Analisis Retensi sebagai Project Menarik Data Analyst
Project Data Analyst adalah tugas yang dilakukan oleh Data Analyst dari tahap awal mengumpulkan data hingga akhirnya bisa menginterpretasikan data agar dapat dijadikan landasan dalam pengambilan keputusan. Proyek Data Analyst dapat mencakup berbagai masalah, mulai dari analisis kinerja bisnis, pemodelan prediktif, hingga pemahaman perilaku pelanggan. Biasanya, project ini akan dimanfaatkan untuk dijadikan sebagai portfolio data.
Analisis retensi pelanggan adalah salah satu project data yang bisa dikerjakan oleh Data Analyst. Dalam sebuah bisnis, pelanggan adalah aspek penting yang perlu dipertahankan loyalitasnya. Retensi pelanggan sendiri merupakan kemampuan perusahaan untuk mempertahankan dan memelihara hubungan dengan pelanggan yang sudah ada. Dalam artikel ini akan diberikan contoh beberapa project untuk melakukan analisis retensi pelanggan. Yuk, simak pembahasannya!
1. Identifikasi Pola Retensi Pelanggan
Proyek Analisis Retensi Pelanggan bisa dimulai dengan mengidentifikasi dan menganalisis pola retensi pelanggan dari data historis. Seorang Data Analyst akan mengeksplorasi perilaku pelanggan, seperti frekuensi pembelian, interaksi dengan produk atau layanan, serta faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi keputusan mereka untuk tetap menjadi pelanggan atau berpindah ke kompetitor.
Analisis kohort bisa menjadi salah satu pilihan untuk melihat bagaimana kelompok pelanggan tertentu berkembang dari waktu ke waktu.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Menganalisis Faktor Churn Pelanggan
Analisis retensi juga memfokuskan pada pemahaman faktor-faktor yang bisa mempengaruhi tingkat churn pelanggan. Data Analyst akan menganalisis aspek-aspek seperti tingkat kepuasan pelanggan, pengalaman pengguna, atau perubahan dalam kebijakan harga, untuk mengetahui aspek mana yang paling besar peluangnya dalam menyebabkan churn.
Dengan memahami faktor-faktor ini, perusahaan dapat mengambil tindakan yang sesuai untuk meminimalkan kehilangan pelanggan.
3. Memberikan Rekomendasi untuk Meningkatkan Retensi
seorang Data Analyst akan menyusun rekomendasi konkret agar dapat meningkatkan retensi pelanggan. Dalam hal ini bisa melibatkan strategi pemasaran yang disesuaikan, perbaikan dalam pengalaman pelanggan, atau program loyalitas khusus. Rekomendasi ini didasarkan pada insight yang didapatkan dari hasil analisis data dan bertujuan untuk meminimalkan churn sambil meningkatkan kepuasan pelanggan.
4. Memonitor dan Evaluasi Efektivitas Strategi Retensi
Proyek Analisis Retensi tidak berakhir setelah memberikan rekomendasi. Seorang Data Analyst juga harus memonitor implementasi strategi retensi dan mengevaluasi efektivitasnya. Mereka bisa melakukan pemantauan secara berkala terhadap metrik-metrik kunci, seperti tingkat churn, retensi bulanan, dan pertumbuhan nilai pelanggan. Dengan pemantauan yang cermat, perusahaan dapat menyesuaikan strategi mereka berdasarkan data waktu nyata.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Kamu bisa mulai perjalanan belajar sebagai Data Analyst dengan belajar Excel dasar dengan menggunakan modul Excel yang disediakan olehi DQLab. Selain itu, kamu bisa juga memanfaatkan bootcamp Data Analyst with Excel akan dimulai dari tanggal 28 November 2023 hingga 2 Februari 2024.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri