Data Analitik – Seperti yang kita ketahui data merupakan aset penting yang dimiliki oleh perusahaan. Data ini misalnya catatan transaksi keuangan, database pelanggan, survei kepuasan pelanggan, atau bukti rekaman komunikasi melalui email dan pesan.
Sayangnya, tidak banyak pelaku bisnis yang memahami bahwa data diatas apabila diolah dengan baik dan efektif dapat memberikan manfaat yang besar bagi perusahaan.
Data analytics dapat mengolah data-data tersebut dan menghasilkan laporan yang dapat membantu perusahaan untuk mengoptimalkan performa proses bisnis mereka hingga meningkatkan pendapatan.
Memahahami Data Analytics
Secara sederhananya pengertian data analytics adalah sebuah proses analisis data-data mentah untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi tersebut serta wawasan yang dapat ditindaklanjuti (actionable insights).
Data ini kemudian diubah menjadi suatu gambaran besar informasi yang dapat memudahkan perusahaan untuk mendapatkan hasil akhir yang lebih tepat dan akurat.
Data analitik sendiri umumnya menggali dan mengidentifikasi, masalah apa yang sedang dihadapi, hal apa saja yang dapat dilakukan di masa depan dan bisa digunakan juga untuk melihat tren pasar yang sedang terjadi, preferensi pelanggan, serta informasi lain yang dibutuhkan untuk membantu membuat lebih banyak keputusan yang ditujukan untuk bisnis.
Selain itu, data analitik terdiri dari beberapa rangkaian proses, yakni:
- Mengevaluasi kasus
- Mengidentifikasi data
- Penyaringan data
- Ekstraksi data
- Validasi dan pembersihan data
- Agregasi & representasi data
- Analisis data
- Visualisasi data
- Pemanfaatan hasil analisis.
4 Jenis Data Analitycs
Terdapat empat jenis data analitik yang digunakan di hampir semua bisnis yaitu descriptive, diagnostic, predictive dan prescriptive. Keempat jenis tersebut saling terhubung satu sama lain.
Descriptive analytics
Tipe data analitik yang pertama adalah descriptive analytics atau bisa juga disebut sebagai tipe yang paling mudah dan pengolahan data yang paling umum digunakan dalam bisnis saat ini.
Analytics ini menggunakan berbagai macam data untuk memberikan gambaran mengenai “apa saja yang telah terjadi” dalam bisnis dan bagaimana hal itu bisa berbeda dengan periode lainnya dalam kurun waktu yang sama.
Contoh descriptive analytics lainnya adalah untuk menjawab pertanyaan seperti “siapa penyetok barang terbesar untuk komoditas barang X”, “ hal apa yang memakan anggaran terbesar perusahaan”.
Dalam tipe analitik ini kita hanya bisa mendapatkan informasi sederhana seperti jumlah pengunjung dalam satuan waktu, website mana yang paling sering dikunjungi, perubahan harga dari tahun ke tahun, total pelanggan, dan pertumbuhan penjualan dari bulan ke bulan.
Informasi tersebut biasanya ditampilkan dalam bentuk tabel maupun grafik tergantung dengan jenis data serta hasil yang ingin didapatkan.
Melalui descriptive analytics perusahaan dapat mengetahui dan menandai mana yang menjadi kekuatan dan kelemahan perusahaan. Nantinya, informasi ini akan digunakan untuk strategi manajemen selanjutnya.
Diagnostic analytics
Setelah kita mengetahui apa saja yang terjadi dalam bisnis melalui descriptive analytics, jenis selanjutnya yakni diagnostic analytics yang bertugas untuk memberikan jawaban mengenai “mengapa hal tersebut bisa terjadi”.
Seperti misalnya “mengapa perusahaan mengalami kerugian setelah menerapkan strategi A”, atau “ apa yang salah dengan strategi B”.
Diagnostic analytics biasanya dilakukan menggunakan beberapa cara seperti penggalian data yang lebih dalam dan juga korelasi data.
Disini, data analis akan mengidentifikasi apakah ada acara atau event yang mempengaruhi perubahan atau berhubungan dengan kerugian tersebut.
Predictive analytics
Predicative analytics memiliki kegunaan untuk memprediksi sesuatu yang akan datang. Analisi ini bergantung pada pemodelan statistik yang memerlukan tambahan teknologi seperti machine learning dan juga sumber daya manusia berkompeten untuk membuat suatu prediksi.
Perlu diingat,
bahwa prediksi ini hanyalah sebuah perkiraan saja sedangkan untuk keakuratannya sangat bergantung pada data yang berkualitas dan detail.
Di dalam tahap ini, data analis akan memberikan insights yang dapat ditindaklanjuti dan informasi yang berdasarkan data. Kedua hal tersebut nantinya digunakan oleh perusahaan sebagai acuan untuk membuat langkah bisnis selanjutnya.
Predictive analytics biasanya melibatkan analisis regresi, prediksi, statistik multivariat, pencocokan pola, dan pemodelan prediktif.
Teknik tersebut lebih sulit untuk digunakan oleh perusahaan. Sebab, mereka membutuhkan sejumlah besar data berkualitas tinggi.
Selain itu, teknik ini juga membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang statistik dan bahasa pemrograman seperti R dan Python.
Pengaplikasian bisnis dari predicative analytics, meliputi:
- Penilaian resiko
- Prediksi penjualan
- Menggunakan segmentasi pelanggan untuk menentukan prospek mana yang memiliki nilai konversi yang baik
- Analisis prediktif dalam tim sukses pelanggan
Prescriptive analytics
Prescriptive analytics adalah tipe analisis yang akan memberikan jawaban mengenai bagaimana seharusnya perusahaan menghadapi tantangan yang akan datang, langkah apa yang sebaiknya diambil dan lainnya
Prescriptive analytics sendiri memanfaatkan teknologi yang canggih dan praktik data. Salah satunya adalah Artificial Intelligence (AI).
Sistem AI membutuhkan banyak data yang nantinya digunakan untuk pemberitahuan keputusan. Sistem AI yang bagus mampu mengkomunikasikan keputusan tersebut dan bahkan menerapkannya.
Dengan memanfaatkan teknologi AI, proses bisnis bisa dijalankan dan dioptimalkan setiap hari.
Saat ini kebanyakan perusahaan besar seperti Google, Facebook, dan Apple menggunakan analytics preskriptif dan AI untuk meningkatkan decision making mereka.
Pentingnya Data Analitik
Bisnis hari ini akan sangat membutuhkan data analytics. Sebab, dengan menggunakannya perusahaan dapat meningkatkan hasil keputusan baik itu keputusan macro, micro, real-time, strategic, taktikal maupun operasional.
Selain itu, data analytics membantu bisnis untuk mengeksplor dan menemukan cara yang lebih efektif dan efisien untuk menjalankan bisnis yang pada akhirnya akan mengurangi biaya.
Perusahaan juga dapat memanfaatkan data analytics untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan mengidentifikasi serta menganalisis tren pasar dan kepuasan pelanggan.
Hasil dari analisis tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan produk maupun layanan atau membuat produk baru guna memenuhi kebutuhan pasar tersebut.
Manfaat Data Analitik
Data analytics memiliki banyak kegunaan untuk bisnis, seperti:
- Mempermudah dalam perhitungan statistik
Data analytics dapat memberikan kemudahan dalam hal perhitungan serta analisis data yang berkaitan dengan statistika. Sehingga karyawan tidak perlu mengalami kesusahan untuk menganalisa data statistika secara manual.
- Memberikan efisiensi waktu perhitungan
Penggunaan data analytics ini sendiri akan mempersingkat waktu pengerjaan data statistik. Sehingga, karyawan pun tidak perlu menghabiskan banyak waktu hanya untuk melakukan perhitungan saja, melainkan dapat melakukan pekerjaan lain.
- Menghasilkan gambaran atau perhitungan yang baik, akurat, serta reliable
Analisis yang memanfaatkan data analytics akan menghasilkan data yang akurat serta reliabel yang dapat membantu perusahaan mengurangi resiko kesalahan dalam proses analisis statistika.
- Dapat membantu dalam melakukan riset pasar
Apapun perusahaannya pasti membutuhkan yang namanya riset pasar. Sebab, dengan melakukan hal tersebut perusahaan mengetahui keinginan dan kemampuan pasar dalam merespon produk yang telah mereka keluarkan.
Proses analisis pasar ini akan lebih mudah dengan menggunakan data analytics dimana mereka memberikan gambaran menyeluruh mengenai apa yang sudah terjadi dan apa yang akan terjadi kedepannya.
- Membantu memperkirakan perilaku penjualan dan pembelian kedepannya.
- Untuk mengevaluasi keefektifan kampanye marketing.
- Mengidentifikasi peluang untuk inovasi dan membuat aliran pendapatan baru.
Optimalkan Upaya Pemasaran dengan LOKASI Intelligence
Selain manfaat yang telah disebutkan diatas, data analytics juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan upaya pemasaran dengan melakukan penargetan dan personalisasi yang lebih akurat.
Saat ini, mayoritas pelanggan menginginkan perusahaan untuk memperlakukan mereka sebagai satu individu dan personalisasi marketing mampu melakukan hal tersebut. Keuntungan melakukan personalisasi ini misalnya meningkatkan customer engagement, reetensi pelanggan, hingga meningkatkan pendapatan.
Kini, pelaku bisnis dapat dengan mudah melakukan pengoptimalan ini melalui penggunaan LOKASI Intelligence. Sebuah platform yang menggabungkan antara sistem informasi geografis, big data spasial, dan data analytics dengan menggunakan machine learning.
LOKASI Intelligence memiliki telco data yang mampu menyediakan informasi mengenai perilaku pelanggan, asal pelanggan, toko mana saja yang sering mereka kunjungi, dan produk apa yang sering mereka beli.
Dari informasi tersebut, bisnis dapat membuat pesan, konten, atau promo-promo yang disesuaikan dengan preferensi setiap pelanggan.
Pelajari lebih lanjut mengenai LOKASI Intelligence dan telco data kami dengan menghubungi [email protected] atau WhatsApp di 087779077750.
