Mengenal 4 Contoh Analisis Data untuk Kesuksesan Sebuah Bisnis

Apakah kamu pernah membayangkan bagaimana sebuah bisnis menilai kepuasan pelanggannya dalam berbelanja? Apakah dari banyaknya promosi yang ditawarkan atau apakah dari ulasan yang diberikan oleh customer-customer sebelumnya? Faktanya, untuk menentukan kepuasan seorang pelanggan terhadap produk atau jasa yang ia terima sangatlah kompleks karena hal tersebut tidak memiliki tolak ukur yang pasti. Namun, setidaknya kepuasan dapat diukur menggunakan sebuah data, yang artinya dinilai berdasarkan angka.

Di dalam dunia bisnis, data adalah fakta yang diperoleh secara kolektif selama proses bisnis berjalan. Fakta ini bisa digunakan untuk memperkirakan dan mencatat berbagai aktivitas bisnis, baik internal maupun eksternal. Akan tetapi, agar mampu mengelola data dengan maksimal, kamu perlu menerapkan tahap analisis data. Untuk itu, kali ini kita akan mempelajari contoh-contoh kegunaan analisis data untuk meningkatkan efektivitas bisnis melalui pembahasan berikut ini.

1. Analisis Pasar dan Segmentasi Pelanggan

Penerapan analisis data yang paling umum dilakukan adalah di sektor pemasaran. Penggunaan analisis ini mencakup beberapa aspek utama, antara lain:

• Analisis kebutuhan pelanggan, seperti mengidentifikasi produk terbaik untuk masing-masing segmen pelanggan dan memprediksi faktor-faktor yang dapat menarik pelanggan baru.

• Profiling pelanggan, yaitu mengelompokkan jenis pelanggan berdasarkan produk yang mereka beli.

• Target pemasaran, misalnya dengan menentukan pola pembelian pelanggan dari waktu ke waktu atau menemukan kelompok pelanggan dengan karakteristik serupa, seperti minat, tingkat pendapatan, hingga kebiasaan belanja.

Penerapan analisis data ini memungkinkan perusahaan mengidentifikasi produk yang paling sesuai bagi segmen pelanggan tertentu sekaligus memprediksi elemen-elemen yang berpotensi menarik pelanggan baru. Selain itu, analisis data juga berperan penting dalam memahami keterkaitan antara produk dan persepsi pasar terhadap produk tersebut.

Contoh penerapan nyatanya terlihat dalam studi "Bank Customer Segmentation and Marketing Strategies Based on Improved DBSCAN Algorithm" (2025) oleh Xiaohua Yan dkk. Penelitian ini mengkaji karakteristik bisnis deposito berjangka di sebuah bank di Portugal, serta menyoroti keterbatasan strategi pemasaran dan algoritma DBSCAN tradisional seperti kesulitan dalam penentuan parameter dan kurangnya metrik klaster yang beragam.

Dengan menerapkan teknik machine learning, penelitian ini mengeksplorasi hubungan antara atribut pelanggan dan keputusan deposito. Mereka mengusulkan algoritma KM-DBSCAN, gabungan antara metode K-Means dan DBSCAN, untuk meningkatkan segmentasi pelanggan. Pendekatan ini menggabungkan indikator pelanggan eksplisit dan implisit, menyertakan faktor bobot, membangun matriks distribusi jarak, serta mengoptimalkan pemilihan parameter radius tetangga dan ambang kepadatan.

Hasilnya, akurasi klaster dalam segmentasi pelanggan meningkat sebesar 15%. Berdasarkan hasil klaster tersebut, pelanggan dibagi menjadi empat kelompok berbeda, lalu disusun strategi pemasaran yang dipersonalisasi untuk tiap kelompok. Rencana pemasaran diferensial pun diterapkan, dengan penekanan pada manajemen hubungan pelanggan dan pemberian umpan balik. Model ini dievaluasi menggunakan metrik seperti silhouette coefficient, akurasi, dan F1-score. Ketika diimplementasikan dalam skenario nyata, pendekatan ini mampu mendorong pertumbuhan pendapatan rata-rata sebesar 16,08% dan meningkatkan keterlibatan pelanggan hingga 4,5%.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Analisis Perusahaan dan Manajemen Risiko

Analisis Data juga dapat diterapkan dalam sektor perusahaan seperti memprediksi retensi pelanggan hingga kontrol kualitas. Tak hanya itu, analisis data juga dapat diterapkan pada pengambilan keputusan untuk manajemen risiko dan analisis kompetitif perusahaan. Seperti contoh, analisis data dapat digunakan dalam proses perencanaan keuangan dan evaluasi aset perusahaan melalui analisis dan prediksi arus kas, rasio keuangan, dan menganalisis tren. Selain itu analisis data juga dapat digunakan untuk merangkum dan membandingkan sumber daya yang terpakai serta pengeluaran. Hal ini memungkinkan perusahaan dapat merencanakan penyesuaian sumber daya. Tidak hanya itu, dengan melakukan analisis data, perusahaan dapat memantau pesaing dan kemana arah pasar akan bergerak dan dapat mengatur strategi penetapan harga di pasar secara kompetitif.

3. Fraud and Risk Detection

Penerapan analisis data yang ketiga adalah untuk mendeteksi kecurangan (fraud) dan risiko (risk) dalam suatu sistem. Dengan memanfaatkan analisis data, proses penyaringan terhadap data transaksi yang masuk dapat diperkuat melalui berbagai pendekatan teknis yang telah dijelaskan sebelumnya. Jenis analisis ini umum digunakan oleh perusahaan yang bergerak di bidang asuransi, telekomunikasi, hingga industri ritel.

Salah satu contoh penerapannya terdapat pada industri keuangan, di mana bank menggunakan algoritma Machine Learning yang kompleks untuk mendeteksi indikasi penipuan berdasarkan penyimpangan dari aktivitas keuangan normal nasabah. Algoritma ini memungkinkan pendeteksian yang lebih cepat dan akurat dibandingkan metode manual, mengingat tingginya volume data yang dihasilkan setiap harinya. Selain itu, lembaga keuangan juga memanfaatkan Machine Learning untuk analisis data prediktif seperti memproyeksikan nilai umur pelanggan dan pergerakan pasar saham. Analisis ini turut membantu dalam menyusun strategi pemasaran produk perbankan berdasarkan daya beli nasabah.

Penelitian oleh Sudhansu Ranjan Lenka dan Bikram Kesari Ratha pada tahun 2024 dalam artikel ilmiah berjudul "Financial Fraud Detection using Data Mining: A Survey – Moving Towards Cashless Transactions" yang dipublikasikan dalam Korea Science, menyoroti bahwa transaksi tanpa uang tunai tidak hanya dimanfaatkan oleh pengguna sah, tetapi juga oleh pihak tidak bertanggung jawab, yang menyebabkan kerugian miliaran dolar secara global setiap tahunnya.

Untuk mengatasi hal ini, institusi keuangan menggunakan dua pendekatan utama: sistem pencegahan fraud (Fraud Prevention Systems/FPS) dan sistem deteksi fraud (Fraud Detection Systems/FDS). Namun, FPS saja belum cukup untuk memberikan perlindungan penuh terhadap sistem e-commerce. Oleh karena itu, kombinasi FPS dan FDS dinilai lebih efektif, meskipun masih terdapat tantangan signifikan seperti data tumpang tindih, data bising (noisy), dan klasifikasi yang keliru.

Dalam studi ini, lebih dari 70 publikasi ilmiah periode 2002–2015 ditinjau, dengan fokus pada teknik data mining seperti Neural Network, Logistic Regression, Bayesian Belief Network, Support Vector Machine (SVM), Self-Organizing Map (SOM), K-Nearest Neighbor (K-NN), Random Forest, dan Genetic Algorithm. Beberapa algoritma yang mencatat tingkat keberhasilan tinggi dalam mendeteksi penipuan kartu kredit adalah Logistic Regression (99,2%), SVM (99,6%), dan Random Forest (99,6%). Namun, algoritma Self-Organizing Map (SOM) dianggap paling efektif karena mencapai tingkat akurasi sempurna sebesar 100%.

Untuk penipuan laporan keuangan, tingkat akurasi yang dicapai bervariasi signifikan, mulai dari 71,4% (menggunakan CDA) hingga 98,1% (menggunakan Probabilistic Neural Network). Penelitian ini juga mengidentifikasi celah riset serta mengevaluasi performa masing-masing algoritma berdasarkan parameter akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas, serta tantangan utama yang masih perlu diselesaikan dalam sistem deteksi fraud keuangan.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Mengembangkan dan Menghasilkan Produk Relevan

Selain itu, peran analisis data dalam bisnis juga dapat menghasilkan produk yang relevan. Perusahaan dapat menemukan kapan dan di mana produk mereka dapat terjual dengan baik. Ini akan menjadi insight bagi perusahaan agar dapat mengetahui kapan akan menjual produk dengan waktu dan pasar yang tepat. Analisis data juga dapat membantu perusahaan untuk mengembangkan produk baru agar bisa memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.

Contohnya dengan memahami tren pasar lebih awal menggunakan analisis data, perusahaan akan lebih cepat mengambil keputusan. Dengan adanya informasi tren pasar, perusahaan dapat mengembangkan produk yang sedang banyak digunakan dan disukai oleh konsumen. Seperti contoh, di saat pandemi seperti saat ini, tren penggunaan masker sedang meningkat drastis. Dengan bantuan analisis data, produsen masker dapat menganalisis model masker seperti apa yang lebih banyak digunakan oleh konsumen. Selain itu, perusahaan juga bisa menganalisis kekurangan dari produk pesaing sehingga perusahaan dapat mengembangkan model masker yang sesuai dengan keinginan pasar dan lebih berkualitas dari produk pesaing.

FAQ

1. Mengapa analisis data penting dalam meningkatkan kepuasan pelanggan?

Karena kepuasan pelanggan tidak bisa diukur secara pasti tanpa data. Dengan analisis data, bisnis dapat mengidentifikasi kebutuhan pelanggan, merancang strategi pemasaran yang tepat, serta mengevaluasi pengalaman pelanggan melalui data ulasan, pola belanja, dan respons terhadap promosi.

2. Apa saja contoh nyata penerapan analisis data dalam bisnis?

Beberapa contohnya termasuk segmentasi pelanggan untuk pemasaran yang lebih personal, manajemen risiko keuangan melalui prediksi arus kas, deteksi fraud dalam transaksi keuangan, serta pengembangan produk berdasarkan tren pasar dan umpan balik konsumen.

3. Bagaimana analisis data membantu perusahaan menciptakan produk yang relevan?

Analisis data memungkinkan perusahaan memahami kapan dan di mana produk dibutuhkan, serta menyesuaikan desain produk sesuai preferensi konsumen. Contohnya, saat pandemi, produsen masker bisa menentukan model masker yang paling diminati dan mengembangkan produk lebih baik dari kompetitor berdasarkan insight data.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid