akan memberikan perkiraan tingkat retensi pelanggan terhadap dataset yang telah diberikan. 

SVM telah banyak digunakan sebagai salah satu model prediktif yang lebih efektif untuk menganalisis tingkat retensi pelanggan. Hal ini karena SVM mampu untuk menangani data yang kontinu dan kategorik, serta dapat mendukung berbagai aplikasi dalam menganalisis peluang bisnis. 

Kesimpulan

Dengan memanfaatkan machine learning, Anda dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan seorang pelanggan untuk menetap atau meninggalkan bisnis Anda. Hal ini akan sangat berguna bagi Anda untuk membuat keputusan strategis untuk memastikan pelanggan tetap loyal terhadap bisnis Anda sehingga meningkatkan tingkat retensi pelanggan dan memperkuat loyalitas merek Anda secara signifikan. 

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai machine learning, serta ingin menjelajahi lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!

MICHELLE INTAN HANDA