PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 3 Jam 58 Menit 25 Detik 

4 Contoh Teknik Analisis Data yang Impactful di Era Digital

Belajar Data Science di Rumah 29-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3654d28b871548e4ecc0d02fa4bebc66_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data merupakan metode atau cara yang diterapkan untuk memproses data menjadi sebuah informasi yang berguna. Pekerjaan ini dilakukan oleh ahli data profesional. Penerapan metode analisis data tidak bisa sembarangan karena bisa menjadi fatal pada hasil analisis nantinya. Informasi yang diperoleh dari data dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. Tentu akan berpengaruh kedepannya jika informasi yang kurang tepat karena penerapan metode yang tidak sesuai tersebut digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. 


Semakin hari tidak bisa kita pungkiri bahwa hampir seluruh aktivitas di digitalisasi. Seperti berbelanja, mendaftar pekerjaan, memesan tiket perjalanan, dan lain sebagainya dalam bentuk aplikasi maupun website. Tak jarang juga berbagai produk dipromosikan melalui media sosial. Untuk meningkatkan performa maka data yang ada perlu dianalisis menggunakan metode tertentu. Terdapat beberapa teknik analisis data yang sering digunakan di era digital. Beberapa diantaranya akan kita bahas di artikel kali ini. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Digital Marketing

Teknik Analisis Data

Pembahasan mengenai digital marketing sudah tidak asing saat ini. Mengingat media sosial menjadi salah satu sarana promosi berbagai produk. Kita bisa dengan mudah menemukan webinar atau workshop mengenai digital marketing dengan para narasumber yang ahli di bidangnya. 


Bahkan ada juga yang gratis. Bagi marketer, data adalah komponen yang sangat penting untuk melakukan digital marketing. Digital marketing akan fokus mencari data yang diperlukan, memiliki pemahaman kontekstual, teliti, dan memahami apa yang sedang diukur serta bagaimana cara menghitungnya. Adapun macam jenis pengukuran pemasaran yaitu sebagai berikut:


  • Matriks bisnis untuk memberikan gambaran umum terkait analisis data penting sebelum melakukan pemasaran digital.

  • Matriks konversi untuk mengetahui seberapa efektif dalam mengubah pengunjung menjadi pembeli.

  • Matriks pemasaran untuk menunjukkan hal lainnya yang muncul sebelum konversi, misalnya banyaknya kunjungan, rasio klik tayang, dan lain sebagainya.


Hasil yang diperoleh nantinya dapat digunakan untuk menentukan strategi bisnis di masa mendatang demi meningkatkan performa bisnis perusahaan. 


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Web Performance

Teknik Analisis Data

Website merupakan teknologi yang juga banyak digunakan pemasaran hingga pemesanan produk. Tidak hanya itu, beberapa perusahaan juga memberikan fitur tertentu dan diskon menarik untuk semakin menarik pelanggan mengakses websitenya. Pelanggan-pelanggan ini tentu berasal dari berbagai rentang umur, pekerjaan, domisili, dan lainnya. 


Melalui data-data tersebut perusahaan dapat membangun identitas sebuah brand agar mampu bersaing dengan brand lainnya dengan menggunakan Google Analytics. Dengan menggunakan Google Analytics perusahaan dapat memahami perilaku, rentang usia, dan lainnya yang berkaitan dengan interaksi pengunjung di situs website perusahaan. 


Hasil analisis data bisa digunakan perusahaan untuk membantu membangun brand identity, meningkatkan kualitas website perusahaan, hingga meningkatkan penjualan produk. Ketika menggunakan Google Analytics, kita perlu memahami lebih dulu istilah-istilah yang ada di dalamnya. Kemudian baru kita mulai membaca data dengan cara-cara diantaranya memeriksa matriks realtime, mengetahui demografi audiens. 


Mengamati perilaku pengunjung, melihat traffic website, mengetahui sumber traffic, dan memeriksa kecepatan website. Review atau pengalaman yang dibagikan pelanggan saat mengunjungi dan berbelanja melalui website juga mampu menjadi pedoman perusahaan untuk meningkatkan performa website semakin baik.


3. Market Basis Analysis

Salah satu teknik yang sering digunakan dalam analisis data adalah Association. Teknik ini disebut juga dengan Market Basket Analysis. Tujuan dari metode ini adalah untuk menemukan produk apa yang bisa dijual bersamaan dan mencari tahu aturan atau penyebab kesamaan produk tersebut. Metode association sering digunakan dalam dunia bisnis. 


Dalam bisnis adalah hal yang umum untuk menganalisa tabel penjualan dan mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Data pembeli yang sama digunakan untuk melihat kebiasaan pelanggan dan mengidentifikasi kelompok produk yang memiliki kesamaan. 


Misalnya pelanggan setiap membeli roti pasti juga membeli selai atau setiap membeli gula pasti juga membeli teh. Setiap item yang digunakan akan menjadi pertimbangan ketika menerapkan metode association. Dari sini perusahaan dapat mengkombinasikan beberapa produk ke dalam promo seperti paket hemat atau diskon produk sehingga penjualan jadi meningkat.


4. Customer Relationship Management

Teknik Analisis Data

Di era digitalisasi ini, hampir semua memiliki dan menggunakan media sosial secara aktif. Hal ini dimanfaatkan berbagai bidang industri untuk membuat promosi di berbagai media sosial agar produknya semakin dikenal oleh masyarakat dan memperluas target marketnya. Promosi produk tentu tidak dilakukan sembarangan melainkan dengan menerapkan strategi. 


Customer Relationship Management (CRM) merupakan strategi yang dapat membantu perusahaan membangun komunikasi yang aktif ke dalam dan keluar perusahaan, melakukan analisis, serta mengatur berbagai data perusahaan yang berkaitan dengan pelanggan. Adapun istilah-istilah dasar yang ada dalam CRM yaitu on-premise CRM, cloud CRM, CRM entity, dan Lead. 


Dengan CRM perusahaan dapat mengidentifikasi pelanggan potensial yang bisa ditarik kembali perhatiannya seperti penawaran sehingga pelanggan akan membeli kembali produk di masa mendatang. Selain itu hal ini juga dapat memberikan pengalaman yang berkesan tentang brand perusahaan. 


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Selain untuk keperluan akademik, analisis data juga penting untuk kepentingan bisnis. Oleh sebab itu perusahaan banyak mencari ahli data yang akan bertanggung jawab menganalisis data perusahaan. Bahkan orang-orang berlatar belakang non IT pun tertarik dengan profesi data. 


Namun bagi pemula tentu perlu usaha ekstra untuk memahami tentang data. Tips untuk pemula di bidang data salah satunya dengan mengikuti kursus data science. Kamu akan belajar data secara bertahap mulai dari nol hingga mahir dengan kasus nyata di dunia data. 


Yuk, gabung di DQLab.id! Dapatkan akses belajar data science dengan Python dan R gratis dan bersertifikat.


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :