Salah satu bagian yang bisa dioptimalkan dengan hadirnya teknologi big data di perusahaan adalah layanan pelanggan, atau biasa kenal dengan istilah customer service. Dengan kemampuan analisis dari big data customer service bisa lebih optimal dan lebih canggih dalam memberikan layanannya. Seperti identifikasi masalah dan pencegahan masalah lebih dini.
Dengan memanfaatkan kemampuan analisis big data, perusahaan, terutama bagian customer service, bisa mengidentifikasikan dengan pasti faktor permasalahan dari pengguna, kemudian ditindaklanjuti dengan solusi yang efektif agar permasalahan serupa tidak terulang bagi pengguna lainnya.
Kemampuan analisis big data juga memberikan customer service kemampuan mempersonalisasi pengalaman pengguna. Seperti pada kebanyakan kasus, penggunaan big data pada customer service juga memungkinkan penggunaan data personal pengguna untuk meningkatkan pengalaman pengguna tersebut. Dengan demikian pengguna bisa mendapatkan pengalaman terbaik sesuai dengan kebutuhan mereka. Seperti rumus:
transaksi + kebiasaan + data sosial = kepuasan tinggi pengguna
Data yang bisa diolah dengan analisis big data itu adalah umpan balik. Wawasan dari analisis data dari saluran-saluran yang ada akan memberikan customer service dan perusahaan pertimbangan yang baik dalam hal menarik pengguna. Ini membuka peluang optimasi strategi omnichannel.
Identifikasi masalah, kemampuan personalisasi dan umpan balik dari analisis big data juga bisa berperan sebagai awal yang baik untuk produk yang baru dan lebih baik. Dengan data dari pengguna mulai dari keluhan hingga umpan balik melalui customer service perusahaan bisa memperbaiki produk atau layanan yang ada. Bahkan bisa menjadi ide untuk produk atau layanan baru yang lebih baik.
Big data juga memberikan kemampuan customer service untuk pencegahan penipuan. Sistem tradisional mendeteksi penipuan dengan mencari faktor-faktor seperti alamat IP yang tidak dikenal dan catatan login sistem yang asing. Penggunaan big data bisa mengubah pendekatan tradisional dengan kemampuan memberikan pola penipuan dari data-data yang sudah tercatat sebelumnya. Cara yang lebih proaktif untuk melindungi pengguna.
–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk penulisan artikel ini