Berita

  1. VADS
  2. Berita
  3. Customer Data Analyst: Peran dan Teknik Analisis untuk Contact Center

Customer Data Analyst: Peran dan Teknik Analisis untuk Contact Center

01 Agustus 2025

Pelajari peran penting customer data analyst di contact center. Tingkatkan kemampuan analisis data pelanggan untuk mendukung keputusan bisnis yang lebih tepat dan efisien.

Image of Customer Data Analyst: Peran dan Teknik Analisis untuk Contact Center

Customer Data Analyst

Data pelanggan adalah salah satu aset paling berharga dalam bisnis modern. Bagi contact center, data yang dihasilkan dari berbagai interaksi dengan pelanggan menyimpan potensi besar untuk meningkatkan kualitas layanan, memahami kebutuhan konsumen, dan mengoptimalkan proses kerja. Di sinilah peran customer data analyst menjadi sangat penting.

Seorang analis data pelanggan (customer data analyst) tidak hanya mengolah data mentah, tetapi juga mengubahnya menjadi insight yang dapat mendukung pengambilan keputusan. Dengan memahami customer analytics secara mendalam, contact center dapat bertransformasi menjadi lebih proaktif dalam memberikan layanan yang tepat sasaran.

Mengapa Peran Customer Data Analyst Penting di Contact Center?

Customer data analyst berperan sebagai penghubung antara data pelanggan yang kompleks dengan strategi bisnis yang efektif. Melalui pengolahan data pelanggan, analis dapat mendeteksi tren, memprediksi perilaku konsumen, dan memberikan rekomendasi berbasis data.

Peran ini sangat penting karena:

  • Memberikan wawasan strategis terkait preferensi dan kebutuhan pelanggan.

  • Mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk mengurangi risiko bisnis.

  • Meningkatkan pengalaman pelanggan melalui layanan yang lebih personal dan relevan.

  • Mengoptimalkan kinerja operasional dengan menemukan celah perbaikan.

Dengan bantuan data analytics contact center, perusahaan dapat memanfaatkan setiap interaksi pelanggan sebagai sumber informasi berharga untuk pengembangan strategi layanan.

Jenis Data Pelanggan yang Perlu Dianalisis

Agar menghasilkan insight yang bermanfaat, seorang customer data analyst perlu memahami berbagai jenis data pelanggan, seperti:

  1. Data Demografis
    Mencakup informasi dasar seperti usia, lokasi, dan jenis kelamin pelanggan. Data ini membantu dalam segmentasi audiens dan penyusunan strategi komunikasi yang tepat.

  2. Data Perilaku
    Meliputi pola interaksi pelanggan dengan layanan, frekuensi panggilan, kanal komunikasi yang digunakan, hingga riwayat keluhan. Analisis perilaku pelanggan ini penting untuk memahami kebiasaan dan ekspektasi konsumen.

  3. Data Transaksional
    Termasuk riwayat pembelian, penggunaan layanan, serta permintaan pelanggan. Data ini berguna untuk memetakan preferensi dan mengidentifikasi peluang upselling.

  4. Data Feedback
    Berasal dari survei kepuasan seperti CSAT (Customer Satisfaction Score), NPS (Net Promoter Score), dan ulasan pelanggan. Data ini menunjukkan tingkat kepuasan sekaligus area yang perlu perbaikan.

  5. Data Operasional
    Mencakup metrik seperti durasi panggilan, tingkat penyelesaian masalah, dan performa agen. Analisis ini membantu evaluasi kinerja contact center secara menyeluruh.

Teknik Dasar Analisis Data Pelanggan

Bagi Anda yang baru memulai di bidang customer analytics, berikut beberapa teknik yang bisa diterapkan:

1. Analisis Deskriptif

Teknik ini membantu memberikan gambaran umum tentang kinerja contact center. Contohnya, menghitung rata-rata waktu tunggu pelanggan atau tingkat penyelesaian masalah pada kontak pertama. Analisis deskriptif adalah dasar untuk memahami kondisi saat ini.

2. Segmentasi Data

Data pelanggan yang besar perlu dikelompokkan menjadi kategori yang lebih spesifik, seperti wilayah, jenis keluhan, atau preferensi layanan. Segmentasi membuat strategi pemasaran dan pelayanan lebih tepat sasaran.

3. Analisis Tren

Membandingkan data dari waktu ke waktu untuk mendeteksi pola perubahan. Misalnya, melihat apakah kepuasan pelanggan meningkat setelah penerapan program pelatihan agen. Analisis ini penting untuk menilai efektivitas strategi yang sudah diterapkan.

4. Analisis Akar Masalah (Root Cause Analysis)

Teknik ini digunakan untuk memahami penyebab mendasar dari suatu masalah. Misalnya, jika tingkat penyelesaian masalah menurun, Anda dapat menelusuri apakah penyebabnya terkait keterbatasan agen atau masalah proses internal.

5. Analisis Prediktif

Memanfaatkan data sebelumnya untuk memperkirakan perilaku pelanggan di masa mendatang. Contohnya, memprediksi lonjakan jumlah panggilan pada waktu tertentu. Cara ini membantu perusahaan menyiapkan strategi yang lebih tepat untuk jangka panjang.

Dengan menguasai teknik dasar analisis data pelanggan, Anda dapat mengubah data menjadi strategi yang memberikan dampak nyata bagi perusahaan. Karena peran customer data analyst tidak hanya berhenti pada membaca angka, tetapi juga menyusun rekomendasi yang mendukung pertumbuhan bisnis secara berkelanjutan.

Ingin Meningkatkan Kemampuan Menganalisis Data Pelanggan untuk Mendukung Performa Kerja?

Yuk, kembangkan keterampilan Anda secara nyata dengan mengikuti pelatihan Mengenal Teknik dalam Proses Menganalisa Data di Contact Center. Dalam pelatihan ini, Anda akan belajar langsung dari para praktisi industri tentang proses kerja seorang customer data analyst, mengeksplorasi data dan membuat analisa, memahami standar pembuatan report berdasarkan benchmark, serta membuat report dan memvisualisasikan performance contact center. Setelah mengikuti pelatihan ini Anda diharapkan bisa memberikan kontribusi lebih besar bagi peningkatan kualitas layanan dan kinerja tim.

Yuk, maksimalkan potensi Anda sebagai analis data pelanggan dan dukung transformasi contact center ke arah yang lebih profesional sekarang juga. 



Bersama melangkah lebih maju untuk masa depan bisnis Anda.

Hubungi kami segera untuk mengetahui bagaimana VADS dapat membantu meningkatkan bisnis Anda.

Saya Tertarik