Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Beragam! Ini Kumpulan Reporting yang Sering Diolah Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 03-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/banner-artikel-kv-1-01-2024-05-03-145626_x_Thumbnail800.png

Penting bagi para pencari kerja (job-seeker) untuk memahami pentingnya berbagai macam laporan yang dikerjakan oleh seorang Data Analyst setiap hari di industri. Seiring dengan perkembangan teknologi dan kompleksitas bisnis, analisis data telah menjadi inti dari strategi perusahaan. 


Dengan memahami dan menguasai berbagai macam laporan yang sering diolah, para pencari kerja dapat meningkatkan daya saing mereka di pasar tenaga kerja. Dalam dunia bisnis yang terus berubah, kemampuan untuk mengurai data, menghasilkan wawasan yang berharga, dan membuat rekomendasi berdasarkan analisis yang akurat sangatlah penting. Oleh karena itu, memahami kumpulan laporan yang dikerjakan oleh Data Analyst adalah langkah penting dalam mempersiapkan diri untuk karier di bidang ini.


1. Reporting Transaksi/Penjualan

Laporan mengenai Transaksi/Penjualan merupakan salah satu aspek kunci dalam analisis data bisnis. Melalui laporan ini, Data Analyst menggali lebih dalam mengenai aktivitas transaksi dan pembelian produk yang dilakukan oleh pelanggan. Salah satu fokus utama dalam analisis transaksi adalah pada rata-rata nilai transaksi, yang mencerminkan jumlah uang yang dibelanjakan oleh pelanggan setiap kali mereka melakukan pembelian. Informasi ini membantu perusahaan untuk memahami seberapa besar nilai transaksi yang dapat diharapkan dari setiap pelanggan, serta melacak perubahan tren dalam perilaku pembelian.

Selain itu, laporan ini juga mencakup analisis frekuensi pembelian, yang mengacu pada seberapa sering pelanggan melakukan pembelian dalam periode waktu tertentu. Memahami frekuensi pembelian memberikan wawasan tentang seberapa setia pelanggan terhadap produk atau layanan perusahaan. Hal ini juga membantu dalam menentukan pola pembelian, apakah ada pola musiman atau pola lain yang dapat diidentifikasi untuk merencanakan strategi penjualan yang lebih efektif.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


2. Reporting Performa Campaign

Laporan mengenai Performa Campaign merupakan alat penting dalam menganalisis efektivitas dan dampak dari setiap kampanye pemasaran yang diluncurkan oleh perusahaan. Melalui laporan ini, Data Analyst dapat melakukan evaluasi mendalam terhadap berbagai metric yang dihasilkan oleh kampanye tersebut.

Pertama-tama, laporan ini mencakup analisis terhadap berbagai metrik kunci yang relevan dengan tujuan kampanye, seperti tingkat keterlibatan (engagement rate), tingkat konversi (conversion rate), cost per acquisition (biaya per akuisisi), dan Return on Investment (ROI). Dengan memperhatikan metrik-metrik ini, perusahaan dapat menilai seberapa efektif kampanye tersebut dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan, seperti meningkatkan kesadaran merek, menghasilkan penjualan langsung, atau meningkatkan pangsa pasar.

Selain itu, laporan performa campaign juga memungkinkan perbandingan antara berbagai kampanye yang dilakukan dalam rentang waktu tertentu. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi kampanye yang paling berhasil dan menganalisis faktor-faktor yang menyebabkan perbedaan dalam kinerja kampanye tersebut. Misalnya, apakah faktor targeting yang lebih tepat, pesan yang lebih menarik, atau kanal pemasaran yang lebih efektif yang menyebabkan keberhasilan kampanye tertentu dibandingkan dengan yang lain.


3. Reporting Analisis Data Harian

Laporan ini mencakup detail tentang penjualan harian, termasuk jumlah unit yang terjual, nilai penjualan, dan mungkin juga rincian pembelian oleh produk atau layanan tertentu. Informasi ini memberikan gambaran langsung tentang kinerja penjualan perusahaan pada setiap hari tertentu, memungkinkan tim manajemen untuk melacak apakah target penjualan harian tercapai atau tidak.

Selanjutnya, laporan ini juga menyajikan analisis tren penjualan produk per-hari. Data Analyst melakukan pemantauan terhadap pola penjualan dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi tren yang mungkin terjadi, seperti peningkatan penjualan pada hari-hari tertentu dalam seminggu atau fluktuasi musiman. Informasi ini membantu perusahaan dalam merencanakan strategi penjualan yang lebih efektif, seperti mengatur promosi atau penawaran khusus pada saat-saat di mana penjualan cenderung meningkat.

4. Reporting Analisis Biaya

Dalam laporan ini, tidak hanya sekedar mencatat angka, tetapi juga mengurai dan menganalisis biaya margin, mencari korelasi yang signifikan antara biaya dan manfaat, serta melakukan analisis probabilitas produk. Laporan ini menyoroti analisis biaya margin. Ini bukan hanya tentang mengetahui berapa biaya yang dikeluarkan untuk membuat atau memproduksi suatu produk atau layanan, tetapi juga tentang memahami berapa margin keuntungan yang dihasilkan dari setiap unit penjualan. Dengan demikian, perusahaan dapat menilai kesehatan keuangan mereka dan membuat keputusan strategis tentang penetapan harga atau pengelolaan biaya produksi.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with Python & SQL


5. Reporting Segmentasi Pelanggan

Lporan ini membahas preferensi pelanggan. Ini mencakup preferensi produk atau layanan tertentu, preferensi kanal komunikasi, dan preferensi pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Dengan memahami preferensi pelanggan, perusahaan dapat menyesuaikan penawaran mereka, menyajikan konten yang relevan, dan memberikan pengalaman yang lebih personal kepada setiap pelanggan. Selain itu, laporan ini juga memetakan demografi pelanggan. Ini termasuk informasi seperti usia, jenis kelamin, lokasi geografis, pendapatan, dan lain-lain. Dengan memahami demografi pelanggan, perusahaan dapat mengidentifikasi segmen pasar yang paling berharga, merancang kampanye pemasaran yang lebih terarah, dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk mencapai hasil yang lebih baik.


6. Reporting Kinerja Produk

Mencakup tingkat kepuasan, permasalahan produk, maupun umpan balik pelanggan. Ini membantu perusahaan dalam memahami bagaimana produk atau layanan mereka diterima oleh pelanggan mereka dan memberikan wawasan tentang area di mana mereka perlu meningkatkan atau memperbaiki produk mereka.


Dengan memahami dan menganalisis berbagai macam laporan ini, Data Analyst membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, dan mencapai tujuan bisnis mereka. Jadi, bagi para pencari kerja di bidang ini, penting untuk memahami laporan-laporan ini dan keterampilan analisis data yang diperlukan. Yuk upgrade skill analisa datamu dengan mengikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL sekarang!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login