Ada banyak teknik yang dilakukan oleh perusahaan untuk mengambil data. Dari banyaknya teknik tersebut, tentu memiliki perbedaan hasil pengumpulan yang berbeda pula. Termasuk pengumpulan seluruh data dengan menggunakan CRM juga memiliki masalah yang sama. Sehingga perusahaan harus benar-benar bisa mengatasi masalah tersebut dengan baik. Wawasan yang berbeda dari setiap aktivitas data mining juga turut memberi pengaruh pada hasil pengumpulan data tersebut.
Sebelum membahas lebih jauh tentang teknik data mining untuk mengetahui kualitas data yang Anda miliki, Anda perlu memahami maksud dan tujuan dari data mining. Secara sederhana, tujuan utama dari data mining adalah untuk menemukan informasi dari semua data yang dimiliki untuk memudahkan tim dalam meningkatkan kualitas managemen data maupun kualitas data itu sendiri.
Untuk data dalam jumlah kecil, perusahaan bisa mengumpulkan data tersebut dengan cara manual. Tetapi, untuk data dalam jumlah yang sangat besar, perusahaan tentu membutuhkan aplikasi atau perangkat lunak yang dapat menampung data secara menyeluruh, salah satunya dengan aplikasi CRM.
Lalu, bagaimana cara perusahaan mengumpulkan data atau data mining pada CRM? Berikut adalah tekniknya untuk Anda.
1. Mendeteksi anomali data
Anomali data adalah informasi yang tidak sesuai dengan pola data itu sendiri dan tidak sesuai dengan harapan merupakan anomali data. Ditemukannya anomali data menunjukkan bahwa perusahaan membutuhkan analisis tambahan untuk meningkatkan kualitas data.
2. Memahami keterhubungan data
Dengan teknik ini, perusahaan dapat menemukan hubungan/asosiasi masing-masing data yang tersimpan pada database. Dengan memahami hubungan data ini, perusahaan dapat menemukan data tersembunyi dan dari informasi tersebut, perusahaan dapat memahami pelanggan-pelanggannya jauh lebih baik.
3. Pengelompokan data
Pengelompokan data membantu perusahaan mengidentifikasi set data yang memiliki nilai serupa. Kumpulan data serupa ini dapat digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan konversi. Sebagai contoh, ketika Anda memahami adanya pengelompokan data berdasarkan kemiripan perilaku pembelian, perusahaan dapat melakukan penargetan penjualan, layanan dan produk serupa. Artinya, perusahaan sudah dapat menentukan target pelanggan dengan tepat untuk mereka jadikan prospek baru yang memiliki peluang konversi lebih baik.
4. Klasifikasi
Teknik ini digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang data dan kumpulan-kumpulannya agar masuk pada kategori yang tepat. Contoh, klasifikasi email penting, email prioritas, email promosi dan sebagainya. Ini juga dapat dilakukan oleh perusahaan untuk mendeteksi masing-masing kategori dari prospek dan pelanggan.
Kesimpulan:
Teknik dalam data mining menggunakan CRM akan sangat membantu perusahaan dalam menemukan dan memilih informasi yang relevan untuk kemudian digunakan sebagai bahan analisa dan memprediksi perilaku pelanggan. Semaik banyak data yang dikumpulkan, semakin banyak teknik yang digunakan dengan hasil yang lebih variatif pula.
Ilustrasi (c) Unsplash.com