Teknologi AI Ubah Cara Pengembang Properti di Surabaya Bidik Calon Pembeli

Persaingan properti di Surabaya bergeser. Pengembang tak lagi cukup mendatangkan banyak calon pembeli lewat iklan digital, tetapi dituntut membaca minat konsumen hingga memastikan setiap peluang penjualan ditindaklanjuti. AtlasGo menjawabnya lewat teknologi AI.

Perusahaan teknologi itu menjalin kerja sama dengan sejumlah proyek milik PT Intiland Grande di Surabaya. Kolaborasi ini menyasar digitalisasi proses pemasaran, mulai dari identifikasi calon pembeli sampai pengelolaan tindak lanjut oleh tenaga penjualan.

Langkah tersebut menandai pergeseran cara pandang pengembang terhadap prospek. Jumlah pengunjung dan formulir yang terisi tidak lagi dianggap ukuran keberhasilan utama.

Proyek Intiland Grande yang Adopsi AI

Penerapan teknologi AI mencakup lima proyek milik PT Intiland Grande di Surabaya. Kelimanya adalah Tierra, Alba, Graha Famili, The Rosebay, dan Graha Natura.

Menurut laporan iNewsSurabaya.id, kerja sama ini berfokus pada digitalisasi proses pemasaran properti. Cakupannya meliputi identifikasi calon pembeli serta pengelolaan tindak lanjut oleh tim penjualan.

Artinya, teknologi tidak berhenti pada tahap mengumpulkan data pengunjung. Sistem juga dipakai untuk memilah prospek mana yang layak diprioritaskan oleh tenaga penjualan.

Lima proyek itu mewakili segmen yang berbeda, dari hunian hingga kawasan dengan karakter tersendiri. Pendekatan serupa diterapkan untuk membaca perilaku konsumen pada masing-masing proyek.

Kritik David Kusnadi soal Mengejar Jumlah Prospek

Co-Founder sekaligus Chief Technology Officer (CTO) AtlasGo, David Kusnadi, menyoroti kebiasaan pengembang menghitung banyaknya calon pembeli. Menurut dia, persoalan utama pemasaran properti bukan sekadar mendatangkan prospek sebanyak mungkin.

Pengembang, kata David, juga perlu mengetahui seberapa besar peluang setiap calon konsumen untuk benar-benar melakukan pembelian.

"Seribu calon pembeli bisa terlihat mengesankan di atas laporan. Tapi bagaimana jika 900 di antaranya bahkan belum siap membeli? Selama ini, pengembang terlalu sibuk menghitung berapa banyak calon pembeli yang datang, sampai lupa memahami siapa yang sebenarnya datang untuk benar-benar segera membeli," ujar David dalam keterangan tertulis.

Pernyataan itu menempatkan kualitas prospek sebagai inti persoalan. Angka besar di laporan pemasaran tidak otomatis berbanding lurus dengan transaksi penjualan.

David menilai pendekatan berbasis jumlah prospek perlu dilengkapi analisis perilaku konsumen. Sebab, banyaknya pengunjung maupun orang yang mengisi formulir belum tentu berujung pada pembelian.

Cara Kerja AI-powered Sales and Marketing Intelligence

Untuk menjawab tantangan itu, AtlasGo mengembangkan teknologi AI-powered sales and marketing intelligence. Sistem ini menggabungkan dua pendekatan sekaligus.

Pertama, analisis perilaku konsumen atau customer behavior analytics. Kedua, pelacakan intensi pembelian atau buyer intent tracking.

• Customer behavior analytics: membaca pola perilaku calon pembeli saat berinteraksi dengan materi pemasaran.
• Buyer intent tracking: melacak seberapa kuat niat beli seorang prospek.
• Identifikasi calon pembeli: memilah prospek berdasarkan kesiapan membeli.
• Pengelolaan tindak lanjut: memastikan tenaga penjualan menangani peluang secara tepat.

Kombinasi kedua pendekatan itu dipakai untuk membantu pengembang memahami siapa yang benar-benar siap membeli. Dengan begitu, tenaga penjualan bisa memusatkan perhatian pada prospek yang paling berpeluang.

Pendekatan semacam ini lazim disebut sales intelligence. Sistem mengolah data interaksi menjadi sinyal yang bisa ditindaklanjuti, bukan sekadar tumpukan laporan.

Bagi pengembang, manfaatnya ada pada efisiensi. Waktu tenaga penjualan tidak habis untuk mengejar prospek yang belum siap membeli.

Mengapa Pemasaran Properti Butuh Analisis Perilaku

Bisnis properti punya siklus keputusan yang panjang. Calon pembeli biasanya membandingkan beberapa proyek, mempertimbangkan lokasi, hingga menimbang kemampuan pembayaran.

Karena itu, data formulir saja tidak cukup menggambarkan kesiapan seseorang. Di sinilah analisis perilaku dan pelacakan intensi pembelian menjadi relevan.

David menegaskan bahwa banyaknya pengunjung tidak selalu mencerminkan minat yang serius. Tanpa pembacaan yang tepat, pengembang berisiko salah mengalokasikan perhatian tim penjualan.

Pandangan itu sejalan dengan praktik pemasaran digital yang makin bergantung pada data. Iklan digital memang mudah mendatangkan traffic, tetapi kualitas traffic menentukan hasil akhir.

Pengalaman serupa juga muncul di sektor lain. Pemanfaatan AI untuk membaca perilaku konsumen dan mengukur efektivitas promosi semakin umum, seperti terlihat pada pembahasan penerapan teknologi AI dalam bisnis yang dilaporkan iNewsSurabaya.id.

Dampak bagi Pengembang dan Tenaga Penjualan

Penerapan AI dalam pemasaran properti mengubah cara kerja tim penjualan. Alih-alih mengejar semua prospek, tenaga penjualan diarahkan pada calon pembeli dengan intensi beli yang lebih jelas.

Perubahan ini berpotensi memangkas pemborosan waktu. Proses tindak lanjut menjadi lebih terukur karena setiap prospek punya konteks perilaku yang bisa dibaca.

Bagi pengembang, efektivitas promosi bisa diukur lebih rinci. Belanja iklan tidak hanya dinilai dari jumlah prospek, tetapi dari seberapa banyak yang benar-benar berpeluang membeli.

Namun, hasil akhir tetap bergantung pada eksekusi di lapangan. Teknologi hanya menyediakan sinyal; keputusan dan pendekatan personal tetap berada di tangan tenaga penjualan.

Kolaborasi AtlasGo dengan lima proyek PT Intiland Grande di Surabaya menjadi contoh bagaimana industri properti mulai merapikan proses pemasaran berbasis data.

Analisis Redaksi

Yang menarik dari langkah ini bukan sekadar label AI-nya, melainkan pengakuan bahwa pengembang selama ini terlalu lama berpatokan pada angka prospek. David Kusnadi menyebutnya dengan gamblang: seribu calon pembeli bisa terlihat mengesankan, tetapi sembilan ratus di antaranya belum tentu siap membeli. Kritik itu menusuk kebiasaan industri yang gemar melaporkan traffic tanpa mengukur kualitas.

Namun, ada catatan penting. Analisis perilaku dan pelacakan intensi pembelian hanya sekuat data yang masuk. Jika data pengunjung dangkal atau tidak konsisten antarproyek, kesimpulan sistem bisa menyesatkan. Penerapan di lima proyek sekaligus menuntut disiplin pencatatan dan pelatihan tim penjualan, bukan sekadar pembelian lisensi teknologi.

Pasar properti Surabaya punya karakter yang tidak seragam. Tierra, Alba, Graha Famili, The Rosebay, dan Graha Natura menyasar segmen yang bisa berbeda. Model AI yang sama belum tentu cocok untuk semuanya tanpa penyesuaian. Karena itu, ukuran keberhasilan sebaiknya bukan pada kecanggihan sistem, tetapi pada perubahan nyata di tingkat konversi dan kualitas tindak lanjut.

Jika terbukti efektif, pendekatan ini bisa menjadi standar baru pemasaran properti di kota besar. Jika tidak, ia hanya akan menambah lapisan laporan baru di atas persoalan lama: prospek banyak, pembeli sedikit.