Tantangan Data Masking di Marketplace untuk Brand FMCG
Banyak brand FMCG yang menjual produknya melalui marketplace seperti Shopee, Tokopedia, atau Lazada mengalami kesulitan dalam memahami pelanggan mereka. Salah satu penyebab utama adalah data masking, di mana marketplace membatasi akses brand terhadap informasi pelanggan.
Tanpa data pelanggan yang jelas, brand menghadapi tantangan seperti:
❌ Sulit mengetahui pelanggan loyal yang sering berbelanja.
❌ Tidak bisa menganalisis pola pembelian untuk strategi retensi.
❌ Tidak dapat menjalankan strategi customer relationship management (CRM) yang efektif.
Namun, dengan strategi CRM yang canggih, brand tetap bisa memahami perilaku pelanggan meski tanpa data langsung dari marketplace.
1️⃣ Mengapa Data Masking di Marketplace Menjadi Masalah?
Marketplace melindungi informasi pelanggan seperti nama, email, dan nomor telepon, sehingga brand tidak dapat menghubungi mereka secara langsung. Hal ini menyebabkan kesulitan dalam:
📌 Identifikasi Pelanggan Setia → Brand tidak bisa membedakan pelanggan baru dan pelanggan loyal.
📌 Menganalisis Repeat Purchase → Tidak bisa melacak pelanggan yang sering melakukan pembelian ulang.
📌 Menyesuaikan Promosi → Tanpa data perilaku pelanggan, brand kesulitan menargetkan promo yang relevan.
Meski demikian, bukan berarti brand tidak bisa memahami pelanggan sama sekali. Dengan analisis CRM canggih, brand dapat tetap mengakses pola belanja konsumen secara agregat dan anonim, yang tetap bisa digunakan untuk strategi bisnis.
2️⃣ Strategi CRM untuk Mengatasi Data Masking di Marketplace
Brand FMCG dapat mengatasi keterbatasan data pelanggan dengan menggunakan teknologi analitik dan CRM berbasis data. Berikut adalah strategi yang bisa diterapkan:
✅ 1. Gunakan Pola Perilaku Pembelian untuk Mengetahui Customer Segmentation
Meskipun marketplace tidak membagikan informasi pelanggan secara individu, brand tetap bisa menganalisis pola belanja untuk menentukan segmentasi pelanggan:
📊 Frekuensi Pembelian → Apakah produk dibeli secara berkala?
🎯 Jenis Produk yang Dibeli → Produk mana yang paling sering dibeli pelanggan tertentu?
💰 Rentang Harga → Apakah pelanggan lebih tertarik pada produk premium atau budget-friendly?
Dengan data ini, brand bisa membuat strategi promosi dan pricing yang lebih akurat tanpa perlu data pribadi pelanggan.
✅ 2. Maksimalkan Analitik Data untuk Memprediksi Repeat Purchase
Dengan analisis tren pembelian, brand bisa memprediksi kapan pelanggan kemungkinan besar akan melakukan pembelian ulang. Misalnya:
🔹 Produk perawatan kulit biasanya dibeli setiap 30-45 hari → Waktu yang tepat untuk memberikan promo.
🔹 Makanan kemasan dengan ukuran tertentu lebih sering dibeli dalam jumlah banyak → Peluang strategi bundling.
Memanfaatkan prediksi ini, brand bisa menjalankan campaign berbasis retensi pelanggan meskipun tidak memiliki akses langsung ke data individu mereka.
✅ 3. Optimalkan Program Loyalitas Berbasis Marketplace
Beberapa marketplace menawarkan fitur seperti:
🎁 Voucher khusus untuk pelanggan loyal
⭐ Diskon eksklusif untuk pembelian berikutnya
🏆 Membership program yang bisa dimanfaatkan brand
Brand dapat menggunakan fitur ini untuk meningkatkan engagement pelanggan meskipun tidak bisa berkomunikasi langsung dengan mereka.
3️⃣ Studi Kasus: Bagaimana Brand FMCG Mengoptimalkan CRM di Marketplace?
Salah satu brand perawatan kulit menghadapi kesulitan dalam melacak pelanggan setia mereka di marketplace. Mereka ingin memahami berapa banyak pelanggan yang melakukan repeat purchase tetapi terbatas oleh data masking.
🚀 Solusi:
✅ Menganalisis pola pembelian pelanggan berdasarkan SKU yang sering dibeli.
✅ Menjalankan campaign promo berbasis frekuensi pembelian.
✅ Memanfaatkan fitur marketplace seperti voucher loyalitas untuk mempertahankan pelanggan.
📈 Hasilnya:
- Peningkatan repeat purchase sebesar 22% dalam 3 bulan.
- ROI promosi naik 30% karena target audience lebih tepat sasaran.
- Peningkatan loyalitas pelanggan dengan lebih banyak pelanggan yang kembali berbelanja.
CRM Canggih adalah Kunci untuk Mengatasi Data Masking
Meski data pelanggan di marketplace terbatas, brand FMCG tetap bisa:
✅ Menganalisis pola pembelian untuk menentukan strategi promosi.
✅ Memprediksi repeat purchase dan menyesuaikan strategi retensi.
✅ Memanfaatkan fitur marketplace untuk menjaga loyalitas pelanggan.
Dengan CRM berbasis data, brand tetap bisa memahami pelanggan dan meningkatkan retensi meskipun tanpa akses ke data individu.
🚀 Ingin Mengetahui Bagaimana Compas.co.id Bisa Membantu?
Dengan analitik berbasis data dari Compas.co.id, brand FMCG dapat tetap memahami pelanggan dan meningkatkan performa penjualan tanpa bergantung pada data pelanggan langsung.
📍 Cek layanan lengkap kami di sini:
👉 Hubungi Kami untuk Demo
