• Tidak ada hasil yang ditemukan

Customer Retention Marketing

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Customer Retention Marketing"

Copied!
34
0
0

Teks penuh

(1)

Modul ke: Fakultas Program Studi

Customer Retention

Marketing

RFM dan Strategi CRM November 2016

Gadis Octory, S.Ikom, M.Ikom

Ilmu Komunikasi Periklanan & Komunikasi Pemasaran www.mercubuana.ac.id

(2)

RFM mengelompokkan

Pelanggan berdasarkan :

Waktu pembelian terakhir

(

recency

)

Frekuensi pembelian terakhir

(

frquency)

Nilai rupiah dari pembelian

(3)

a. Recency

Recency adalah mengukur nilai pelanggan dengan

melihat perilakunya yang berkenaan dengan pembelian yang dilakukannya paling akhir. Informasi terpenting yang tidak boleh terlewatkan berkenaan dengan recency adalah tanggal pembelian terakhir yang merupakan barometer pengukuran

recency.

b. Frequency

Berbeda dengan recency yang menempatkan pelanggan

kedalam kelompok berdasarkan tanggal pembelian dari yang terbaru sampai yang paling lama, frekuensi menggunakan dasar seberapa sering seseorang melakukan pembelian dalam kurun waktuter tentu.

c. Monetary

Monetary berpatokkan kepada nilai uang atau nilai transaksi yang dibelanjakan oleh pelanggan terhadap produk atau jasa yang perusahaan tawarkan pada jangka waktu tertentu,

Kampaye pemasaran untuk pelanggan-pelanggan yang membeli produk sangat sering, tetapi dengan jumlah sedikit harus dibedakan dengan kampaye pemasaran

untukpelanggan-pelanggan yang membeli produk dalam jumlah besar tetapi hanya sesekali.

(4)

Fungsi RFM

Perlunya RFM untuk tiap-tiap pelanggan

adalah karena semakin terkini pelanggan

membeli produk, semakin sering

pelanggan membeli produk, semakin

banyak pelanggan membeli produk

Maka mereka cenderung

responsive

t

erhadap kampaye pemasaran dan lebih

mudah dibangkitkan pembeliannya kembali

dengan program retensi pelanggan.

(5)

Analisis RFM Pelanggan

Business

(6)

Menurut Miglatsch perlunya menterjemahkan loyalitas pelanggan dalam bentuk angka-angka, sehingga dapat diolah dan digunakan dalam jangka waktu lama. Ukuran pelanggan ideal dari variabel Radalah waktu paling baru atau dekat membeli ataumenggunakan produk/jasa dari proses pengukuran RFM. Ukuran pelanggan ideal dari variabel F adalahtingginya frekuensi membeli atau

menggunakan produk/jasa sesuai jarak periode pengukuran. Ukuran pelanggan ideal dari variabel M adalah jumlah total pembelanjaan uang terhadap

produk/jasa dalam rentang periode pengukuran.

Misal mengukur layanan digital dari BCA Mobile, maka variabel R

menggambarkan kondisi waktu paling lama hingga terbaru pelanggan dalam mengakses layanan tesebut. Variabel F menunjukkan nilai seberapa sering atau jumlah kunjungan pelanggan mengakses layanan BCA Mobile, sedang variabel M menginformasikan dalam satuan moneter total perputaran atau transaksi uang dalam periode tertentu melalui layanan online tersebut. Proses pengukuran layanan online BCA Mobile ditentukan waktu periode pengukurannya, misal evaluasi BCA Mobile sepanjang tahun 2016 pasca meraih penghargaan Social Media & Digital Marketing Award 2016.

(7)

Mengelola Database Pelanggan

Grafik di samping menunjukkan bahwa

analisis RFM penting dalam pengambilan keputusan penting pemasaran, promosi penjualan dan layanan pelanggan.

Database pelanggan terbaik (ideal) akan ditunjukkan dengan skor nilai 5 untuk variabel R, nilai 5 untuk

variabel F dan nilai 5 untuk variabel M. skor nilai "5,5,5"

menggambarkan karakteristik pelanggan

yang baru saja bertransaksi, sering melakukan transaksi dan bertransaksi dalam jumlah biaya yang lebih

besar.

Database karekteristik pelanggan demikian menyumbang

keuntungan bagi perusahaan paling besar dan tentunya menjadi prioritas dan fokus perusahaan dalam strategi penjualan berikutnya.

(8)

Mengidentifikasi Pelanggan

(

Customer Identification

)

Hasil lima segmentasi karakteristik pelanggan diari pembahasan sebelumnya dapat dibuat

kesimpulan dalam mengklasifikasikan pelanggan, berikut sedikit contoh penggambarannya:

(9)

Lanjutan

-Pelanggan Nilai R Cukup, F Rendah, M Sangat Rendah "3,2,1" ~ bertempat tinggal cukup jauh dengan outlet perusahaan.

~ sangat jarangmelakukan transaksi < 9 kali dalam 6 bulan terakhir. ~ namun total transaksi tidak mencapai Rp 1 juta.

Pelanggan Nilai RCukup, F dan M Rendah“4,2,2"

~ lebih seringmelakukan transaksi < 9 kali dalam 3 bulan terakhir. ~ didukung akses ke outlet perusahaan cukup dekat.

~ total transaksi hanya < Rp 5 juta.

Pelanggan Nilai R Sangat Tinggi, F dan M Tinggi"5,4,4"

~ konsisten dan sering melakukan transaksi hingga 36 kali.

~ jarak ke outlet perusahaan cukup dekat, bahkan sangat dekat. ~ transaksi dalam jumlah besar mencapai 25 juta dalam 3 bulan terakhir.

Pelanggan Nilai R Tinggidan F Rendah, M Tinggi"4,2,4"

~ jarang bertransaksi tidak lebih dari 9 kali, padahal jarak outlek perusahaan sangat dekat.

(10)

Daya Tarik Pelanggan

(

CustomerAttraction

)

Daya tarik pelanggan merupakan upaya memberikan pelayanan maksimal dan membangun kepercayaan tiap segmen pelanggan dan sebagai langkah awal membentuk loyalitas dengan menempatkan strategi prioritas

produk/jasa sesuai pola karakteristik yang terbentuk dari proses identifikasi pelanggan.

Skor nilai RFM segmen rendah

perusahaan dapat memperluas dan memperkuat

jalur distribusinya dengan membangun outlet baru atau bermitra dengan perusahaanlain dan melakukan

pendekatan serta followup secara langsung. Skor nilai RFM segmen tinggi

perusahaan dapat meningkatkan pelayanan

aftersales dan memberikan strategi penawaran promosi yang lebih menarik.

(11)

Daya Ingat Dan Pengembangan Pelanggan

(

CustomerRetention&Development

)

Customer retention proses pencarian pola waktu transaksi terakhir dengan

produk/jasa pilihan pelanggan dimana tiap variabel waktu menggambarkan jenis produk/jasa yang diminati, sehingga kecenderungan transaksi pelanggan pada periode tertentu dapat terlihat.

Misal sejumlah perusahaan akan lebih mudah melakukan strategi penawaran promosi dan kampanye produk/jasa menarik pada hari-hari libur nasional, keagamaan dan budaya lokal.

Proses customer development mencari hubungan antar produk/jasa dalam perusahaan tersebut, s

ehingga dapat ditemukan pola minat dan kecenderungan terhadap beberapa produk/jasa untuk dilakukan

penawaran secara bersamaan.

Misal mengukur layanan digital dari BCA Mobile hadir beriringan dengan layanan klikbca.com untuk

memenuhi kebutuhan pelanggan bank BCA yang memerlukan tingkat mobilitas dan a

(12)

Prosedur atau pendekatan

Segmentasi RFM (Resensi, Frekuensi,

Monetary)

(13)

4 tahapan segmentasi pelanggan

dengan RFM

1. Menyajikan data

Data yang diambil adalah data yang telah diperiksa, dan disiapkan untuk operasi selanjutnya.

2. Menyeleksi data untuk disegmentasi

Data yang gunakan dalam proses segmentasi merupakan pelanggan yang masih aktif.

3. Melakukan pendefinisian data Transaksi dan perhitungan RFM

Data yang telah terdefinisi merupakan data yang memiliki tanggal terakhir transaksi, jumlah rata-rata transaksi, dan nilai pembelian. Kemudian dilakukan perhitungan berdasarkan aturan RFM. Aturan

(14)

-Lanjutan-4. Mengelompokan pelanggan berdasarkan kategori pelanggan

pelanggan yang telah dibagi dalam grup kemudian disesuaikan dengan kategori pelanggan. Adapun kategori pelanggan berdasarkan nilai keuntungan bagi perusahaan sebagai berikut:

• Most Valueable Customer (MVC), yaitu pelanggan dengan nilai paling tinggi bagi perusahaan. Merupakan pelanggan yang memberikan keuntungan terbesar bagi perusahaan.

• Most Growable Customer, yaitu pelanggan yang tanpa disadari memiliki potensial besar.

• Below Zeros, yaitu pelanggan yang memberikan keuntungan lebih sedikit daripada biaya untuk memberikan pelayanan.

(15)

Studi kasus “Bank BCA” dalam

mengoptimalkan RFM

(16)

Bank Cantral Asia atau yang dikenal dengan BCA ini didirikan pada tanggal 21 Februari 1957.Sekalipun bank BCA saat ini bisa berjaya, namun dulu BCA juga pernah mengalami masalah terutama saat

terjadinya krisis moneter pada tahun 1997. Bank ini mengalami dampak yang cukup luar biasa dengan adanya krisis moneter, tapi bukan hanya satu bank, hampir semua bank yang ada di Indonesia

mengalami dampak yang sama akibat terjadinya krisis tersebut.

Kondisi krisi menyebabkan aliran dana tunai dalam perusahaan atau pada bank BCA menjadi

terpengaruh. Dalam hal ini banyak dana pihak ketiga yang ditarik dari bank BCA, namun seiring dnegan pemulihan kesehatan bank pasca krisis tersebut banyak hal yang berubah.Bank BCA justru tumbuh pesat hingga saat ini, bahkan bayak dana pihak ketiga yang kembali pada tingkat yang sama.

Salah satu metode yang digunakan Bank BCA dalam mengoptimalkan pemasaran yang tepat adalah dengan menggunakan konsep RFM. Yang pada dasarnya fungsi dari konsep RFM adalah mengetahui segmentasi pelanggan saat ini dengan data transaksi masa lalu untuk menanggapi penawaran baru.

(17)

Studi Kasus RFM

Kriteria R (recency)

Membutuhkan atribut yang menunjuk kan adanya rentang waktu transaksi terakhir pelanggan dengan periode analisis, sehingga atribut yang dibutuh kan adalah atribut tanggal transaksi. Disini Bank BCA

mendapatkan data bahwa rata - rata transaksi yang dilakukan pelanggan adalah dalam waktu dekat dari waktu dilakukann analisa.

Kriteria F (frequency)

Membutuhkan atribut yang merepresentasikan berapa kali pelanggan melakukan transaksi. Kriteria ini ini dapat dilihat dari berapa banyak pelanggan dengan nama yang sama muncul dalam data transaksi. A tribut yang dibutuhkan adalah atribut tanggal transaksi yang dihitung jumlahnya.

Dalam kriteria ini analisa yang didapat adalah pelanggan BCA melakukan transaksi dengan frekuensi yang cukup sering, bahkan dalam rentang mingguan atau harian.

Kriteria M (monetary)

Membutuhkan atribut yang berhubungan dengan harga yang telah dihabiskan pelanggan selama melakukan transaksi, sehingga atribut yang dibutuhkan adalah atribut harga total yang harus dibayar pelanggan. Dalam data yang diperoleh dari perusahaan, terdapat diskon yang mereduksi harga yang harus dibayar pelanggan. Namun nilai diskon ini berbeda-beda untuk setiap pelanggan, maka untuk nilai

monetary, atribut yang dipakai adalah harga total sebelum diskon.

Pada atribut ini analisa yang didapat adalah jumlah dana yang di transaksikan nasabah ternyata jumlah dana yang di transaksikan nasabah dalam nominal rendah, kalaupun dalam jumlah besar bentuknya adalah mutasi rekening atau bukan pembelian atau penggunaan produk BCA ( KTA, kredit modal kerja, dll )

(18)

Kesimpulan

Dari ketiga Atribut diatas dapa

disimpiulkan bahwa best costumer Bank BCA, menyukai bertransaksi dengan Bank BCA karena kemudahan dan kenyamanan transaksinya. Kemudahan transaksi disini adalah system Bank BCA yang terintegrasi dan mempuinyai jaringan terbesar di

Indonesia. Oleh karena itu untuk meningkatkan kenyamanan

konsumen Bank BCA memperkuat segmentasi nya dengan bekerjasama dengan berbagai

supermarket dan minimarket untuk layanan pernarikan tunai seperti penarikan tunai di alfamart dan Indomaret. Hal ini cukup efektif karena persebaran kedua minimarket tersebut sudah tersebar sampai pelosok sehingga

memudahkan pelanggan yang berada di kota kecil untuk penarikan tunai.

Selanjutnya memperbesar jaringan ATM, hal ini sudah menjadi keunggulan BCA dan terus di kembangkan sampai sekarang. Lalu membuat uang elektronik untuk pembayaran dalam bentuk “Flazz BCA”, serta kemudahan

(19)

Customer Identification

Pelanggan adalah seorang individu atau kelompok yang

membeli dan menggunakan barang maupun jasa tertentu

pada periode tertentu secara tetap dan berkala.

Identifikasi

Pelanggan

adalah

suatu

tahapan

dimana

perusahaan mengenali pelanggan secara individual lebih dari

sekedar nama atau alamat tapi juga meliputi kebiasaan dan

kebutuhan dari pelanggan tersebut.

Mengidentifkasi pelanggan secara detail tidak hanya nama

atau alamat saja, tapi juga meliputi keinginan dan kebutuhan

(20)

Expanding The Size Of The Customer

Database

• Basis data pelanggan adala kumpulan data komprehensif yang terorganisir tentang pelanggan dan calon pelanggan individual terkini, dapat diakses, dan dapat dimanfaatkan untuk mencapai tujuan-tujuan pemasaran seperti identifikasi calon pelanggan, kualifikasi calon pelanggan, penjualan produk atau jasa, atau pemeliharaan hubungan pelanggan.

• Data base pelanggan yang kuat merupakan kunci utama pelaksanaan CRM. Data base pelanggan merupakan salah satu asset perusahaan untuk mengitung performa finansial dan dapat dijadikan ukuran tentang nilai perusahaan tersebut.

• Untuk mengembangkan ukuran data base pelanggan dapat dilakukan dengan memberikan kualitas layanan konsumen dan produk yang memenuhi kebutuhan mereka, membangun loyalitas dari waktu ke waktu

(21)

Profile Pelanggan

• Profile pelanggan : ringkasan-ringkasan penting dari calon pelanggan atau data tentang calon pelanggan baik sebuah perusahaan maupun perorangan.

• Profil pelanggan akan memberikan gambaran tentang kebutuhan, keinginan, dan juga onsentrasi mereka tentang produk dan layanan perusahaan.

• Ada 2 hal yang dapat menjadi parameter perusahaan dalam menentukan profiling pelanggan: pertama adalah usage, dan kedua adalah uses. Usage disini menyangkut seberapa banyak mereka menggunakan produk atau layanan perusahaan, kapan menggunakannya, dan produk atau layanan apa saja yang digunakan. Sedangkan Uses menyangkut bagaimana pelanggan memakai produk atau jasa perusahaan.

(22)

Analisis Data

• Menurut Ardhana12 (dalam Lexy J. Moleong 2002: 103) menjelaskan bahwa analisis data adalah proses mengatur urutan data, mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar.

• Analisis Data adalah proses pencarian dan penyusunan data yang sistematis melalui transkrip wawancara dan catatan lapangan, serta dokumentasi yang secara akumulasi menambah pemahaman peneliti terhadap yang ditemukan.

• Tujuan analisis data adalah untuk mengungkapkan data apa yang masih perlu dicari, hipotesis apa yang perlu diuji, pertanyaan apa yang perlu dijawab, metode apa yang harus digunakan untuk mendapatkan informasi baru dan kesalahan apa yang harus segera diperbaiki.

(23)

Analisis Data Mining

• Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.

• Data mining diterapkan dengan paradigma untuk melihat informasi yang tersembunyi.

• Contoh penerapan data mining :

Analisa kartu kredit dapat menggunakan data mining dalam memilah calon nasabah kartu kredit yang berpotensi melakukan kredit macet

Pelaku retail dapat menggunakan data mining untuk melihat karakteristik dan perilaku pembelinya, sehingga dapat selalu menjual produk yang diinginkan oleh customer.

(24)

Pemanfaatan Database Untuk Membuat Program

Loyalitas CRM yang di Kustomisasi

• Dengan memanfaatkan informasi basis data pelanggan, perusahaan dapat meraih jauh lebih banyak ketepatan pasar sasaran.

• Perusahaan dapat memanfaatkan data base untuk mengidentifikasi konsumen yang relevan, yang merupakan konsumen terbaik, dll sehingga dapat memaksimalkan kualitas layanan konsumen dan produk yang memenuhi kebutuhan mereka

• Jika konsumen merasa puas bahkan dapat melebihi harapan mereka, maka keloyalitasan akan didapat perusahaan

(25)

STUDI KASUS

“PRUDENTIAL”

• Prudential merupakan perusahaan asuransi terkemuka, terbaik, sekaligus terpercaya di Indonesia dan merupakan bagian dari Prudential plc, grup jasa keuangan yang berbasis di Inggris.

• Misi : Menjadi perusahaan Jasa Keuangan Ritel terbaik di Indonesia, melampaui pengharapan para nasabah, tenaga pemasaran, staf dan pemegang saham dengan memberikan pelayanan sempurna, produk berkualitas, tenaga pemasaran profesional yang berkomitmen tinggi serta menghasilkan pendapatan investasi yang menguntungkan.

• Kredo : Hanya dengan mendengarkan, kami dapat memahami apa yang dibutuhkan masyarakat, dan hanya dengan memahami apa yang dibutuhkan masyarakat, kami dapat memberikan produk dan tingkat pelayanan sesuai dengan yang diharapkan.

(26)

Customer Identification

Prudential

PT.Prudential menggunakan empat media yang dijadikan

sebagai sumbe informasi customer dalam pengambilan

keputusan menjadi nasabah Prudential : televisi, website,

billboard, dan agen Prudential

Efektivitas komunikasi agent Prudential melewati tahapan :

1. Melakukan prospek pada konsumen yang sering ditolak

2. Memahami kualifikasi calon nasabah

3. Mengumpulkan informasi mengenai keputusan prospektif

4. Membuat presentasi yang baik secara nyata

(27)

Expanding The Size Of The Customer Database

Prudential

Untuk mengembangkan data pelanggan, Prudential memberikan kualitas produk dan layanan yang baik , seperti :

• Prudential memberikan nilai tambah dibanding asuransi lain

seperti prestise, banyak fitur menarik (asuransi plus investasi) dan biaya kompetitif

• Iklan yang menarik dan sering muncul di media

• Reputasi yang baik dan recommended

• Kompetensi tenaga penjual yang menarik dan informatif

Hal tersebut dapat membangun keloyalitasan nasabah Prudential dari waktu ke waktu karena merasa kebutuhan mereka terpenuhi dan

(28)

Profile Pelanggan “Prudential”

Prudential dibantu oleh para agen Prudential

untuk mendapat profile data pelanggan

seperti kumpulan nama, alamat, nomor

telepon,

pekerjaan,

pendapatan

dan

pengeluaran, dll

(29)

Analisis Data Prudential

Prudential menganalisa data sesuai dengan

pengelompokkan profile pelanggan .

Data tersebut dapat digunakan nantinya untuk

menginformasikan produk/layanan lain dari

Prudential

(30)

Analisis Data Mining Prudential

Dalam menganalisa data mining Prudential memiliki istilah

lain dari data mining yang dikenal luas seperti knowledge

mining

from

databases,

knowledge

extraction,

data

archeology, data dredging, data analysis dan lain sebagainya

Data mining di Prudential menjelaskan proses penggalian

informasi dalam suatu basis data yang berskala besar,

sehingga bisa saja menghasilkan banyak informasi baru yang

selama ini tidak diketahui secara manual, yang dapat diproses

untuk menghasilkan nilai tambah

(31)

Pemanfaatan Database Untuk Membuat Program

Loyalitas CRM yang di Kustomisasi “Prudential”

Untuk membangun strategi CRM yang efektif Prudential memiliki

4 langkah yang harus dilakukan yaitu :

1. Mengidentifikasi karakteristik dari setiap pelanggan

2. Membuat model dari nilai setiap segmen pelanggan

3. Menciptakan strategi yang proaktif dan rencana

pelakasanannya atau metode bisnisnya, yang dapat menjawab

kebutuhan pelanggan, dimulai dengan segme pelanggan yang

paling potensial.

4. Mendesain ulang struktur perusahaan sepanjang diperlukan,

proses kerja, teknologi dan system penghargaan untuk

pelanggan dalam rangka mengiplementaskan strategi

peningkatan hubungan dengan pelanggan.

(32)

Kesimpulan

9

Prudential merupakan perusahaan asuransi jiwa yang

memiliki citra yang baik dimata masyarakat

9

Menjadi pemimpin pasar untuk kategori produk inovatif

9

Menggunakan

agen

Prudential

untuk

mengidentifikasi

pelanggan,melakukan prospek, memberikan pengetahuan

tentang asuransi dan produk Prudential

9

Memiliki banyak fitur yang menarik (yang utama menjual

asuransi plus investasi), dan memiliki nilai tambah seperti

prestise,

(33)

SARAN

9

Prudential harus tetap menjaga nama baik mengingat brand

image yang sudah melekat di masyarakat

9

Diharapkan Prudential dapat lebih serius dan terarah untuk

mengenalkan produk nya lebih jauh kepada masyarakat

tentang keunggulan, manfaat serta kinerjanya.

9

Prudential terus berinovasi agar dapat meluncurkan produk

yang unik sehingga menarik minat calon pelanggan

9

Bekerjasama dengan dunia pendidikan untuk memberikan

edukasi tentang manfaat asuransi kepada masyarakat.

(34)

Terima Kasih

Gambar

Grafik di samping menunjukkan bahwa  analisis RFM penting dalam pengambilan  keputusan penting pemasaran, promosi  penjualan dan layanan pelanggan

Referensi

Dokumen terkait

“ Analisis Pengaruh Likuiditas, Leverage , dan Profitabilitas Terhadap Nilai Perusahaan pada Perusahaan Industri Farmasi yang Terdaftar di BEI Tahun 2012 sampai dengan Tahun

penegakan hukum terhadap penyelenggara pondokan hanya dilakukan apabila penyelenggara pondokan tidak memiliki izin ataupun tidak membayar pajak, namun tidak pernah

Gedung H, Kampus Sekaran-Gunungpati, Semarang 50229 Telepon: (024)

Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui potensi ikan-ikan hasil tangkapan unggulan yang didaratkan di PPN Karangantu sebagai bahan baku industri pengolahan; (2)

The Implementation of Problem Based Learning Models to Improve Mathematical Problem Solving Ability of Students on Arithmethic Materials in Class VII Junior High School...

Untuk kondisi sebaliknya yaitu saat robot mobil dekat dengan sumber cahaya maka resistansi LDR sangat kecil sehingga tegangan masukan (V - ) lebih negatif

Untuk memastikan bahwa data dapat diolah dengan baik sehingga menghasilkan informasi yang berguna, tepat dan akurat serta dapat diakses oleh semua pihak yang terlibat dalam

Sementara gagasan Berger dalam konteks pemberitaan mengenai Mundurnya Ahok dari Partai Gerindra di Liputan6.com, MetroTVnews.com, dan vivanews.com adalah bahwa apa