Memastikan Data Anda Siap untuk Generative AI dalam Pemasaran dan Penjualan

Halo, para pembaca setia Kanal Matasigma —Anda yang mungkin sedang sibuk menavigasi dunia bisnis yang penuh tantangan sekarang ini yah! Di tulisan kali ini, kami senang bisa melanjutkan pembahasan dari artikel sebelumnya, di mana kami menekankan betapa krusialnya data berkualitas tinggi sebagai pondasi utama untuk hasil AI yang diharapkan. Bayangkan saja, data yang buruk ibarat peta yang rusak saat Anda berpetualang di hutan belantara—bisa membuat Anda tersesat dan kehilangan arah. Nah, kali ini, izinkan kami membawa Anda dalam perjalanan naratif yang lebih santai dan menarik, terinspirasi dari wawasan Nick Yang, pakar di bidang media dan sistem kecerdasan buatan. Kami akan membahas bagaimana mempersiapkan data untuk generative AI (genAI) dalam pemasaran dan penjualan, dengan gaya cerita yang mudah dicerna, seolah-olah kami sedang ngobrol santai di ruang rapat.

Pendahuluan: Mulai dari Sebuah Petualangan yang Berantakan

Bayangkan Anda adalah kapten kapal besar, mengarungi lautan pemasaran digital di tahun 2025. Generative AI adalah angin kencang yang bisa mendorong kapal Anda lebih cepat menuju pantai sukses—membantu menciptakan konten yang menarik, memprediksi tren penjualan, dan menghubungi pelanggan secara personal. Tapi, apa jadinya jika peta Anda robek-robek, kompasnya tidak akurat, dan kru Anda tidak tahu siapa yang memegang kendali? Itulah yang terjadi jika data Anda tidak siap. Seperti yang Nick Yang tulis, "Even the best genAI plans fail without data readiness." Artinya, bahkan rencana genAI terbaik bisa gagal tanpa kesiapan data. Di artikel sebelumnya, kami sudah bahas betapa pentingnya data berkualitas untuk menghasilkan output AI yang sesuai harapan—seperti kampanye pemasaran yang tepat sasaran, bukan yang malah membuat pelanggan kesal.

Kami di Matasigma sering mendengar cerita dari pemilik perusahaan seperti Anda: antusias dengan AI, tapi bingung harus mulai dari mana. Data readiness bukan hanya soal mengumpulkan angka-angka di spreadsheet; ini tentang membuat data tersebut menjadi teman setia yang bisa diandalkan. Dari survei HubSpot yang Nick kutip, lebih dari setengah pemasar merasa kewalahan, tapi mereka tahu AI harus jadi prioritas. Jadi, mari kita ikuti perjalanan ini bersama: dari audit data yang sederhana hingga membangun tim yang percaya diri dengan AI.

Bab 1: Memulai Perjalanan dengan Audit Data – Seperti Membersihkan Rumah Sebelum Pesta

Bayangkan Anda sedang menyiapkan rumah untuk pesta besar. Anda ingin tamu datang dan merasa nyaman, kan? Tapi kalau dapur berantakan, kamar mandi bocor, dan tidak ada yang tahu di mana kunci lemari, pesta itu bisa berakhir kacau. Begitu pula dengan genAI dalam pemasaran: tanpa audit data yang baik, AI Anda mungkin "mengundang" masalah seperti rekomendasi produk yang salah sasaran. Nick Yang menyarankan memulai dengan "comprehensive data audit" – ini adalah langkah pertama untuk memetakan alur data di perusahaan Anda.

Apa itu audit data? Sederhananya, ini proses mengecek bagaimana data berpindah dari satu departemen ke yang lain. Misalnya, data pelanggan dari tim pemasaran mungkin disimpan di satu sistem, sementara tim penjualan punya datanya sendiri. Masalah umum seperti "disconnected sources" (sumber data yang terputus-putus, artinya data tidak saling terhubung sehingga sulit diakses secara keseluruhan), "inconsistent storage systems" (sistem penyimpanan yang tidak konsisten, yang berarti data disimpan dengan cara berbeda-beda dan sulit untuk diintegrasikan—seperti menyimpan dokumen di berbagai folder tanpa label), dan "unclear ownership" (kepemilikan data yang tidak jelas, artinya tidak ada yang tahu siapa yang bertanggung jawab atas data tersebut, sehingga bisa menyebabkan kekacauan) bisa membuat AI Anda bingung. Hasilnya? Mungkin AI malah mengirim promo diskon untuk produk yang sudah discontinued, dan pelanggan Anda pun jadi kesal—bukanlah akhir yang bahagia!

Untuk menghindari ini, mulai dengan memetakan alur data: catat bagaimana data mengalir, temukan "silo" (area data yang terisolasi seperti gudang tertutup), dan perbaiki gap integrasi. Gunakan alat sederhana seperti Google Data Studio untuk memvisualisasikannya. Di Matasigma, kami sering membantu klien melakukan ini, dan hasilnya luar biasa—proses pemasaran menjadi lebih lancar, seperti kapal yang melaju deras tanpa hambatan. Ingat, data yang bersih seperti rumah yang rapi: siap menyambut tamu (dalam hal ini, AI) dengan baik!

Bab 2: Membangun Tim yang Kuat – Dari Kewalahan Menuju Kemenangan Bersama AI

Sekarang, bayangkan Anda sudah membersihkan rumah, tapi kru kapal Anda—tim Anda—belum tahu cara mengoperasikan peralatan baru. Mereka mungkin merasa kewalahan, seperti yang ditemukan dalam survei HubSpot: 54% pemasar merasa terbebani oleh AI, tapi 62% bilang ini harus jadi fokus. Di sini, kami ingin menceritakan kisah tentang bagaimana membangun "AI culture" yang positif, seperti membentuk kru yang solid untuk perjalanan panjang.

Mulailah dengan menemukan "early adopters" – orang-orang di tim Anda yang penasaran dan mau belajar, seperti penjelajah berani yang pertama mencoba peta baru. Mereka bisa menjadi pemandu internal, membantu rekan-rekan mengatasi rasa takut. Investasikan pelatihan, seperti kursus online yang mudah diakses, agar semua orang paham bagaimana AI bisa membantu—bukan menggantikan pekerjaan mereka. Bayangkan AI sebagai asisten cerdas yang mengurus tugas rutin, sehingga Anda bisa fokus pada strategi besar, seperti merencanakan ekspedisi baru.

Di Matasigma, kami sering melihat perusahaan sukses saat mereka mengadakan sesi kolaborasi rutin, seperti "AI coffee chat" di mana tim berbagi cerita. Ini bukan hanya tentang teknologi, tapi juga tentang membangun kepercayaan. Seperti dalam sebuah keluarga, komunikasi yang baik membuat semuanya lebih harmonis—tanpa drama yang berlebihan!

Bab 3: Menjaga Etika dan Kepercayaan – Agar Perjalanan Tetap Aman dan Terhormat

Akhirnya, saat kapal Anda berlayar, Anda harus memastikan perjalanan aman. Nick Yang mengingatkan bahwa tanpa transparansi, AI bisa menjadi ancaman. Bayangkan jika AI mengirim pesan pemasaran yang tidak relevan—bagaikan nahkoda yang salah arah dan membuat penumpang marah. Jadi, desain AI dengan "transparency" (kejelasan, artinya pastikan proses AI mudah dipahami dan diawasi) dan libatkan tim hukum untuk mematuhi regulasi seperti UU ITE di Indonesia.

Monitor AI secara rutin untuk menghindari bias, dan jaga pengalaman pelanggan agar tetap manusiawi. Di Matasigma, kami percaya AI seharusnya memperkaya hubungan, bukan menggantikannya. Dengan pendekatan ini, Anda bisa mencapai tujuan: pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan.

Epilog: Menuju Pelabuhan Sukses

Seperti yang Nick katakan, data yang kuat adalah kunci sukses AI. Di Matasigma, kami siap membantu Anda memulai perjalanan ini. Hubungi kami untuk konsultasi, dan siapkan data Anda untuk masa depan yang cerah!