Pendekatan yang berfokus pada Customer Experience (CX) dalam layanan after-sales dapat menjadi pembeda yang kuat bagi sebuah brand. CX setelah penjualan ini akan menentukan apakah pelanggan tetap setia dengan brand atau memilih untuk berpindah ke brand lain.
Ketika layanan after-sales benar-benar memberikan nilai nyata bagi pelanggan, bisnis cenderung mendapatkan peningkatan customer lifetime value (CLV), menekan potensi kehilangan pendapatan, serta membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat.
Namun, untuk membangun strategi after-sales yang sukses tentunya membutuhkan pemahaman menyeluruh terhadap data lintas divisi dalam perusahaan.
Tantangannya? Rata-rata bisnis saat ini memiliki lebih dari 2.000 silo data yang tersebar, membuat analisis holistik sulit dilakukan tanpa sistem yang tepat.
Di sinilah peran software bisnis menjadi penting mendorong budaya berbasis data di seluruh organisasi sekaligus memberikan visibilitas menyeluruh terhadap setiap touchpoint after-sales.
Investasi pada solusi yang mampu menggabungkan, membersihkan, dan menganalisis data lintas fungsi akan membantu bisnis membuat keputusan yang memperkuat loyalitas brand, bahkan meningkatkan kesediaan pelanggan untuk membayar lebih demi kualitas layanan yang lebih baik.
Dengan wawasan mendalam tentang kebiasaan belanja, kebutuhan dukungan, serta pola perilaku pelanggan, bisnis bisa mengambil langkah proaktif untuk memastikan pengalaman jangka panjang yang ideal bagi setiap pengguna produk atau layanan mereka.
Analitik Help Desk: Kunci CX yang Responsif
Data dari help desk bisa menjadi sumber wawasan yang sangat berharga dalam meningkatkan CX after-sales. Melalui metrik seperti first response time dan escalation rate, bisnis dapat memastikan pelayanan yang lebih cepat dan efisien.
Faktanya, sebanyak 85% pelanggan mengaku bersedia berpindah brand karena layanan yang buruk. Oleh karena itu, CX yang responsif adalah hal krusial karena jika ada kendala atau isu lainnya, pelanggan akan menghubungi perusahaan melalui customer service.
Selain itu, analisis help desk juga membantu tim lain dalam organisasi. Misalnya, tim produk dapat memetakan keluhan umum untuk mengidentifikasi fitur baru yang diinginkan pelanggan, sementara tim sales dapat menemukan peluang cross-sell atau upsell berdasarkan kebutuhan pelanggan yang terdeteksi melalui data dukungan.
Dengan pendekatan ini, bisnis tak hanya menyelesaikan masalah pelanggan, tapi juga membangun pengalaman jangka panjang yang bernilai.
Baca juga:
Era AI dan Privasi Data: Bagaimana Para Pimpinan Perusahaan Menyikapi Risiko dan Peluangnya
Bagaimana AI Mengubah Cara Bisnis Membangun Pengalaman Pelanggan?
Analitik Media Sosial: Gambaran Persepsi Pelanggan
Media sosial bukan hanya sebagai kanal promosi, tetapi juga menjadi gambaran persepsi pelanggan. Melalui social media analytics, bisnis dapat memahami topik, tren, dan sentimen pelanggan secara real-time.
Jika terjadi penurunan aktivitas pasca pembelian, hal itu bisa menjadi sinyal bahwa pelanggan membutuhkan interaksi yang lebih personal atau konten yang lebih relevan.
Selain itu, metrik seperti share of voice dan share of market membantu perusahaan menilai sejauh mana layanan after-sales mereka bersaing di pasar.
Misalnya, sebuah produsen mobil mungkin unggul dalam penjualan awal, namun jika pelanggan lebih merekomendasikan bengkel lain untuk perawatan, maka bisnis tersebut berpotensi kehilangan sumber pendapatan pasca penjualan.
Analitik Survei: Memahami Ekspektasi Pelanggan
Survei pelanggan pasca pembelian bukan hanya sekadar alat untuk evaluasi, tapi juga sarana strategis untuk memahami apa yang membuat pelanggan ingin kembali ke brand Anda.
Dari hasil survei, Anda bisa mengetahui faktor yang mendorong pembelian ulang, preferensi terhadap bahasa komunikasi merek, hingga bagaimana mereka menilai program loyalitas.
Dengan informasi ini, tim marketing dapat mengoptimalkan pesan kampanye dan memperkuat citra brand sebagai penyedia layanan yang peduli hingga tahap akhir perjalanan pelanggan.
Merancang Ulang Perjalanan Pelanggan
Perjalanan pelanggan tidak berhenti setelah transaksi selesai. Justru di tahap after-sales inilah loyalitas pelanggan terbentuk dengan pelayanan-pelayanan after-sales yang optimal dari perusahaan.
Layanan after-sales juga dapat dilakukan dengan melacak perilaku, sentimen, dan kebutuhan pelanggan secara berkelanjutan sehingga bisnis dapat memahami bagaimana memberikan nilai yang relevan dan berkelanjutan.
Membangun sistem data yang terintegrasi untuk memahami perjalanan after-sales memang membutuhkan perubahan, tapi hasilnya signifikan.
Bisnis yang berhasil menjadi mitra utama pelanggan baik untuk dukungan, perawatan, maupun layanan tambahan akan mendapatkan keuntungan ganda: loyalitas jangka panjang dan reputasi sebagai merek dengan CX terbaik di kelasnya.
Zoho: Membangun CX Unggul Lewat Data dan AI
Zoho menghadirkan rangkaian software bisnis cerdas untuk membantu perusahaan membangun strategi CX yang kuat di semua tahap, termasuk after-sales. Dengan solusi CRM dari Zoho, bisnis dapat memahami pelanggan lebih dalam, merespons lebih cepat, dan memberikan pengalaman yang konsisten dari awal hingga akhir.
Adapun Zoho CRM sudah dilengkapi dengan Agentic AI, yaitu Zia. Dengan adanya Agentic AI ini, CRM bukan hanya platform penyimpanan data, tetapi juga memanfaatkan AI yang bertindak sebagai "karyawan digital".
Agentic AI ini membantu otomatisasi proses penjualan, elevasi performa tim, dan pengambilan keputusan. Hasilnya, operasi penjualan menjadi lebih efisien, terukur, dan responsif terhadap perubahan.
Comments