4 Macam Teknik Analisis Data Penting Untuk Marketing

Seorang data analyst memerlukan keterampilan dalam analisis data untuk membantu bisnis berkembang. Teknik analisis data ini berguna karena mampu melihat pola pada suatu data. Pola ini memberikan insight sehingga keputusan pengembangan bisnis lebih efektif dan efisien. Proses analisa data membutuhkan kemampuan seorang praktisi data dalam hal statistik, programming, dan visualisasi data agar informasi yang diperoleh mudah diterima oleh berbagai latar belakang individu. Selain hal tersebut, masing-masing data juga memerlukan pendekatan analisis yang khusus sehingga penting untuk mengetahui kapan menggunakan teknik tertentu. 

Teknik analisis data sangat beragam. Salah satunya analisis data. Tujuan dari analisis data adalah mentransformasi data menjadi suatu informasi yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan yang lebih tepat. Ini diharapkan dapat meningkatkan bisnis perusahaan. Oleh karena itu, teknik analisis data penting agar tidak terjadi salah interpretasi dalam informasi yang diperoleh. Bisa jadi insight yang didapatkan tidak akurat karena teknik yang dipilih kurang tepat. Bagi Sahabat DQ, penting untuk mengenal macam-macam teknik analisis data sebagai pondasi mempelajari ilmu data science. Artikel kali ini akan membahas empat teknik analisis data terutama yang berkaitan dengan kebutuhan marketing. Yuk, simak penjelasannya!

1. Predictive Analytics

Predictive analytics bertujuan untuk memperkirakan kemungkinan yang terjadi di masa mendatang dengan tingkat kepastian yang tinggi. Biasanya data scientist menggunakan data dari periode sebelumnya sebagai acuan atau informasi. Kemudian data tersebut dianalisis menggunakan machine learning untuk mendeteksi pola atau ten. Predictive analytics penting di bidang marketing karena dapat digunakan untuk memperkirakan kondisi di masa mendatang.

Misalnya sebuah hotel ingin memperkirakan jumlah pelanggan yang nantinya tinggal saat liburan natal dan tahun baru.  Dengan teknik predictive analytics, maka dapat tim marketing dapat memastikan bentuk strategi atau promosi apa yang tepat agar mampu mencapai target dari hasil prediksi. Dari sisi lain, mungkin tim SDM ingin memastikan bahwa mereka memiliki karyawan yang cukup untuk bekerja di waktu tersebut sehingga tingkat kepuasan pelanggan juga meningkat. Predictive analytics memiliki beberapa subteknik yang sering digunakan, yaitu:

• Linear regression

• Time series analysis

• Data mining

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Descriptive Analytics

Descriptive analytics adalah langkah awal dalam tahap analisis data. Teknik ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran umum atau deskripsi dari data yang dimiliki saat ini. Teknik ini tentunya kurang tepat untuk pengambilan keputusan, namun cukup baik untuk mengetahui kondisi saat ini berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Seorang data science tidak memerlukan teknik yang kompleks dalam melakukan descriptive analytics, namun justru memerlukan daya nalar dan rasa ingin tahu yang lebih sehingga informasi yang didapatkan dapat mendalam. 

Sahabat DQ dapat menampilkan hasil proses descriptive analytics dalam berbagai bentuk. Misalnya tabel distribusi frekuensi, diagram histogram, boxplot untuk mengetahui nilai mean, atau angka sederhana berupa nilai standar deviasi. Hasil dari descriptive analytics biasanya berupa interpretasi seberapa beragamnya data yang kita miliki, apakah sudah bisa digunakan untuk mewakili populasi, apakah data sudah bersih atau terdapat missing value, apakah variabel yang dikumpulkan sudah cukup untuk digunakan pada tahap selanjutnya, apakah ada data yang justru tidak mewakili tujuan penelitian selanjutnya. 

Pertanyaan-pertanyaan tersebut tentunya berasal dari rasa ingin tahu data science. Sebab jika hasil descriptive analytics tidak mendalam, berakibat pada hasil analisis selanjutnya dan insight yang diperoleh bisa jadi tidak akurat. 

Untuk tim marketing, proses descriptive analytics tidak kalah pentingnya seperti predictive analytics. Dengan mengetahui data saat ini, maka tim marketing dapat mengetahui apakah produk tertentu telah sesuai segmentasi pelanggannya. Bahkan teknik ini juga bisa digunakan untuk mengetahui insight dari kompetitor. Perkembangan bisnis kompetitor dengan mudah dapat dianalisis melalui descriptive analytics.

3. Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics adalah proses analisis yang mengkombinasikan analisis deskriptif dan analisis prediktif. Inilah mengapa penting untuk mengetahui data dari kedua proses sebelumnya. Tujuan dari proses prescriptive analytics adalah memberikan saran berdasarkan deskripsi dan prediksi yang telah digunakan. Diperlukan kombinasi algoritma bahkan artificial intelligence untuk melakukan prescriptive analysis. Kelebihan dari proses ini bukan hanya memberikan gambaran umum data dan memprediksinya, namun juga sekaligus menjelaskan alasan mengapa saran tersebut baik dilakukan.

Beberapa penggunaan prescriptive analytics dalam industri yaitu memaksimalkan keuntungan dengan ketersediaan bahan-bahan dasar produk, perumusan strategi market berdasarkan harga produk yang ideal, mengamati keadaan ekonomi dunia dan mendapatkan beberapa opsi yang bisa dilakukan untuk bertahan di industri tertentu. 

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

4. Diagnostic Analytics

Diagnostic analytics adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mencari tahu penyebab munculnya data. Teknik ini dilakukan setelah data science mengumpulkan dan menyatukan beragam data dari berbagai sumber. Untuk memaksimalkan model analisis ini, kalian bisa menggunakan operasi OLAP (Online Analytical Processing). Proses ini mampu bekerja secara cepat dalam memanipulasi dan menyimpan informasi. Beberapa contoh penggunaan OLAP pada industri adalah laporan penjualan, pemasaran, dan keuangan.

Teknik yang digunakan pada diagnostic analytics antara lain data discovery, drill-down, data mining, dan korelasi. Dalam proses data discovery, data diidentifikasi untuk membantu proses menginterpretasikan hasil. Selanjutnya proses drill-down melibatkan pemfokusan pada segi yang lebih spesifik dari data tersebut. Data mining adalah proses untuk mencari informasi dari data tersebut. Sedangkan korelasi adalah pendekatan untuk mengetahui hubungan antar data sehingga ditemukan alasan terjadinya suatu hal. Tools yang bisa digunakan untuk proses diagnostic analytics adalah WEKA, Tableau, Python, R, Power BI, Tableau, dan lain-lain. 

Nah, Sahabat DQ sudah memahami teori atau definisi dari masing-masing teknik analisis data. Pemahaman kalian akan semakin meningkat jika masing-masing teknik secara langsung diaplikasikan untuk menyelesaikan sebuah permasalahan. Sahabat DQ mungkin bingung harus mulai darimana atau platform apa yang tepat, bukan? DQLab adalah teman belajar yang tepat untuk kalian menerapkan teknik-teknik di atas. 

Bagi kalian yang pemula pun tak perlu khawatir jika belum sepenuhnya paham karena modul pembelajaran DQLab cocok untuk diikuti pemula. Dimulai dari hal-hal mendasar sampai studi kasus yang lengkap. Tidak hanya secara teori, Sahabat DQ juga akan belajar beragam bahasa pemrograman mulai dari Python, R, SQL, dan juga Excel. Yuk, segera Sign Up dan tingkatkan kemampuan kalian menerapkan teknik analisis data!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya