Mengapa Kecerdasan Buatan, Machine Learning, dan Big Data Sangat Penting untuk Perusahaan

Gambar : Sini

Sumber : Forbes

Walaupun mayoritas hal yang menjadi fokus kecerdasan buatan (AI), machine learning, dan big data adalah mengenai bagaimana teknologi tersebut memberikan dampak positif pada sistem bisnis perusahaan ke konsumen (B2C), perusahaan business to business (B2B) juga perlu untuk memanfaatkan teknologi big data untuk meningkatkan daya saing perusahaan. konsumen memiliki ekspektasi yang sama untuk pengalaman membeli yang sederhana dan mudah baik itu di dalam perusahaan B2C maupun B2B.

Sebelum lebih jauh, perbedaan perusahaan B2B dan B2C cukup signifikan. Jika perusahaan B2C menjual produk langsung ke konsumen, maka perusahaan B2B menjual produknya ke perusahaan lain yang menggunakan produk tersebut untuk konsumen.

Akan sangat penting bagi perusahaan B2B untuk memaksimalkan penggunaan teknologi big data agar dapat mengenal konsumen lebih cepat dengan tujuan menutup penjualan seefisien mungkin. Hal ini dikarenakan siklus pembelian perusahaan B2B biasanya lebih lama dan lebih rumit dibanding perusahaan B2C.

Menurut laporan tentang pelanggan yang dilakukan sebuah lembaga riset di tahun 2016, pada tahun 2020, sebanyak 57% dari konsumen bisnis akan bergantung pada perusahaan untuk memberikan apa yang menjadi kebutuhan mereka dan jika perusahaan tidak dapat mengantisipasinya, konsumen ini tidak akan berpikir dua kali untuk beralih ke produk lainnya. Prediksi tersebut semakin menegaskan urgensi perusahaan untuk mulai menggunakan big data.

Berikut adalah beberapa cara memaksimalkan kecerdasan buatan, machine learning, dan big data untuk memfasilitasi pengoperasian untuk perusahaan B2B.

Menghasilkan Lead

Mencari lead baru untuk perusahaan B2B dapat menghabiskan puluhan bahkan ratusan jam karyawan dan untuk mencari info kontak yang dibutuhkan dari internet, website perusahaan, dan lainnya. Tidak hanya membantu mengumpulkan informasi mengenai lead, AI juga dapat menganalisa data tidak terstruktur seperti email, panggilan telepon, dan postingan media sosial untuk kemudian menentukan pola dan mendefinisikan lead yang memiliki prospek yang baik. Info ini sangat vital demi kampanye marketing yang efektif.

Prediktif manajemen dan penjualan di tiap akun konsumen

Tidak ada keraguan terkait fakta bahwa mesin sangatlah baik dalam menganalisa data untuk menghasilkan insight terutama untuk menginformasikan upaya penjualan dan pemasaran. Kemampuan ini digunakan untuk mengetahui kesamaan yang ada di antara pelanggan dan mencari tahu apa yang membedakan konsumen terbaik perusahaan dengan yang kurang menarik serta untuk memfokuskan upaya pemasaran agar lebih efektif dalam kategori-kategori konsumen ini. Hal ini akan merampingkan jumlah lead yang dimiliki perusahaan dan memudahkan manajemen untuk memprioritaskan di mana upaya penjualan harus lebih dimaksimalkan bila diterapkan pada bagian pemasaran perusahaan. Walaupun keputusan marketing berbasis akun ini akan tetap dilakukan oleh manusia, mesin akan memfasilitasi proses dan mampu mengidentifikasi pola yang akan memakan waktu lebih banyak jika dilakukan hanya dengan kemampuan manusia.

Upaya penjualan prediktif sudah mulai bermunculan. Contoh kecilnya ada pada iklan yang ada di media-media sosial. Perusahaan B2B dapat menawarkan alternative dan ide bagi konsumennya mengenai servis atau produk apa yang bisa mendukung bisnis mereka dengan cara yang kurang lebih sama.

Mengawasi kebiasaan konsumen dan bertindak berdasarkan hasilnya

Mayoritas perusahaan B2B memonitor web analitik secara aktif, namun hal tersebut hanyalah kebutuhan minimum yang perlu perusahaan lakukan. Dengan kemampuan machine learning dan big data, perusahaan akan mengetahui hal-hal tentang para konsumen dan meresponnya dengan apa yang mereka butuhkan secara lebih efektif, tindakan tersebut mungkin tidak terdengar besar namun itu adalah tindakan yang dapat menentukan seberapa besar kesuksesan yang bisa dicapai perusahaan. Mesin dapat dan telah diprogram untuk merespon secepat mungkin terhadap input yang didapat dari konsumen. Mesin lebih mampu mengkonsolidasikan data point dan menemukan makna dari analisa yang dilakukan; sesuatu yang akan memakan lebih banyak waktu jika dilakukan oleh manusia. Hal ini akan berefek cukup banyak, mulai dari meningkatkan konten marketing dan pelayanan konsumen, hingga meningkatkan peluang.

Membebaskan manusia untuk melakukan pekerjaan lain

Akan selalu ada topik yang sama ketika berbicara tentang AI dan big data dalam bisnis tidak peduli apapun industrinya. Semakin banyak beban pekerjaan yang dapat dialih tugaskan kepada mesin – tugas biasa, repetitive, dan analitikal yang lebih baik dilakukan mesin dibanding kebanyakkan manusia – akan lebih banyak manusia yang terbebas untuk menjadi lebih kreatif dan efektif dalam melakukan tugasnya. Jadi, sementara mesin dapat mengidentifikasi pola dan memproses data secara efisien untuk mengklasifikasikan konsumen, mengingatkan manusia bahwa konsumen memerlukan sesuatu yang lebih atau berbeda, manusia dapat mengaplikasikan apa yang didapat dari mesin untuk menjadi lebih efektif dalam pekerjaannya.

Tidak ada waktu yang lebih baik lagi bagi perusahaan B2B untuk mengadopsi teknologi big data dan machine learning, karena mereka akan menjadi yang terdepan dalam setiap kompetisi dan memanen hasilnya dengan cepat. Di Indonesia sendiri, penyedia analitik big data sangatlah terbatas, ditambah lagi dengan besarnya suara yang digaungkan oleh merk-merk internasional. Tidaklah banyak yang tahu bahwa Indonesia memiliki software big data yang juga mumpuni untuk membantu setiap bisnis yang ada. Produk tersebut bernama Paques, software big data analitik yang siap pakai untuk mendukung kebutuhan bisnis di industri manapun. Paques yang merupakan hasil kreasi perusahaan lokal, i-811 memiliki fitur andalan self-service analitik di mana tidak dibutuhkan sumber daya manusia berlatar belakang IT untuk mengoperasikannya. Ini penting demi efektifitas dan efisiensi perusahaan. Jika perusahaan ingin meningkatkan kemampuannya dan tetap relevan di pasar yang kejam seperti saat ini, mungkin big data adalah di mana mereka harus memulainya.