CUSTOMER INTELLIGENCE — OWIE SOLUTIONS
Kenali pelanggan lebih dalam.
Tumbuhkan penjualan lebih cerdas.
Temukan peluang lebih cepat. Jangan hanya melihat siapa yang membeli — pahami siapa yang paling bernilai, siapa yang mulai menjauh, dan siapa yang berpotensi menghasilkan lebih banyak revenue. Semua dalam satu sistem analisis pelanggan untuk keputusan berbasis data.
Jeda belanja menyimpang dari kebiasaan sendiri.
Telepon minggu ini — biasanya order tiap 32 hari, sudah 79 hari.
Peta panas R×F · baris Recency (R5 terbaru), kolom Frequency (F5 tersering) · Data ilustratif
Demo interaktif · Data ilustratif, bukan hasil klien
01 /Semua fitur
Apa saja yang ada
di dalamnya.
Sepuluh area analisis perilaku pelanggan — dari segmentasi sampai rekomendasi tindakan yang bisa langsung dikerjakan tim sales, lengkap dengan contoh tampilan dan penjelasan di tiap fitur.
Customer Health
Ketahui Kondisi Pelanggan Anda, Sebelum Penjualan Menurun.
Berapa pelanggan yang masih aktif? Siapa yang mulai berhenti membeli? Dan berapa potensi pendapatan yang sedang terancam?
Pantau kesehatan seluruh basis pelanggan melalui enam indikator utama. Kenali tanda penurunan loyalitas lebih awal, ukur perubahan kualitas pelanggan, dan pastikan strategi retention Anda benar-benar memberikan hasil.
Contoh tampilan · Data ilustratif
RFM Segmentation
Tidak Semua Pelanggan Sama. Berikan Strategi yang Tepat untuk Setiap Pelanggan.
Pelanggan terbaik Anda membutuhkan perlakuan berbeda dari pelanggan yang mulai tidak aktif.
Dengan segmentasi RFM, seluruh pelanggan dikelompokkan otomatis berdasarkan kapan terakhir membeli, seberapa sering bertransaksi, dan seberapa besar nilai belanjanya. Temukan pelanggan paling loyal, calon pelanggan potensial, hingga pelanggan yang perlu segera diselamatkan.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Segment Migration
Pelanggan Anda Sedang Naik Kelas atau Justru Mulai Pergi?
Pertumbuhan pelanggan bukan hanya tentang mendapatkan pelanggan baru, tetapi juga memastikan pelanggan lama semakin loyal dan bernilai.
Lihat bagaimana pelanggan berpindah dari satu segmen ke segmen lainnya setiap bulan. Ketahui siapa yang berkembang menjadi pelanggan loyal, siapa yang mengalami penurunan aktivitas, dan apakah program retention benar-benar berhasil.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Customer Opportunity Map
Temukan Peluang Penjualan yang Selama Ini Tersembunyi dalam Data.
Di antara ribuan pelanggan, mungkin ada ratusan yang sebenarnya siap membeli lebih banyak. Ada pula pelanggan bernilai tinggi yang perlahan mengurangi frekuensi belanja.
Peta panas RFM membantu Anda menemukan keduanya dalam sekejap. Lihat konsentrasi pelanggan berdasarkan aktivitas dan frekuensi pembelian, kemudian telusuri langsung siapa yang perlu diprioritaskan.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Revenue at Risk
Berapa Rupiah yang Berpotensi Hilang? Ketahui Sebelum Terlambat.
Kehilangan pelanggan bukan sekadar berkurangnya jumlah transaksi. Setiap pelanggan yang berhenti membeli membawa potensi kehilangan pendapatan.
Identifikasi pelanggan yang menunjukkan tanda-tanda churn, estimasikan nilai revenue yang berisiko dalam tiga bulan ke depan, dan temukan peluang pendapatan yang masih dapat dipulihkan. Semua dihitung berdasarkan histori perilaku pelanggan.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Purchase Cycle Intelligence
Hubungi Pelanggan di Waktu yang Tepat, Bukan Setelah Mereka Hilang.
Setiap pelanggan memiliki kebiasaan pembelian yang berbeda. Ada yang rutin membeli setiap minggu, ada pula yang setiap bulan.
Sistem mempelajari pola tersebut untuk mendeteksi pelanggan yang terlambat melakukan repeat order. Sales langsung mengetahui siapa yang perlu dihubungi, seberapa lama keterlambatannya, dan siapa yang paling membutuhkan perhatian.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Cohort & Churn Analytics
Pelanggan Baru Terus Bertambah. Tapi Berapa Banyak yang Benar-Benar Bertahan?
Akuisisi pelanggan tidak otomatis berarti pertumbuhan bisnis yang sehat. Pelanggan baru hanya bernilai dalam jangka panjang apabila mereka terus kembali membeli.
Analisis cohort memperlihatkan kemampuan bisnis mempertahankan pelanggan dari setiap periode akuisisi. Bandingkan kualitas pelanggan baru antarbulan, temukan kelompok dengan retention terbaik, dan identifikasi kapan pelanggan mulai berhenti bertransaksi.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Purchase Frequency Analytics
Tangkap Tanda Penurunan Pembelian, Bahkan Sebelum Pelanggan Berhenti.
Pelanggan jarang berhenti membeli secara tiba-tiba. Sering kali, frekuensi belanja mereka mulai menurun terlebih dahulu.
Temukan perubahan kecil tersebut dengan membandingkan pola pembelian terkini terhadap kebiasaan masing-masing pelanggan. Kenali pelanggan yang mulai mengurangi aktivitas, sehingga tim dapat melakukan pendekatan lebih awal.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Customer Profitability
Pelanggan dengan Omzet Terbesar Belum Tentu Memberikan Keuntungan Terbesar.
Penjualan tinggi terlihat menarik. Namun, setelah memperhitungkan margin, retur, dan diskon, apakah pelanggan tersebut benar-benar menguntungkan?
Analisis profitabilitas membantu Anda melihat kontribusi laba setiap pelanggan, bukan hanya omzetnya. Identifikasi akun bernilai tinggi, pelanggan dengan margin rendah, dan peluang memperbaiki strategi harga maupun diskon.
Contoh tampilan · Data ilustratif
Customer 360°
Semua yang Perlu Anda Ketahui tentang Pelanggan. Dalam Satu Tampilan.
Tidak perlu lagi berpindah antarfile, laporan, dan spreadsheet hanya untuk memahami satu pelanggan.
Buka profil pelanggan dan lihat seluruh informasi penting: riwayat transaksi, skor loyalitas, perubahan perilaku, kontribusi keuntungan, hingga aktivitas follow-up terakhir. Semua tersedia dalam satu tampilan yang memudahkan tim mengambil tindakan.
Contoh tampilan · Data ilustratif
02 /Cara kerja
Tanya ke Nuuata.
Jawaban dari perilaku pelanggan Anda.
Pertanyaan tentang churn, risiko, dan migrasi segmen dijawab langsung dari data pelanggan yang sama.
Estimasi risiko 3 bulan ke depan adalah Rp 1,03 M — Rp 620 jt dari segmen At Risk dan Rp 410 jt dari Hibernating. Yang recoverable sekitar 38% dengan tindak lanjut tepat waktu.
03 /Ekosistem
Modul yang terhubung
Satu data, banyak sudut pandang.
Tindak Lanjut Harian
Action center: rencana mingguan terdistribusi Senin–Jumat, beban per sales, worklist P1–P3 dengan rekomendasi konkret, owner, dan tenggat.
Customer Detail
Profil satu pelanggan: tren revenue & margin 24 bulan, produk favorit, perilaku pembayaran, histori order, dan retur.
Reports & Data
Perpustakaan laporan per modul, laporan tersimpan, cetak print-friendly, dan glosarium definisi metrik yang disepakati.
04 /Lensa lainnya
Satu data,
dua lensa lagi.
Let’s build the next chapter
SURABAYA, INDONESIAA better-connected
business starts here.
Ceritakan satu hal yang ingin Anda perbaiki. Kita mulai dari sana, bersama.
Talk to OwiePrefer email? hello@owietech.com