Peranan Data Science dalam Penerapan Matriks BCG
Data science membuka pandangan dan tatanan baru dalam kehidupan bisnis. Sejalan dengan digitalisasi teknologi informasi, kini pebisnis mulai diminta untuk melek teknologi. Berkenaan dengan hal tersebut penting bagi pebisnis dalam menerapkan strategi bisnis guna meningkatkan daya saing mereka sehingga dapat bertahan di pasar yang semakin kompetitif. Salah satu tools atau metode yang dapat digunakan adalah menerapkan matriks Boston Consulting Group (BCG).
Matriks Boston Consulting Group (BCG) adalah suatu kerangka kerja strategis yang digunakan untuk mengevaluasi portofolio bisnis perusahaan. Dikembangkan oleh Bruce D. Henderson pada tahun 1968, matriks BCG membantu perusahaan untuk mengelompokkan produk atau unit bisnis mereka berdasarkan pangsa pasar dan tingkat pertumbuhan pasar.
Kerangka kerja ini membagi portofolio bisnis menjadi empat kategori utama, yaitu "Bintang" (Stars), "Pertanyaan" (Question Marks), "Cash Cow" (Sapi Uang), dan "Anjing" (Dogs). Setiap kategori tentu memberikan wawasan strategis yang berbeda dan membantu perusahaan dalam membuat keputusan alokasi sumber daya yang lebih efektif.
Matriks BCG memiliki keterkaitan dengan data science yakni pemanfaatan analisis data yang lebih canggih demi meraup keuntungan kompetitif. Selain itu, pebisnis dapat membuat keputusan yang lebih cerdas, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan daya saing di pasar yang terus berubah berkat keberadaan data science.
Berikut adalah sederetan manfaat yang bisa dipetik dari kombinasi antara data science dengan matriks BCG. Apa saja? Simak yuk sahabat DQLab!
1. Segmentasi Pasar yang Lebih Mendalam
Data science memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data pelanggan secara lebih mendalam, memungkinkan segmentasi pasar yang lebih akurat. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang perilaku pelanggan dan preferensi mereka, bisnis dapat menyesuaikan strategi mereka dalam matriks BCG dengan lebih presisi.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Prediksi Permintaan dan Perilaku Konsumen
Dengan menggunakan analisis prediktif, data science dapat membantu bisnis dalam memprediksi permintaan pasar dan perilaku konsumen. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan penempatan produk atau unit bisnis mereka di dalam matriks BCG, meminimalkan risiko, dan memaksimalkan peluang.
Analisis prediktif juga memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi tren dan pola permintaan di pasar. Dengan demikian, perusahaan dapat membuat peramalan permintaan yang lebih akurat, memungkinkan mereka untuk mengelola persediaan dengan lebih efisien dan menghindari kekurangan atau kelebihan stok yang tidak diinginkan.
3. Personalisasi Produk dan Pemasaran
Personalisasi pengguna (end-user) dapat menjadi kunci dalam strategi pemasaran modern yang diterapkan pebisnis. Pemanfaatan data science memungkinkan perusahaan untuk membuat pengalaman yang lebih personal dan relevan bagi pelanggan produk mereka.
Dengan analisis data yang canggih, perusahaan dapat memahami preferensi, kebiasaan, dan kebutuhan individual pelanggan. Dengan memahami keinginan dan kebutuhan individu, perusahaan dapat mengarahkan upaya mereka ke segmen pasar yang paling potensial di dalam matriks BCG.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Optimasi Portofolio Bisnis
Optimasi portofolio bisnis juga menjadi hal krusial dalam pemanfaatan data science yang diaplikasikan matriks BCG. Dalam konteks ini, data science menyediakan alat analisis yang kuat untuk membantu perusahaan mengelola dan mengoptimalkan portofolio mereka dengan lebih efektif.
Melalui analisis data yang cermat, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang pertumbuhan yang mungkin terlewatkan. Ini membantu perusahaan untuk fokus pada produk atau unit bisnis yang memiliki potensi pertumbuhan tinggi, terutama di pasar yang berkembang, dan memastikan bahwa portofolio mereka beradaptasi dengan perubahan pasar.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Reyvan Maulid