Modul ke:
Customer Retention Marketing RFM dan Strategi CRM November 2016
Fakultas
Ilmu Komunikasi Program Studi
Periklanan & Komunikasi Pemasaran www.mercubuana.ac.id
Gadis Octory, S.Ikom, M.Ikom
RFM mengelompokkan Pelanggan berdasarkan : • Waktu pembelian terakhir (recency) • Frekuensi pembelian terakhir (frquency) • Nilai rupiah dari pembelian terakhir (monetary).
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.
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 terhadap kampaye pemasaran dan lebih mudah dibangkitkan pembeliannya kembali dengan program retensi pelanggan.
Analisis RFM Pelanggan Business to Consumer (B2C)
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.
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.
Mengidentifikasi Pelanggan (Customer Identification) Hasil lima segmentasi karakteristik pelanggan diari pembahasan sebelumnya dapat dibuat kesimpulan dalam mengklasifikasikan pelanggan, berikut sedikit contoh penggambarannya:
-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. ~ sekali periode transaksi dalam jumlah cukup besar mencapai 25 juta.
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.
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 kses mudah terhadap pelayanan BCA.
Prosedur atau pendekatan Segmentasi RFM (Resensi, Frekuensi, Monetary)
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
-Lanjutan4. 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.
Studi kasus “Bank BCA” dalam mengoptimalkan RFM
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.
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 )
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.
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 bertransaksi secara digital dengan Mbanking.
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.
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
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
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.
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.
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.
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
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.
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 • 1. 2. 3. 4.
Efektivitas komunikasi agent Prudential melewati tahapan : Melakukan prospek pada konsumen yang sering ditolak Memahami kualifikasi calon nasabah Mengumpulkan informasi mengenai keputusan prospektif Membuat presentasi yang baik secara nyata
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 memuaskan
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
Analisis Data Prudential • Prudential menganalisa data sesuai dengan pengelompokkan profile pelanggan . • Data tersebut dapat digunakan nantinya untuk menginformasikan produk/layanan lain dari Prudential
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
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.
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,
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.
Terima Kasih Gadis Octory, S.Ikom, M.Ikom
