Dipersonalisasi, Tapi Tidak Dipahami Ilusi Kedekatan di Era E-Commerce Berbasis Data

Dipersonalisasi, Tapi Tidak Dipahami Ilusi Kedekatan di Era E-Commerce Berbasis Data

Penulis: Nur Yudiono, S.AB., M.AB

Perubahan perilaku dan gaya konsumsi individu telah menjadikan personalisasi sebagai mantra utama dalam strategi e-commerce. Hampir setiap platform digital mengklaim mampu memahami konsumennya dengan lebih baik melalui data. Rekomendasi produk terasa semakin relevan, notifikasi promosi datang pada waktu yang tepat, dan pengalaman belanja menjadi semakin mulus. Bagi perusahaan, semua ini adalah indikator keberhasilan: algoritma bekerja, data dimanfaatkan, dan konversi meningkat. Namun, di balik kecanggihan tersebut, muncul pertanyaan yang semakin sering dirasakan oleh konsumen meski jarang diucapkan secara eksplisit: apakah dipersonalisasi berarti benar-benar dipahami? Dalam praktik e-commerce sehari-hari, personalisasi sering kali terasa akurat, tetapi dingin. Sistem tahu apa yang dibeli, kapan dibeli, dan seberapa sering dibeli. Tetapi ia tidak selalu memahami mengapa konsumen ragu, lelah, atau membutuhkan reassurance sebelum mengambil keputusan.

Pertumbuhan e-commerce Indonesia sendiri sangat didorong oleh teknologi dan personalisasi digital. Laporan industri menunjukkan bahwa pemanfaatan teknologi (termasuk AI dan data analytics) menjadi faktor utama yang mendorong pengalaman belanja online semakin relevan dan efisien (Retail Asia, 2024). Personalisasi kini menjadi fitur standar, bukan lagi keunggulan kompetitif. Hampir semua platform besar menggunakan rekomendasi berbasis riwayat pencarian, perilaku klik, dan transaksi sebelumnya. Fenomena ini sejalan dengan temuan penelitian konseptual oleh Ying Chen dan Catherine Prentice (2024) yang mengkaji integrasi artificial intelligence dalam customer experience dari perspektif customer journey. Melalui telaah sistematis, mereka menunjukkan bahwa AI sangat efektif dalam fungsi analyze dan guide dalam membaca data pelanggan dan mengarahkan mereka pada keputusan yang paling efisien. Akan tetapi, memiliki keterbatasan dalam membangun dimensi afektif dari pengalaman pelanggan. Chen dan Prentice menegaskan bahwa pengalaman yang dipersonalisasi secara algoritmik tidak secara otomatis menghasilkan relational engagement, karena pemahaman emosional pelanggan tidak dapat direduksi menjadi pola data semata (Chen & Prentice, 2024). Dalam konteks e-commerce, temuan ini membantu menjelaskan mengapa rekomendasi yang sangat relevan sering kali terasa akurat, tetapi tidak selalu membuat konsumen merasa benar-benar dipahami.

Pada sisi yang lain, data global menunjukkan adanya kesenjangan antara persepsi perusahaan dan pengalaman konsumen. Laporan State of Customer Engagement mencatat bahwa 94% perusahaan merasa telah melakukan personalisasi dengan baik, tetapi hanya sekitar 72% konsumen yang benar-benar merasakan personalisasi tersebut (Twilio, 2024). Angka ini mengindikasikan bahwa personalisasi versi brand sering kali tidak sepenuhnya sejalan dengan persepsi konsumen. Bagi perusahaan, personalisasi adalah soal ketepatan algoritma. Bagi konsumen, personalisasi adalah soal rasa dimengerti. Kondisi inilah yang memunculkan perbedaan mendasar. Personalisasi berbasis data bekerja dengan logika prediksi. Sistem membaca pola dan menyimpulkan apa yang kemungkinan besar akan dibeli berikutnya. Pendekatan ini sangat efektif secara komersial, tetapi memiliki keterbatasan emosional. Konsumen tidak selalu berada dalam kondisi rasional yang konsisten. Mereka bisa jenuh dengan rekomendasi yang terlalu agresif, merasa “diikuti” oleh iklan, atau justru kehilangan rasa eksplorasi karena semua keputusan sudah diarahkan sistem.

Pada konteks e-commerce, personalisasi yang terlalu mekanis berisiko mengubah interaksi menjadi satu arah. Konsumen tidak lagi merasa berdialog dengan brand, melainkan berhadapan dengan mesin yang terus memprediksi. Perasaan “diprediksi” ini berbeda dengan perasaan “dipahami”. Yang pertama bersifat fungsional, yang kedua bersifat relasional. Fenomena ini semakin terasa di pasar digital yang sangat kompetitif. Ketika semua platform menawarkan pengalaman yang serupa (cepat, relevan, dan praktis) emosi menjadi pembeda yang semakin langka. Konsumen mungkin puas dengan rekomendasi produk, tetapi tidak memiliki ikatan emosional yang cukup kuat untuk bertahan. Hal ini menjelaskan mengapa loyalitas di e-commerce sering kali rapuh dan mudah berpindah, meskipun personalisasi semakin canggih.

Lebih jauh lagi, personalisasi yang tidak disertai pemahaman konteks emosional dapat memicu kelelahan digital. Konsumen merasa terus-menerus ditargetkan, tetapi jarang diberi ruang untuk menyatakan preferensi secara sadar. Personalisasi menjadi akhir dari interaksi, bukan awal percakapan. Padahal, kedekatan emosional justru tumbuh dari rasa didengarkan, bukan sekadar dianalisis. Dalam budaya Indonesia yang cenderung relasional, kebutuhan akan pemahaman ini menjadi semakin penting. Konsumen menghargai perhatian yang kontekstual, bukan hanya relevansi teknis. Ketika personalisasi gagal menangkap dimensi ini, ia kehilangan makna emosionalnya. Pengalaman belanja mungkin efisien, tetapi terasa hampa. Refleksi ini tidak berarti personalisasi harus ditinggalkan. Justru sebaliknya, personalisasi perlu diposisikan ulang. Data seharusnya menjadi alat untuk membuka dialog, bukan menutupnya. Memberi ruang bagi konsumen untuk mengatur preferensi, menjelaskan alasan di balik rekomendasi, dan menghadirkan sentuhan manusia pada momen tertentu dapat mengubah personalisasi dari sekadar prediksi menjadi pengalaman yang lebih bermakna. Pada akhirnya, tantangan e-commerce ke depan bukan lagi tentang seberapa akurat sistem membaca data, melainkan seberapa bijak brand menggunakan data tersebut untuk membangun relasi. Karena pelanggan tidak hanya ingin dilayani dengan cepat, tetapi juga ingin dipahami sebagai manusia.

REFERENCE

Chen, Y., & Prentice, C. (2024). Integrating artificial intelligence and customer experience: A customer journey perspective. Australasian Marketing Journal, 33(2), 141–153. https://doi.org/10.1177/14413582241252904

Retail Asia. (2024). Technology and personalization drive Indonesia’s e-commerce growth. https://retailasia.com/indonesian/event-news/teknologi-dan-personalisasi-mendorong-e-commerce-di-indonesia

Twilio. (2024). State of customer engagement report 2024. https://www.twilio.com/state-of-customer-engagement