ALVA Olah Data Bareng AI, Begini Perilaku Konsumennya

OTORIDER - Pada Senin (30/9), produsen motor listrik ALVA mengumumkan kolaborasi strategis dengan Google Cloud. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, loyalitas, dan permintaan terhadap kendaraan roda dua listriknya.

"Teknologi data cloud dan AI dari Google Cloud sangat penting dalam membantu kami mendapatkan insights berbasis data yang akan memandu R&D dan pengalaman di setiap touchpoint dalam journey pelanggan," kata Purbaja Pantja, Chief Executive Officer ALVA.

Salah satu insights penting yang dihasilkan dari platform data terintegrasi di Google Cloud yang telah memandu R&D di ALVA adalah kecemasan pengguna terkait pengisian daya kendaraan listrik (EV).

Calon pembeli sering bertanya apakah kendaraan roda dua listrik ALVA dapat menempuh jarak hingga 120 km dengan sekali pengisian daya. Namun, data menunjukkan bahwa pelanggan mereka biasanya hanya berkendara sejauh 60 hingga 100 km per hari.

Menanggapi hal ini, ALVA melakukan survei kepada pelanggan tentang kekhawatiran mereka. Hasilnya, terungkap bahwa pengendara sebenarnya lebih cemas tentang ketersediaan stasiun pengisian daya pada rute yang mereka ambil daripada jarak maksimum kendaraan listrik tersebut.

“Dengan mengintegrasikan silo data di seluruh organisasi ke dalam BigQuery, tim R&D kami dapat menggunakan AI untuk menganalisis perilaku umum pengendara dan bagaimana mengatasinya dengan cara yang tidak hanya menyenangkan pengendara tetapi juga meningkatkan keunggulan kompetitif kami," kata Purbaja.

Sebagai contoh, dengan mengintegrasikan Google Maps untuk navigasi langsung ke dasbor kendaraan dapat meningkatkan keselamatan pengendara. Sebab, pengendara tidak perlu terus-menerus mengalihkan fokus ke perangkat eksternal seperti ponsel.

Fitur-fitur tersebut juga dapat diintegrasikan dengan aplikasi My ALVA yang sudah memanfaatkan Firestore, basis data non-server milik Google Cloud untuk mencegah kehilangan data yang tidak diinginkan.

Tak hanya itu, dengan AI yang meringkas dan menggabungkan informasi di berbagai sistem, tim customer service memiliki konteks lebih luas tentang alasan pelanggan ketika menelepon. Termasuk dalam hal yang memungkinkan mereka memberikan tambahan sentuhan personal yang krusial dalam hubungan dengan pelanggan. 

Misalnya, jika seorang pelanggan menelepon saat mereka sedang dalam perjalanan pulang-pergi kerja di tengah jarak yang biasa mereka tempuh. Ada kemungkinan jika panggilan ini merupakan permintaan prioritas yang melibatkan kerusakan kendaraan. Hal ini bisa dideteksi, bahkan sebelum pelanggan menyebutkan keluhannya. Canggih! (*)