Tahukah kalian kalau pengumpulan data dapat membantu meningkatkan efisiensi dan profitabilitas bagi sebuah bisnis? Namun, data-data mentah tersebut tidak berguna tanpa interpretasi yang tepat. Karena itu, data analytics hadir sebagai solusi untuk memungkinkan kalian mendapatkan informasi yang ditunjukkan oleh data.

Paul Herrera, COO dan salah satu pendiri Maven Road yang juga anggota dewan Forbes menyatakan kalau data analytics dapat membantu para stakeholders untuk mendapatkan insight dari audiens. Hal ini dapat berguna dalam pengambilan keputusan dan memperkuat strategi pemasaran, agar bisnis yang kalian miliki dapat terus beradaptasi.

Apa itu data analytics dan bagaimana penerapannya dapat meningkatkan efisiensi bisnismu? Simak terus artikel ini untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam.

Data Analytics

Data analytics adalah sebuah disiplin ilmu yang bertujuan untuk menganalisis raw data. Data-data mentah tersebut akan diolah secara otomatis dengan bantuan algoritma dan proses mekanis untuk menampilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia. Informasi tersebut dapat membantu bisnis untuk meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan keuntungan, dan membuat keputusan yang strategis.

Tahap-Tahap Data Analytics

Berikut adalah empat tahapan yang diperlukan untuk melakukan data analytics.

1. Data Mining

Langkah pertama yang perlu dilakukan adalah pengumpulan data dalam jumlah besar atau big data. Seperti namanya, langkah ini melibatkan "penggalian" data dari berbagai sumber yang luas. Data-data tersebut kemudian akan diolah untuk menampilkan informasi yang penting untuk bisnis.

2. Data Management

Setelah mendapatkan informasi dari data mining, langkah berikutnya adalah menciptakan basis data untuk menyimpan dan mengelola informasi tersebut. Untuk memudahkan pengelolaan dan proses analisis informasi tersebut, kalian dapat menggunakan SQL.

3. Statistic Analytic

Langkah berikutnya adalah melakukan analisis statistik. Hasil analisis data yang sudah dikumpulkan dan disimpan akan diterapkan ke dalam model pembelajaran yang dapat membantu proses penafsiran data di masa mendatang. Hal ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman seperti Python maupun alat analisis dan pemodelan grafis seperti RStudio.

4. Data Visualization

Agar data-data tersebut dapat diakses dan dipahami dengan mudah, langkah terakhir yang perlu dilakukan adalah dengan menampilkan visualisasi data, dalam bentuk chart, tabel, atau infographic. Hal ini dapat dilakukan dengan bantuan aplikasi seperti Tableau. 

Jenis-Jenis Data Analytics

1. Descriptive Analytics

Descriptive analytics adalah jenis analitik yang bertujuan untuk menampilkan hal-hal yang terjadi dalam kurun waktu tertentu. Jenis analitik ini mampu memberikan informasi namun tidak dapat menunjukkan alasan dibalik terjadinya fenomena tersebut. Informasi ini biasa ditampilkan dalam bentuk visual yang mudah ditafsirkan seperti chart atau diagram.

Contoh : Data visualization dari Google Analytic mampu menampilkan informasi apabila terjadi penurunan atau peningkatan jumlah pembelian pada periode waktu tertentu. Namun untuk menemukan alasan dibalik terjadinya fenomena tersebut, dibutuhkan proses analisis lanjutan.

2. Diagnostic Analytics

Diagnostic analytics adalah proses menggunakan data untuk menemukan penyebab terjadinya suatu hal. Proses ini dapat dianggap sebagai tahap lanjutan dari descriptive analytic yang bertujuan mengidentifikasi kejadian yang berlangsung.

Pada tahap ini, kalian memerlukan seorang data analyst. Data analyst akan mampu melakukan diagnosis untuk menemukan penyebab terjadinya fenomena yang ditunjukkan oleh descriptive analytics melalui beberapa metode pengolahan data.

3. Predictive Analytics

Predictive analytics adalah data analytics yang berfungsi untuk memberikan prediksi tentang kemungkinan-kemungkinan yang akan terjadi pada periode mendatang. Prosesnya adalah dengan menggunakan history data dari periode sebelumnya yang dimasukkan ke suatu model machine learning. Dari proses tersebut akan didapatkan beberapa skenario atau prediksi akan sesuatu yang dapat terjadi pada periode selanjutnya.

Untuk dapat melakukan predictive analytics, kalian memerlukan data scientist yang memahami teknik analisis dan pengolahan data serta pembuatan model machine learning.

Contoh dari predictive analytics adalah seperti rekomendasi produk pada situs e-commerce. Machine learning mengumpulkan data-data yang berasal dari riwayat pembelian untuk memberikan rekomendasi produk-produk yang dapat menarik minat konsumen.

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics adalah jenis data analytics yang bertujuan memberikan rekomendasi terkait tindakan yang perlu dilakukan. Prescriptive analytics bekerja dengan cara menggabungkan data yang tersedia dengan prediksi untuk periode berikutnya untuk memberikan pertimbangan perihal semua keputusan yang dihasilkan untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Dapat dikatakan sebagai tahap akhir dari data analytics karena prosesnya yang kompleks.

Contoh : Penerapan prescriptive analytics pada product management. Prescriptive analytics dapat membantu menentukan fitur-fitur apa yang harus dimasukkan atau ditinggalkan dalam sebuah produk, serta apa yang perlu diubah untuk memastikan pengalaman pengguna yang optimal.

Product manager dapat mengumpulkan informasi menggunakan survey pelanggan, menguji versi beta produk, melakukan market research terhadap kelompok non-pengguna, serta mengumpulkan data mengenai interaksi pengguna saat menggunakan produk. Data-data tersebut dapat dianalisis secara manual atau menggunakan algoritma, untuk mengenali sebuah fenomena yang terjadi, menemukan penyebabnya, dan memprediksi kemungkinan pengulangan fenomena tersebut.

Manfaat Data Analytics Bagi Bisnis

1. Mendapatkan Informasi Yang Komprehensif Terhadap Target Market

Dengan menganalisis data pelanggan, kalian dapat memahami preferensi mereka dengan lebih baik. Ini memungkinkan kalian untuk menyediakan produk dan layanan yang lebih sesuai dengan kebutuhan mereka, yang pada akhirnya akan meningkatkan loyalitas pelanggan.

2. Membuat Keputusan Secara Efektif dan Efisien

Menggunakan data analytics memiliki keunggulan kompetitif yang lebih besar. Merespon perubahan pasar dan membuat keputusan bisnis jadi lebih cepat dan efisien dengan menggunakan pendekatan berbasis data. Selain itu, data analytics juga dapat melacak hal-hal apa saja yang dilakukan oleh kompetitor.

3. Menciptakan Strategi dan Marketing Campaign Yang Terarah

Data analytics dapat membantu marketing campaign untuk menjangkau audiens yang tepat. Dengan menganalisis tren dan mengevaluasi data transaksi, perusahaan dapat menciptakan iklan dan strategi marketing yang tepat untuk mencapai segmen konsumen baru atau berkembang, serta meningkatkan efisiensi dari usaha pemasaran secara keseluruhan.

4. Meningkatkan Fungsi Operasional dan Meminimalkan Resiko

Dengan menganalisis data operasional, kalian dapat mengidentifikasi area dimana kalian dapat menghemat biaya dan meningkatkan efisiensi. Misalnya, jika hasil analisis data menunjukkan bahwa kalian bisa mengurangi pemborosan bahan baku, kalian dapat segera memperbaiki masalah tersebut. Hal ini dapat menurunkan biaya operasional dan meningkatkan keuntungan.

5. Mengidentifikasi Peluang Untuk Pengembangan Produk atau Layanan Baru

Dalam hal inovasi, data analytics memungkinkan bisnis memahami kebutuhan pasar, mengidentifikasi kesenjangan produk atau layanan, dan mengembangkan penawaran baru untuk memenuhi kebutuhan ini. Wawasan dari analisis data juga memungkinkan perusahaan untuk memperbaharui produk atau layanan yang sudah ada sesuai dengan perubahan permintaan pasar.

•••

Kesimpulan

Data analytic merupakan hal penting yang dapat mendorong pertumbuhan bisnis. Data analytics dapat membantu kalian untuk membuat keputusan strategis dan meningkatkan efisiensi bisnis. Jadi, jangan ragu untuk mulai mengimplementasikan data analytics bagi bisnis kalian.

Kalian bisa mulai dengan berkolaborasi bersama GoesDigital. Melalui penerapan teknik data analytic, gali informasi tentang kebutuhan konsumen dan temukan peluang baru untuk mengembangkan bisnismu.