Solusi infrastruktur data menjadi pembahasan dalam sebuah wawancara bersama DTI-CX, perwakilan dari DCI Indonesia, Abieta Billy (VP Market Development and Sales Strategy), menjelaskan perkembangan terkait transformasi digital di Indonesia. Menurut DCI, perkembangan ini sangat pesat.
Hasil penelitian dari Structure Research menunjukkan bahwa ekonomi internet Indonesia diperkirakan akan tumbuh sebesar 20% per tahun, mencapai 146 miliar USD pada tahun 2025. Pertumbuhan ini didorong oleh penetrasi internet yang saat ini mencapai 80%, ekosistem startup yang aktif, dorongan digitalisasi dari pemerintah yang kuat, program pengembangan bakat lokal, serta pembangunan infrastruktur digital yang sehat. Dengan kondisi ini, Indonesia memiliki potensi besar untuk menjadi pusat digital di kawasan Asia Tenggara.
Potensi transformasi digital melalui DCI
Sebagai salah satu sponsor acara DTI CX, DCI akan menampilkan berbagai produk dan solusi yang inovatif pada penyelenggaraan di tanggal 26-27 Juli mendatang. Beberapa di antaranya meliputi:
Colocation: Layanan pusat data colocation yang menyediakan infrastruktur fisik, konektivitas jaringan, dan keamanan yang diperlukan untuk menampung dan mengelola peralatan server, storage, dan jaringan dalam fasilitas bersama.
Bare Metal: DCI Bare Metal memberikan pelanggan server dengan kapasitas satu pemakai yang memberikan akses penuh ke perangkat keras yang mendasarinya. Pelanggan tidak perlu membeli server sendiri karena DCI menyediakannya.
Interkoneksi: Menyediakan solusi konektivitas berkecepatan tinggi dan aman bagi bisnis, memungkinkan komunikasi dan pertukaran data yang lancar antara berbagai sistem, jaringan, dan layanan cloud.
IIX Redundant Node for ISP: Indonesia Internet Exchange (IIX) Node merupakan titik pertukaran lalu lintas internet di Indonesia. DCI menempatkan node IIX di pusat data mereka sebagai node redundansi dengan kapabilitas 1:1 dibandingkan dengan Core IIX yang berlokasi di pusat data APJII (Gedung Cyber 1). Dalam situasi apapun yang mempengaruhi node inti IIX yang berada di Gedung Cyber 1, node cadangan yang terletak di pusat data DCI siap memberikan layanan cadangan dan fungsi failover. Hal ini memastikan operasi yang tanpa hambatan bagi Penyedia Layanan Internet (ISP).
Abieta Billy juga menjelaskan bahwa solusi dari DCI memberikan manfaat bagi sektor-sektor prioritas di Indonesia. Skalabilitas, keamanan, dan ketersediaan ekosistem yang lengkap menjadi fokus utama dalam memenuhi kebutuhan semua sektor di Indonesia. Dengan rekam jejak 100% sejak berdiri pada tahun 2013, sektor-sektor prioritas dapat mengandalkan DCI untuk memastikan fokus mencapai tujuan strategis mereka.
DCI mampu membangun pusat data baru dalam waktu kurang dari 12-18 bulan dengan operasi berbasis kecerdasan buatan (AI) yang sudah diakui secara internasional, sehingga dapat mendukung pertumbuhan ambisius perusahaan. Keberadaan DCI di berbagai lokasi di Indonesia juga memberikan jaminan bahwa kualitas layanan yang diberikan konsisten di semua lokasi.
Untuk menjaga keamanan sistem digital, DCI menyarankan perusahaan untuk berfokus pada infrastruktur data, memastikan perangkat ditempatkan di gedung atau tempat yang aman dari bencana alam, api, dan risiko yang mungkin ditimbulkan oleh orang yang tidak berwenang. Keamanan perangkat fisik merupakan strategi fundamental bagi setiap perusahaan dalam menjaga keamanan sistem digital mereka.
DTI CX 2023 akan menjadi ajang yang penting untuk mendiskusikan dan memperkenalkan solusi digital terkini yang akan mengakselerasi transformasi industri di Indonesia. Acara ini akan diadakan pada tanggal 26-27 Juli 2023. Kunjungi digitaltransformation.co.id untuk informasi terkait acara DTI CX 2023.
Multi Cloud adalah pemakaian dua atau lebih cloud berbeda untuk menjalankan aplikasi. Seringkali penerapan dari multi cloud menggabungkan dari public cloud dan private cloud dari provider yang berbeda.
Tujuan utama dari multi cloud memberikan fleksibilitas untuk mengoperasikan lingkungan komputasi untuk tiap beban kerja. Hanya saja penerapannya saat ini masih menjadi kendala.
Berdasarkan riset dari VMWare, 70% perusahaan di Asia Pasific sudah menerapkan operasional multi cloud, namun hanya 38% yang mampu merumuskan strategi secara utuh.
Apa penyebab perusahaan kesulitan menerapkan strategi multi cloud. Ulasan ini akan dijabarkan oleh Gilland Cardindo – Business Director CloudMile.
Hanya beberapa perusahaan yang berhasil mengadopsi multi cloud
Multi cloud adalah strategi perusahaan memakai dua atau lebih provider cloud. Tujuannya untuk distribusi data, aplikasi, serta kebutuhan pekerjaan. Perusahaan mendapatkan fleksibilitas, aksesibilitas, dan fitur yang berbeda-beda.
Perusahaan perlu melakukan risiko mitigasi, menghadapi dua cloud yang berbeda. Setiap cloud memiliki interface dan sistem yang tidak sama. Konektivitas port tidak sama. Maka dari itu, butuh konsultasi untuk penerapan sistem multi cloud.
Dari sisi manajemen, perusahaan seringkali terkendala dalam memanage dua cloud yang berbeda. Terdapat perbedaan biaya yang menjadi pertimbangan tersendiri oleh suatu organisasi. Bisa jadi satu provider cloud harganya lebih murah, semenatra provider lainnya jauh lebih mahal. Itu tidak bisa dilepaskan dari fitur dan spesifikasi yang ditawarkan.
Data dan aplikasi setiap cloud yang tidak bisa berkomunikasi terjadi disintegration. Proses integrasi memperhatikan platform, perencanaan, desain, serta mengimplementasikan untuk menerapkan strategi multi cloud.
Keamanan data menjadi hal krusial. Konsumen sering berasumsi bahwa sistem keamanan dalam multi cloud sudah terpenuhi. Nyatanya, untuk mengatur multi cloud membutuhkan effort yang lebih besar dengan best practice yang ada.
Kompleksitas menjadi tantangan tersendiri
Melakukan integrasi dan instalasi secara mandiri seringkali menyusahkan perusahaan karena tidak ada pihak ketiga yang memberi konsultasi.
Umumnya, provider cloud menyediakan partner konsultasi untuk perusahaan sebelum melakukan instalasi multi cloud agar sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.
Organisasi memiliki suatu tujuan akhir untuk melakukan multi cloud. Kebutuhan perusahaan menjadi pertimbangan penting untuk memasang multi cloud.
Orkestrasi, data transfer, mengatur cost, data, dan aplikasi memakai multi cloud. Hal lain adalah kesiapan sumber daya, arsitektur, biaya, dan pengoperasional.
Perlu diketahui, cloud memiliki arsitektur yang berbeda. Dibutuhkan pemahaman untuk saling menyambungkan antara arsitektur dan bisa melakukan komunikasi secara data maupun aplikasi.
Proses penyatuan infrastruktur cloud dapat diibaratkan terdapat dua gedung perkantoran yang saling berdekatan dan ingin dihubungkan. Cara menghubungkan dua gedung perkantoran dengan membuat jalur akses melalui bawah tanah maupun jembatan di atas gedung. Proses jalur dibutuhkan untuk melancarkan komunikasi, operasional, dan transaksi.
Infrastruktur modernisasi, data analitik, machine learning
Perusahaan startup yang sudah ramah dengan istilah transformasi digital pembahasannya biasanya lebih ke aplikasi modernisasi dan data analitik. Data analitik menjadi dasar untuk melakukan transformasi digital, yang familiar disebut generative AI. Data merupakan sumber untuk AI.
Perusahaan yang kurang familiar dengan digital, sangat disarankan untuk memperbaiki infrastruktur terlebih dahulu. Setelah itu, melakukan eksplorasi cloud seperti pembaharuan aplikasi sampai data analitik untuk penggunaan AI.
Generative AI menjadi familiar karena penggunaan less effort. Namun, penggunaan AI saja tidak cukup. Dibutuhkan data yang kuat dan machine learning yang komprehensif untuk menghasilkan AI dengan akurasi tinggi.
Pendampingan cara memakai AI meliputi pembuatan arsitektur, road map, services, back end. Ujungnya customer dapat menghasilkan suatu output. Keberhasilan output dari prompt dipengaruhi dari jalur yang sudah dibuat dengan dibuat.
Mesin AI butuh dilatih untuk menghasilkan pelayanan dengan tingkat akurasi tertentu. Melatih AI dapat dilakukan dengan menyusun arsitektur terlebih dahulu. Hal lain yang jadi perhatian adalah kesiapan perusahaan untuk pengaplikasian AI yang terdiri dari kesiapan data, arsitektur, training, dan akurasi yang baik.
Pemanfaatan AI di Industri
Pemakaian AI dapat diterapkan banyak hal. Indonesia memiliki roadmap IT yang jelas berbasis IoT dan otomasi. Secara pasar, Indonesia punya potensi yang sangat kuat di SEA.
Walaupun begitu, tetap memperhatikan tujuan akhir dan best practice yang tersedia. Pemakaian teknologi AI dapat dipelajari dan diterapkan untuk tujuan akhir perusahaan.
AI memiliki sisi baik dan buruk
Sisi baik AI adalah menghasilkan pekerjaan yang berkualitas. Hanya memasukan input lalu keluar output yang diharapkan. Walaupun begitu, penggunanya berusaha mengeluarkan inovasi dan produk terbaru dari pemakaian AI.
Sementara, disrupsi terjadi jika perusahaan tidak menerapkan AI untuk memaksimalkan potensi bisnis. Perusahaan penyedia produk memakai AI untuk menawarkan produk kepada konsumennya. Dengan membaca kebiasaan, recommendation engine akan merekomendasi produk berdasarkan data kebiasaan konsumen yang sudah terkumpul di dalam cloud.
Konsultasikan kepada CloudMile terkait pemakaian cloud dan AI. Temukan pembahasan solusi komprehensif tentang AI dalam Digital Transformation Indonesia Conference & Expo pada 26-27 Juli 2023 – Grand Ballroom JIEXPO Convention Centre & Theatre, Jakarta.
Multi cloud dan hybrid cloud mengarah pada pengembangan cloud yang terintegrasi. Infrastruktur hybrid cloud menyatu dengan cloud private dan public. Multi cloud memakai dua cloud dari provider yang berbeda.
Cloud merupakan kumpulan penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan sebagai entitas tunggal. Dengan sistem cloud, perusahaan mampu meluncurkan sistem komunikasi berkinerja tinggi dan perangkat yang mudah diakses. Dampaknya adalah dapat menyelesaikan tugas dengan jauh lebih baik.
Cloud pada umumnya terbagi dalam tiga jenis yaitu Public, Private, dan Hybrid.
Public cloud : Public cloud memakai infrastruktur yang dapat berbagi dengan konsumen. Dengan cloud ini, setiap data konsumen dan aplikasi dalam cloud tetap tersembunyi dari pelanggan.
Private cloud : Sistem private cloud dimana pelanggan tunggal menikmati akses ke semua sumber daya. Sebagian dari sistem ini berada di lokasi, namun beberapa vendor menawarkan cloud private.
Hybrid cloud : Sistem hybrid menggabungkan akses infrastruktur public dan private untuk memberi fleksibilitas bagai penggunanya. Konfigurasi yang paling umum adalah cloud public untuk data umum. Perpindahan data-data yang kritikal diatur oleh private cloud.
Multi cloud merupakan model penyebaran yang memanfaatkan berbagai jenis layanan cloud. Organisasi mampu memakai satu public cloud sebagai database dan public cloud lainnya untuk peningkatan komputasi. Konsep multi cloud memakai layanan cloud computing dari provider yang berbeda.
Ada beberapa pertimbagan mengapa organisasi perlu memakai multicloud diantaranya butuh layanan lain dari provider lain. Tidak ingin memigrasi semua layanan menjadi salah satu pertimbangan dalam memilih strategi multi cloud.
Multi cloud dan hybrid cloud mengacu pada penerapan cloud yang mengintegrasikan lebih dari satu cloud. Namun, keduanya memiliki perbedaan jenis infrastruktur yang terlibat.
Selain perbedaan infrastruktur, hal lain yang membedakan dari segi arsitektur hingga kompleksitas.
Berikut ini merupakan perbedaan multi cloud dan hybrid cloud.
Arsitektur
Multi cloud menjangkau beberapa lingkungan public cloud dari provider berbeda. Public cloud dipakai untuk tugas yang berbeda seperti logika program, data base, hingga machine learning dan didistribusikan berdasarkan aplikasi.
Hybrid cloud mencakup dua atau lebih cloud yang berbeda. Arsitektur hybrid cloud digunakan organisasi untuk migrasi aplikasi ke cloud dengan beragam urusan teknis.
Fleksibilitas
Penggunaan multi cloud dari berbagai provider. Arsitektur multi cloud memungkinkan organisasi menghindari penggunaan vendor dan mengoptimalkan pengeluaran cloud. Keputusan ini berdasarkan persyaratan dan faktur bisnis seperti kinerja, fitur, dan letak geografis.
Fleksibilitas arsitektur hybrid cloud menggabungkan keunggulan private cloud dan public cloud. Keunggulan private cloud antara lain keamanan, control, dan kepatuhan yang lebih besar. Sedangkan public cloud memiliki skalabilitas, efektivitas biaya, dan kemudahan pengguna.
Keamanan
Arsitektur multi-cloud mendistribusi data ke beberapa public cloud untuk meningkatkan keamanan. Ketika memakai penyedia cloud yang berbeda, organisasi memanfaatkan fitur keamanan yang ditawarkan provider.
Lapisan keamanan data sensitif tersedia oleh penyedia cloud dalam arsitektur hybrid cloud. Infrastruktur tersebut membeli kendali yang lebih besar atas langkah-langkah keamanan seperti kontrol akses, enkripsi, dan perlindungan data di cloud pribadi.
Namun, komponen public cloud dapat mengalirkan masalah keamanan untuk melindungi data pelanggaran data. Serta ancaman yang mampu mengganggu integritas dan ketersediaan data.
Kompleksitas
Arsitektur multi cloud melibatkan pemahaman pengelolaan lingkungan public cloud seperti tools, API, maupun interface. Melakukan konfigurasi dan pengelolaan arsitektur memerlukan perencanaan dan koordinasi yang signifikan. Hal ini membutuhkan manajemen berkelanjutan untuk memastikan organisasi mencapai kinerja optimal dan keamanan data.
Arsitektur hybrid cloud perlu mengintegrasi dan mengelola komponen private cloud dan public. Ini melibatkan konfigurasi dan pengelolaan konektivitas antara cloud private dan public. Memastikan sinkronisasi data di berbagai cloud, dan menjaga keamanan di seluruh lingkungan cloud.
Tantangan yang dihadapi
Dengan beragamnya arsitektur cloud, terdapat tayangan yang dalam menerapkan multi cloud, yaitu
Tantangan multi cloud
Kompleksitas : Mengatur platform multi cloud membutuhkan kemampuan tertentu karena sistemnya kompleks. Hal ini dapat menaikkan biaya operasional dan mempersulit untuk menyelesaikan masalah.
Integrasi : Mengintegrasi beberapa platform cloud terbilang sulit jika ada perbedaan pada API dan arsitektur. Hal ini membutuhkan upaya pengembangan dan meningkatkan risiko menghadapi masalah kompatibilitas kecuali ada pertimbangan yang memadai. Sistem integrator menjadi salah satu solusi untuk mengintegrasi cloud yang memiliki perbedaan infrastruktur.
Biaya : Sejatinya multi cloud dapat memangkas biaya produksi. Memanfaatkan dua provider cloud berbeda juga berpotensi meningkatkan biaya operasional karena kebutuhan sumber daya manajemen dan penambahan integrasi.
Tantangan hybrid cloud
Serupa dengan multi cloud, hybrid cloud pun memiliki tantangan yang harus dihadapi organisasi. Antara lain
Kompleksitas : Pengelolaan lingkungan cloud hybrid menjadi lebih rumat dan membutuhkan keahlian khusus. Dampaknya adalah peningkatan biaya operasional dan mempersulit penyelesaian masalah.
Tantangan integrasi : Mengintegrasi infrastruktur local dengan layanan cloud public menjadi tantangan tersendiri. Terutama jika platform memakai API dan arsitektur yang berbeda. Dibutuhkan upaya pengembangan tambahan dan peningkatan risiko masalah kompatibilitas.
Risiko keamanan : Apabila tidak dikonfigurasi dengan benar, data yang berpindah dari infrastruktur local dan layanan public cloud rentan terhadap cyber crime.
Transformasi digital tidak hanya bicara soal teknologi semata. Diluar itu, terdapat hal penunjang lainnya seperti sistem integrasi untuk menghubungkan satu perangkat dengan lainnya. Hal ini perlu dilakukan perusahaan agar memudahkan pekerjaan.
Sistem integrasi merupakan proses rekayasa dimana terjadi penggabungan subsistem yang berbeda dalam satu sistem yang sama. Tujuannya untuk menghubungkan fungsi organisasi dalam berbagai sistem.
Bentuk dari penerapan sistem integrasi adalah seperti proses pengumpulan laporan keuangan tahunan dari berbagai divisi yang dimudahkan dengan satu jalur sistem. Hal ini dilakukan untuk memudahkan pengecekan dan rekap data.
Sebenarnya bagaimana dampak dan kesulitan dari penyeragaman sistem integrasi dalam organisasi yang hendak bertransformasi digital? DTI membahas hal ini bersama Haider – Chief Executive Officer Uncal Digital Technology.
Kesulitan perusahaan dalam menerapkan transformasi digital
Warisan dari sistem terdahulu membuat perusahaan kesulitan menerapkan transformasi digital. Mengubah sistem bukan hal mudah karena prosesnya tidak sebentar. Terutama jika sebuah sistem sudah berjalan selama bertahun-tahun.
“Sistem terdahulu yang sudah berjalan sejak lama menjadi hambatan dalam menerapkan transformasi digital. Sistem lama yang sudah berjalan akan sulit digantikan. Prosesnya tidak sebentar.” Ujarnya
Masalah lainnya yang terjadi adalah ketika sistem organisasi berjalan sendiri-sendiri. Kelemahannya adalah produktivitas terganggu karena butuh waktu untuk memproses data. Demi mengatasi hal tersebut diperlukan system integrator agar mampu menghubungan satu sistem dengan sistem lainnya.
“Kelemahan dari sistem organisasi yang berjalan sendiri-diri adalah mengganggu pekerjaan karena memakan waktu untuk memproses data. System integrator dapat menghubungkan satu sistem dengan sistem lainnya dengan tepat” Ujarnya
Integrasi sistem juga berkaitan dengan pemakaian data. Kebutuhan data yang cukup besar harus dikelola dengan baik dan efektif agar kedepannya dapat menerapkan manajemen data dengan baik.
Perusahaan zaman sekarang dapat berinteraksi dengan customer, dituntut dengan cepat. Pengalaman konsumen perlu dipikirkan dengan membuat sistem yang terintegrasi. Terkadang, perusahaan sendiri tidak tahu apa yang diinginkan dalam menerapkan transformasi digital.
Maka dari itu, perusahaan akan melakukan konsultasi dengan provider untuk menentukan tujuan penerapan transformasi digital.
Proses mengubah kebiasaan membutuhkan dukungan dari top management
CEO Uncal Digital Technology berpendapat pergeseran kultur dan keamanan data menjadi hal lainnya yang membuat perusahaan kesulitan menerapkan transformasi digital. Seperti mengubah kebiasaan, menggeser kultur adalah tantangan yang harus diselesaikan oleh top management.
Management perlu mempraktikkan perubahan transformasi digital agar mudah diturunkan kepada karyawan dibawahnya. Perlawanan dari karyawan lama menjadi tantangan tersendiri.
Keamanan data menjadi sangat krusial karena ada berbagai data kritikal yang harus dijaga kerahasiaannya. Kekhawatiran perihal kasus kebocoran data menjadi hambatan tersendiri menjadi tantangan tersendiri.
Integrasi data dibutuhkan agar meningkatkan produktivitas dan komunikasi
Uncal Digital Technology
Data harus terintegrasi satu sama lain agar semua kepentingan saling terpenuhi. Maka, perusahaan perlu melakukan integrasi agar tidak terjadi island solution.
Integrasi menjadi kebutuhan perusahaan untuk melakukan transformasi digital. Sebab, semua informasi dan data perlu harus dapat terhubung satu sama lain.
“System integrator mampu mengintegrasikan semua sistem protokol seperti htttp sampai direct IPA. Sederhana, system integrator mampu berkomunikasi dengan semua sistem” Ucapnya
Perusahaan dapat menyamakan cara berkomunikasi dengan semua divisi. Konsumen mampu terbantu dengan alat komunikasi yang sudah terintegrasi.
Selain semua sistem, integrasi dapat menyambungkan ke segala struktur. Setiap struktur mudah terbaca satu sama lain sehingga.
System integrator memudahkan penerjemahan data
Perusahaan keuangan dapat mengirim data keuangan kepada perusahaan secara mudah tanpa perlu mengubah format data.
Sistem integrasi semakin booming ketika kebutuhan akan saling integrasi muncul pada tahun 2023. Perusahaan perbankan, finansial, manufaktur, retail, pertambangan yang memiliki divisi yang rumit adalah segelintir contoh pemakaian sistem integrasi.
Transformasi digital memiliki banyak sisi mulai dari infrastruktur, hardware, proses data, artificial intelligence, jaringan, internet, software, dan perangkat teknologi, serta platform. Sistem integrasi hanya satu dari kunci pertumbuhan transformasi digital.
Sistem yang tidak terintegrasi menyebabkan chaos selama proses pengiriman. Tanpa sistem terintegrasi menyebabkan perusahaan kesulitan dalam menjalankan usaha.
System integrator yang baik adalah dapat menerjemahkan berbagai sistem, bahasa, struktur agar dapat menyesuaikan dengan zaman. Sebab communication protocol dapat berubah sesuai zaman. Mulanya, sistem komunikasi memakai email, sekarang muncul protocol baru.
IoT Gateway merupakan bentuk integrasi yang dapat menjalin komunikasi antar perangkat dengan memakai sensor. Teknologi ini adalah pengembangan dari pemakaian sensor kabel yang sudah pernah dipakai oleh industri manufaktur.
Kunjungi www.uncal-dt.com untuk mengintegrasi sistem organisasi Anda. Temukan solusi sistem integrasi digital dalam perhelatan Digital Transformation Indonesia Conference & Expo 2023. Klik tautan di sini informasi jadwal dan registrasi.
Berdasarkan tortoisemedia.com, Indonesia berada dalam urutan ke-53 dalam penggunaan artificial intelligence. Angka ini jauh dari Amerika Serikat yang terdepan dalam infrastruktur, komersil, hingga pelaku AI.
Sejak kemunculan ChatGPT, perlahan pemakaian AI mulai tersebar dan menjadi kebutuhan tersendiri. Teknologi artificial intelligence telah merevolusi pemasaran digital dalam hal produktivitas dan dampak. Lebih jauh lagi, aplikasi baru dari AI bermunculan untuk melancarkan kegiatan pemasaran.
Artificial Intelligence Marketing
Artificial Intelligence Marketing
Secara definisi, artificial intelligence marketing adalah proses mendongkrak kegiatan marketing agar fit dengan kebutuhan konsumen dengan memakai pemodelan data, algoritma, dan machine learning.
Penggunaan AI dalam ranah marketing dilihat dari perusahaan yang memakai chatbot, image recognition, hingga personal assistant seperti Siri pada Apple dan Alexa pada Amazon untuk mencari pasar sehingga memudahkan proses transaksi sampai periklanan.
Kegiatan marketing yang menggunakan AI meningkatkan performa dan ROI dari campaign digital marketing. Big data memudahkan membuat iklan karena menargetkan ke konsumen yang tepat. Pencarian makin lebih baik karena berdasarkan data konsumen yang sudah dipetakan.
Pembuatan konten dapat terpersonalisasi dengan baik karena menjawab permasalahan konsumen dengan baik. Mengikuti tren terkini namun tetap berfokus pada preferensi konsumen dengan saluran omnichannel.
Komunikasi perusahaan dengan konsumen dapat terbantukan dengan chatbot. Pemakaian AI BOTS sudah menjadi tren untuk meningkatkan kepuasan konsumen.
Teknologi AI dalam digital marketing
Melansir dari emeritus.ord, teknologi AI banyak diterapkan dalam kegiatan digital marketing mulai dari personalisasi sampai dengan marketing automation. Berikut ini adalah teknologi AI dalam digital marketing.
AI Personalization
Algoritma AI membuat personalisasi konten berdasarkan kebiasaan konsumen, demografik, hingga preferensi yang dicari. AI membantu pemasar menawarkan konten dan iklan yang terpersonalisasi.Hal ini meningkatkan user experience dan membantu bisnis membuat campaign yang spesifik untuk meningkatkan konversi.
Perusahaan mampu mengirimkan penawaran dan produk kepada pelanggan yang sudah dipersonalisasi setelah analisa perilaku konsumen. Selain itu, AI memungkinkan perusahaan membaca kebiasaan konsumen browsing sehingga dapat menawarkan produk secara realtime.
Chatbot yang sudah terpasang AI mampu rekomendasi produk dan merespon konsumen dengan cepat.
Tak lupa, AI dapat menganalisis pola tayangan pelanggan sehingga dapat merekomendasi konten visual yang sering muncul. Ulasan produk, konten sosial media, dan hal lainnya pun dapat direkomendasikan dengan memakai AI.
Chatbots
Chatbot membantu campaign digital marketing dengan menyediakan layanan konsumen yang terpersonalisasi. Bermula dari mengumpulkan data dan menganalisis sehingga menaikan kepuasan konsumen dan menaikkan engagement.
Chatbot dalam campaign memberikan berbagai keuntungan,yaitu
Meningkatkan customer service dan mengurangi beban kerja, menambah kepuasan dan loyalitas brand
Menaikkan engagement dan time spent pada website atau sosial media
Merekomendasi produk yang sudah terpersonalisasi dan menawarkan promo berdasarkan preferensi dan kebiasaan konsumen
Mengumpulkan data base seperti alamat email, nomor telepon untuk lead
Menganalisa data untuk menemukan tren untuk campaign marketing maupun target konsumen baru
Prediktif analitik
Algoritma AI membantu perusahaan memahami konsumen. Algoritma machine learning mampu menganalisa kumpulan data dari sosial media, website analytic, sampai umpan balik konsumen.
Data dapat memprediksi kebiasaan konsumen dan identifikasi tren seperti harga produk. Ini dapat membantu menaikkan layanan dan produk, campaign hingga menerapkan strategi marketing.
Prediktif analitik membuat membuat keputusan berdasarkan data dengan mengikuti berbagai langkah berikut ini.
Mengidentifikasi pola data dari user dan memprediksi berdasarkan ketertarikan produk maupun layanan dan dapat dikembangkan menjadi iklan untuk mendapatkan konversi
Menganalisa kebiasaan dan preferensi konsumen untuk membuat konten keterlibatan
Mempertahankan pelanggan dari gesekan untuk berhenti selama waktu tertentu. Data tersebut digunakan untuk membuat kampanye retensi secara efektif
Mengidentifikasi trend dan wawasan data untuk meningkatkan pengembangan produk dan user experience
Pemakaian algoritma machine learning untuk memprediksi tren dan kebiasaan konsumen. Data tersebut dapat meningkatkan proses marketing dan alokasi sumber daya
Meningkatkan kepuasan konsumen dan loyalitas dengan memahami kebiasaan dan preferensi konsumen.
Generated content
Generated content membantu menghemat waktu, meningkatkan kualitas konten, dan meningkatkan performa campaign berbasis data. Tools AI dapat membuat konten makin terikat dan sesuai tren saat ini.
Campaign digital marketing makin mendapatkan untung dengan memakai tools content generation tools. AI content creation tools dapat membuat deskripsi produk, blog posts, dan konten sosial media.
Tools ini mampu membuat konten berdasarkan kebiasaan konsumen dan respon konsumen. Pemilihan headline maupun image yang tepat memberikan lebih banyak klik dan reaksi untuk meningkatkan performa data.
Proses penyuntingan dan proofread makin terbantu dengan memakai AI. Sehingga mengurangi risiko kesalahan pengejaan.
Targeted Ads
AI cepat mengidentifikasi pola konsumen dan memprediksi user dengan iklan secara spesifik. Tersedia wawasan mendalam terkait kebiasaan konsumen, pesan terpersonalisasi, memprediksi kebiasaan konsumen, dan mengoptimasi campaign secara realtime dengan mengiklan secara tertarget.
Algoritma dapat mengidentifikasi pola dan trend seperti kebiasaan konsumen, kebiasaan belanja, dan demografi. Analisa ini membantu perusahaan menentukan iklan yang tepat bagi konsumen.
Personalisasi memakai ai dapat menyusun iklan berdasarkan kebutuhan konsumen. Dengan demikian, perusahaan mampu meningkatkan iklan dengan caption yang terpersonalisasi sesuai konsumen.
Prediktif algoritma modeling mampu memprediksi kebiasaan berdasarkan data lampau. Maka dari itu, bisnis dapat menargetkan iklan yang lebih disukai. Teknologi optimasi real time dapat memonitor performa iklan untuk mengoptimasi efektivitas campaign.
Voice Search
Teknologi voice search mampu membantu campaign dengan mengoptimasi konten, membuat iklan berbasis suara dan menganalisis suara agar masuk dalam pencarian.
Pemakaian chatbot dengan suara membantu menjawab pertanyaan pengguna dengan cepat dan mudah. Perusahaan dapat memanfaatkan chatbot untuk customer support, FAQ, dan panduan sales funnel.
AI voice search dapat menganalisis data suara untuk memahami kebiasaan konsumen berdasarkan produk. Data tersebut membantu bisnis menemukan tren, optimasi konten, dan mempercepat proses digital marketing.
Image atau video Recognition
Gambar dan video dapat diidentifikasi dengan memakai AI. Penandaan otomasi, personalisasi, pembuatan konten, hingga analisis konten. Perusahaan dapat memakainya untuk membuat konten yang lebih engaging.
Algoritma AI dapat mengotomasi tag gambar dan video yang relevan dengan kata kunci sehingga memudahkan bisnis untuk mengelompokkan kategori yang sesuai. Akurasi pencarian dapat ditingkatkan untuk membantu mencari konten visual demi campaign marketing.
Selain itu, tren dapat menjadi referensi untuk membuat konten visual. Pemakaian Artificial Intelligence untuk membuat campaign digital marketing membantu perusahaan mengidentifikasi konsumen, membuat konten personalisasi, dan membangun hubungan dengan konsumen agar menghasilkan konversi.
Pemakaian arfiticial intellegence dalam marketing berdampak pada pertumbuhan ekonomi negara. Jika Anda ingin mencari pemahaman pertumbuhan ekonomi negara dengan transformasi digital? Temukan dalam Digital Transformation Indonesia Conference and Expo (DTI-CX) 2023.
Robotic Process Automation (RPA) adalah salah satu alasan dibalik pertumbuhan industri keuangan dan perbankan beberapa tahun terakhir.
Berdasarkan Gartner, pada tahun 2020, banyak organisasi menerapkan RPA untuk menjawab tantangan nasabah di tengah pembatasan sosial. Pada artikel ini akan membahas pengertian robotic process automation beserta manfaatnya dalam industri keuangan.
Robotic Process Automation adalah software untuk mengerjakan back office secara otomatis. Bentuknya meliputi ekstraksi data, memasukan form, hingga memindahkan file.
Teknologi ini memadukan API dan interaksi user interface (UI) untuk melakukan pekerjaan repetitif antara organisasi bisnis dan produktivitas. Dengan pengembangan yang meliputi proses manusia, alat RPA menyelesaikan eksekusi otomon dari berbagai aktivitas di seluruh sistem software yang tidak terkait.
Bentuk otomasi ini memakai software berbasis aturan untuk melakukan proses bisnis dalam jumlah besar. Serta membebaskan sumber daya manusia dari pekerjaan repetitif.
RPA memungkinkan para pembuat keputusan mempercepat proses transformasi digital dan menghasilkan Return of investment (ROI) yang lebih tinggi.
Cara kerja RPA
Software RPA dapat beroperasi dengan melibatkan kapasitas utama sebagai berikut
Membuat skrip otomatisasi dengan kemampuan low-code
Terintegrasi dengan aplikasi enterprise
Memadukan administrasi yang meliputi konfigurasi, pemantauan, dan keamanan
Teknologi RPA dapat mengakses informasi melalui sistem yang terintegrasi melalui integrasi front-end. Ini memungkinkan platform otomasi berperilaku seperti pekerjaan manusia.
Sedangkan, koneksi backend ke database dan layanan web perusahaan dapat membantu melakukan otomasi. Kunci dari RPA adalah integrasi front-end yang cepat dan sederhana.
Keuntungan menerapkan RPA
RPA memiliki berbagai keuntungan yang didapatkan jika mengimplementasikan dengan baik
Lebih sedikit pengkodean
RPA tidak mengharuskan pengembang untuk konfigurasi. Pemakaian fitur drag-and-drop di user interface memudahkan pemakaian bagi staf non-teknis.
Penghematan biaya yang cepat
RPA mampu mengurangi beban kerja tim. Staf dapat dialokasikan melalui pekerjaan prioritas lain yang membutuhkan input manusia. Dengan demikian perusahaan dapat meningkatkan meningkatkan produktivitas dan ROI.
Menaikkan kepuasan pelanggan
Hadirnya bot dan chatbot mampu bekerja sepanjang waktu. Keuntungannya dapat mengurangi waktu tunggu pelanggan. Ini berdampak dengan tingginya tingkat kepuasan pelanggan.
Meningkatkan moral karyawan
Dengan mengangkat beban kerja yang berulang, RPA memungkinkan orang untuk fokus pada pengambilan keputusan yang lebih strategis. Pergeseran kerja ini memiliki efek positif pada kebahagiaan karyawan.
Akurasi dan kepatuhan yang lebih baik
Anda dapat memprogram robot RPA untuk mengikuti alur kerja tertentu. Dengan ini, Anda dapat mengurangi kesalahan manusia, terutama yang membutuhkan akurasi dan standar kepatuhan.
RPA dapat memberikan jejak audit untuk memantau kemajuan dan menyelesiakan masalah lebih cepat. Tetap mempertahankan sistem yang sudah ada
Perangkat lunak RPA tidak mengganggu sistem apapun. Sebab, pada dasarnya bot bekerja pada lapisan yang sudah ada. Jadi, Anda dapat mengimplementasikan bot dalam situasi yang tidak membutuhkan application programming interface (API) maupun sumber daya untuk pengembangan integrasi.
Penggunaan RPA dan Artificial Intelligence
Seringkali, RPA disalahartikan dengan artificial intelligence, padahal keduanya berbeda. AI menggabungkan otomasi kognitif, machine learning, natural language processing, reasoning, pembuatan hipotesis dan analisis.
Bot RPA hanya mengikuti proses yang sudah ditentukan oleh penggguna. Sementara, bot AI memakai machine learning untuk mengenali pola data, terutama data tidak terstruktur.
Dengan kata lain, AI mensimulasi kecerdasan manusia dan RPA mereplikasi tugas yang dilakukan manusia. Sementara itu penggunaan kecerdasan buatan dan alat RPA meminimalkan kebutuhan intervensi manusia.
RPA dan AI saling melengkapi. AI membantu RPA mengotomasi tugas secara lengkap dan penggunaannya lebih kompleks. RPA memungkinkan menindaklanjuti wawasan AI lebih cepat daripada menunggu implementasi manual.
Contoh kasus penggunaan RPA
Finansial
Berdasarkan laporan Forrester, pasar layanan RPA mengalami pertumbuhan mencapai USD 12 Miliar pada tahun 2023. 36% dari semua kasus penggunaan berada di bidang keuangan dan akuntansi.
Saat ini, banyak bank besar menggunakan solusi otomatisasi RPA untuk mengerjakan tugas seperti riset pelanggan, pembukaan rekening, menjawab pertanyaan konsumen, hingga anti pencucian uang.Bank
menyebarkan ribuan bot untuk mengotomatiskan entri data volume tinggi secara manual. Proses ini membutuhkan tugas berbasis aturan namun sudah diotomatisasi dengan RPA.
Asuransi
Agen asuransi tidak lepas dari pekerjaan repetitif. Makanya dibutuhkan proses otomasi untuk mempercepat tugasnya. Contohnya adalah pemakaian RPA untuk proses klaim, kepatuhan aturan, manajemen kebijakan, dan penjamin emisi.
Ritel
Hadirnya e-commerce menjadikan RPA sebagai komponen integral dari industri ritel modern untuk meningkatkan operasional dan pengalaman pengguna.
Kemunculan aplikasi e-commerce melibatkan manajemen hubungan pelanggan, manajemen gudang dan pesanan, menanggapi umpan balik pelanggan, dan mendeteksi penipuan.
Kesehatan
Akurasi dan kepatuhan menjadi hal penting dalam industri kesehatan. Beberapa rumah sakit memakai software RPA untuk mengoptimalkan manajemen informasi, resep, proses klaim asuransi, hingga siklus pembayaran. Dengan ini, rumah sakit dapat meningkatkan pelayanan kepada masyarakat.
Shopping Basket
We use cookies on our website to give you the most relevant experience by remembering your preferences and repeat visits. By clicking “Accept All”, you consent to the use of ALL the cookies. However, you may visit "Cookie Settings" to provide a controlled consent.
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. These cookies ensure basic functionalities and security features of the website, anonymously.
Cookie
Duration
Description
cookielawinfo-checkbox-analytics
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics".
cookielawinfo-checkbox-functional
11 months
The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional".
cookielawinfo-checkbox-necessary
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary".
cookielawinfo-checkbox-others
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other.
cookielawinfo-checkbox-performance
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance".
viewed_cookie_policy
11 months
The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data.
Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Advertisement cookies are used to provide visitors with relevant ads and marketing campaigns. These cookies track visitors across websites and collect information to provide customized ads.
