Analisis data harus dilakukan dengan berbagai metode dan teknik tertentu terlebih dahulu untuk bisa menghasilkan insight. Metode analisis data mengubah data mentah yang dikumpulkan menjadi informasi yang bisa digunakan bisnis untuk menyusun strategi yang lebih efektif.
Lalu, apa saja metode dan teknik analisis data yang bisa membantu bisnis mengoptimalkan strategi mereka? Temukan jawabannya dengan membaca artikel ini sampai selesai.
Contents
Analisis Regresi
Metode analisis data yang pertama adalah analisis regresi. Teknik ini digunakan untuk memahami hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas dalam suatu fenomena tertentu. Variabel terikat adalah hasil atau aspek yang ingin diukur atau diprediksi oleh bisnis, seperti penjualan, jumlah pelanggan, atau tingkat konversi.
Di sisi lain, variabel bebas adalah faktor-faktor yang diyakini dapat memengaruhi variabel terikat tersebut, seperti harga, promosi, atau lokasi penjualan.
Tujuan utama dari analisis regresi adalah untuk memahami sejauh mana satu atau lebih variabel bebas dapat memengaruhi variabel terikat.Â
Sebagai contoh, bisnis ingin memahami hubungan antara jumlah dana yang dikeluarkan untuk iklan Google dengan pendapatan penjualan. Dalam kasus ini, variabel terikatnya adalah pendapatan penjualan, yaitu hasil yang ingin diprediksi atau ditingkatkan.Â
Sementara itu, variabel bebasnya adalah jumlah dana yang dihabiskan untuk iklan Google, di mana bisnis ingin mengetahui apakah alokasi dana ini memberikan dampak signifikan pada penjualan.
Jika analisis menunjukkan adanya korelasi positif, maka bisnis mendapatkan insight bahwa makin besar dana yang dialokasikan untuk iklan Google, makin tinggi pula pendapatan yang diperoleh. Namun, jika hasilnya menunjukkan tidak ada korelasi, maka bisnis dapat menyimpulkan bahwa iklan Google tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap penjualan.
Berdasarkan hasil analisis ini, bisnis dapat mengambil keputusan strategis mengenai pengelolaan anggaran iklan, seperti apakah perlu meningkatkan, mengurangi, atau mempertahankan nominal dana yang digunakan untuk iklan Google.
Tetapi Perlu diingat,
Analisis regresi tidak dapat digunakan untuk menentukan hubungan sebab-akibat secara langsung. Meskipun analisis menunjukkan adanya korelasi positif, bisnis tidak bisa langsung menyimpulkan bahwa korelasi tersebut merupakan hubungan yang pasti. Untuk memastikan hal tersebut, bisnis memerlukan analisis lain sebagai pendukung untuk menentukan apakah benar ada hubungan sebab-akibat antara kedua variabel.
Analisis Faktor
Analisis faktor adalah teknik yang digunakan dalam analisis regresi untuk menyederhanakan dan mengurangi jumlah variabel yang besar dengan cara mengelompokkan variabel-variabel tersebut ke dalam beberapa faktor yang lebih mudah dikelola.Â
Sederhananya, daripada bisnis harus mengelola ratusan atau bahkan ribuan variabel yang berbeda, analisis faktor memungkinkan untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok variabel yang saling berkaitan dan menggabungkannya menjadi faktor-faktor yang lebih ringkas dan relevan.
Selain itu, analisis faktor membantu bisnis untuk menemukan pola tersembunyi dalam data yang mungkin tidak terlihat dengan metode analisis biasa. Teknik ini memungkinkan bisnis untuk mengelompokkan variabel-variabel yang saling berkaitan menjadi faktor-faktor yang lebih mudah dipahami, seperti mengukur kekayaan, tingkat kepuasan konsumen, atau daya beli. Â
Contohnya, jika bisnis ingin mengukur daya beli konsumen melalui survei dengan puluhan hingga ratusan pertanyaan, bisnis akan mendapatkan dataset yang besar berisi jawaban konsumen. Alih-alih melihat satu per satu jawaban dari konsumen, bisnis bisa menggunakan analisis faktor untuk mengelompokkan jawaban yang serupa. Â
Misalnya, dalam survei terdapat dua pertanyaan: “Berapa pengeluaranmu dalam sebulan?” dan “Berapa banyak uang yang rela kamu keluarkan untuk membeli perawatan rambut?” Jika kedua pertanyaan ini menunjukkan korelasi positif, analisis faktor akan mengelompokkan keduanya dalam satu kategori, misalnya “daya beli konsumen”.Â
Dengan cara ini, bisnis dapat menyederhanakan data dan menemukan insight yang lebih berguna untuk mengambil keputusan yang lebih tepat.
Analisis Cohort
Analisis cohort adalah metode untuk mengelompokkan subjek atau individu berdasarkan kesamaan karakteristik atau perilaku dalam periode waktu tertentu.Â
Lebih jelasnya, analisis cohort fokus pada kelompok orang yang memiliki karakteristik atau tindakan yang sama pada jangka waktu tertentu untuk menganalisis pola atau trend yang muncul di dalam kelompok tersebut.
Misalnya, bisnis ingin melihat perilaku pelanggan yang membeli produk tertentu pada tahun 2023. Semua pelanggan yang melakukan pembelian pada tahun tersebut dapat dikelompokkan dalam ‘2023 cohort’.
Cara kerja analisis cohort dimulai dengan membentuk grup atau cohort terlebih dahulu. Setelah itu, amati perilaku mereka dari waktu ke waktu untuk melihat pola yang muncul. Dengan melakukan hal ini, bisnis bisa mengidentifikasi pola-pola tertentu, seperti perubahan kebiasaan konsumen, tingkat retensi, atau respons terhadap promosi.
Dengan menggunakan analisis cohort, bisnis dapat mengidentifikasi preferensi dan perilaku masing-masing kelompok, sehingga mereka bisa menyesuaikan produk atau layanannya untuk lebih relevan dengan kebutuhan setiap cohort.
Analisis Cluster
Cluster analysis adalah metode yang digunakan oleh bisnis untuk mengidentifikasi struktur atau pola yang ada dalam data. Sederhananya, teknik ini mengelompokkan data yang memiliki kesamaan satu sama lain ke dalam satu cluster.
Contohnya, jika area A dan B memiliki mayoritas penduduk yang berusia antara 18 hingga 40 tahun dan sebagian besar dari mereka memiliki pendidikan di atas SMA, maka kedua area ini bisa dijadikan satu cluster karena adanya kesamaan demografi.
Dengan menggunakan cluster analysis, bisnis dapat lebih mudah memahami segmen-segmen pasar yang ada, menemukan pola  perilaku konsumen, dan merancang strategi yang lebih terfokus dan relevan untuk setiap kelompok, sesuai dengan karakteristik unik mereka.
Analisis Sentimen
Terakhir, ada analisis sentimen yang sangat berguna bagi bisnis untuk mengoptimalkan kinerja perusahaan. Analisis sentimen, atau yang juga dikenal sebagai analisis teks, adalah metode analisis data kualitatif yang digunakan untuk menggali trend dan pola dari data teks guna memahami bagaimana perasaan konsumen terhadap suatu brand, produk atau jasa.
Tujuan utama dari analisis ini adalah untuk menginterpretasikan dan mengklasifikasikan emosi yang terkandung dalam teks, seperti komentar pelanggan, ulasan produk, atau percakapan di media sosial. Dengan melakukan ini, bisnis dapat mengetahui apakah perasaan konsumen cenderung positif, negatif, atau netral terhadap produk dan jasa yang mereka tawarkan.
Lebih Dekat ke Pelanggan dengan LOKASI Intelligence
LOKASI Intelligence adalah platform analitik geospasial yang terintegrasi dengan location intelligence dan data berbasis lokasi. Dengan LOKASI, bisnis bisa melakukan analisis cluster untuk lebih memahami karakteristik dan kebutuhan target pasar mereka.
LOKASI juga dilengkapi dengan berbagai jenis data lokasi, seperti demografi, tingkat keramaian (people traffic), status sosial ekonomi, data bencana, dan banyak lagi. Semua informasi ini memungkinkan bisnis untuk menggali insights yang lebih dalam tentang pelanggan, serta membuat keputusan yang lebih tepat dalam merencanakan pengembangan produk, pemasaran, atau ekspansi bisnis.
Pelajari lebih lanjut bagaimana LOKASI Intelligence dapat membantu bisnis dengan hubungiÂ
email : [email protected]Â atau WA : 087779077750
FAQ
Metode analisis data ada apa saja?
Metode analisis data ada analisis regresi, analisis faktor, analisis cohort, analisis cluster, dan analisis sentiment.
4 Langkah analisis data?
Langkah analisa data adalah pengumpulan data yang diperlukan, kemudian dipilih dan dibersihkan, selanjutnya dianalisis dan di presentasikan.
Apa arti metode analisis?
Metode analisis adalah proses mengubah data mentah yang dikumpulkan menjadi informasi yang relevan.Â