[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 16 Jam 26 Menit 15 Detik 

Mengenal 4 Contoh Analisis Data untuk Kesuksesan Sebuah Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 22-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b5bfae7aeddf34a684da935f232819f8_x_Thumbnail800.png

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 yaitu dalam sektor pemasaran. Penerapan ini meliputi beberapa hal yang seperti:

  • Analisis kebutuhan pelanggan, seperti mengidentifikasi produk terbaik untuk setiap kelompok pelanggan, memprediksi faktor yang menarik pelanggan baru, dan lain sebagainya.

  • Profiling pelanggan, contohnya seperti mengelompokkan jenis pelanggan berdasarkan produk yang dibeli.

  • Target pemasaran, contohnya dalam menentukan pola pembelian pelanggan dari waktu ke waktu atau menemukan kelompok pelanggan tertentu yang memiliki karakteristik yang sama seperti, minat, tingkat pendapatan, kebiasaan belanja, dan lain sebagainya. 

Proses penerapan analisis data ini dapat dilakukan dengan identifikasi produk yang tepat bagi kelompok pelanggan tertentu dan memprediksi faktor-faktor tertentu yang akan menarik pelanggan baru. Tidak hanya itu, analisis data juga dapat mendukung relasi antara produk dan asosiasi pasar terhadap produk tertentu.


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


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 yaitu dapat digunakan untuk mendeteksi fraud dan risk dalam sebuah sistem tertentu. Dengan menggunakan analisis data maka akan memperkuat proses penyaringan data transaksi yang masuk dengan berbagai pendekatan teknis yang tadi telah dijelaskan di atas. Penerapan analisis data jenis ini umum digunakan dalam perusahaan yang bergerak dalam bidang asuransi, telekomunikasi, hingga industri retail.


Salah satu contoh penerapan pada industri keuangan, bank menggunakan algoritma Machine Learning yang kompleks untuk mendeteksi penipuan berdasarkan penyimpangan dari aktivitas keuangan umum para nasabah. Algoritma ini dapat mengungkap penipuan lebih cepat dan dengan akurasi lebih tinggi daripada manusia, karena banyaknya volume data yang dihasilkan setiap hari. Demikian pula, lembaga keuangan menggunakan Machine Learning untuk analisis data prediktif. Analisis ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi nilai umur pelanggan dan pergerakan pasar saham mereka. Selain itu, hal tersebut juga membantu mereka dalam mendorong produk perbankannya berdasarkan daya beli nasabah.


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.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Kembangkan Kemampuan Analisis Datamu dengan Bergabung di DQLab!

Nah, sekarang kamu mengerti mengapa analisis data penting dalam sebuah bisnis, bukan?  Tidak hanya itu, analisis data merupakan salah satu skill yang wajib dikuasai untuk menjadi praktisi data. Data Scientist dan Data Analyst merupakan dua profesi yang sedang naik daun saat ini. Data Scientist dan Data Analyst bertugas mengolah dan menganalisis data untuk memperoleh informasi yang berguna. Metode analisis pun beragam dan harus dipahami oleh praktisi data. Mulailah memperdalam pengetahuan dan kemampuan kamu di bidang ini dengan bergabung bersama DQLab. DQLab menyediakan berbagai modul untuk kamu yang ingin meningkatkan kemampuan analisis data menggunakan metode dan tools yang sering digunakan di industri. Tunggu apalagi, gabung di DQLab.id sekarang juga dan gapai impianmu menjadi praktisi data!


Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!