Project Data Analyst Terpopuler di Bidang Marketing

Di era pemasaran digital yang berkembang pesat, perusahaan tidak lagi bisa hanya mengandalkan intuisi atau asumsi dalam menyusun strategi pemasaran. Keputusan bisnis kini harus berbasis data. Inilah mengapa peran data analyst semakin vital, terutama di bidang marketing. Mereka tidak hanya bertugas “mengolah angka,” tapi juga membantu bisnis memahami perilaku konsumen, mengidentifikasi peluang pasar, dan mengukur efektivitas strategi promosi.

Salah satu aktivitas utama yang dilakukan oleh data analyst di bidang ini adalah Analyzing Market Trends with Data. Proses ini mencakup analisis tren pasar, preferensi konsumen, hingga performa kampanye digital. Dengan pendekatan berbasis data, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi pemasaran, menghemat biaya promosi, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal. Artikel ini akan mengulas beberapa project data analyst terpopuler di bidang marketing yang sering dijadikan studi kasus dalam industri lengkap dengan metode yang digunakan dan manfaatnya.

1. Analisis Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan adalah langkah awal yang penting dalam menyusun strategi pemasaran yang efektif. Alih-alih mengirimkan promosi yang sama ke semua pelanggan, segmentasi memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan konten, kanal, dan penawaran berdasarkan karakteristik spesifik pelanggan.

Seorang data analyst biasanya menggunakan teknik seperti K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, atau PCA (Principal Component Analysis) untuk membentuk kelompok pelanggan berdasarkan variabel seperti umur, lokasi, perilaku belanja, dan preferensi produk. Hasil dari segmentasi ini bisa menjadi dasar bagi strategi personalisasi marketing, email campaign, hingga rekomendasi produk.

Contohnya, perusahaan e-commerce bisa mengidentifikasi segmen pelanggan yang sering membeli produk diskon. Strategi promosi khusus seperti flash sale bisa ditujukan langsung ke kelompok ini untuk meningkatkan engagement dan konversi.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Analisis Kinerja Kampanye Pemasaran

Setelah menjalankan kampanye, perusahaan perlu tahu: apakah kampanye tersebut berhasil? Di sinilah data analyst berperan penting. Dengan mengolah data dari berbagai sumber seperti Google Ads, Meta Ads, atau email campaign, mereka dapat mengukur kinerja kampanye secara objektif.

Metrik utama yang sering dianalisis meliputi CTR (Click-Through Rate), Conversion Rate, Cost Per Acquisition (CPA), hingga Return on Ad Spend (ROAS). Jika data menunjukkan bahwa biaya per akuisisi terlalu tinggi, analyst bisa merekomendasikan pengurangan anggaran iklan atau mengubah target audiens. Selain itu, dengan melakukan A/B Testing, analyst bisa menentukan variasi iklan mana yang paling efektif. Hasil analisis ini kemudian dijadikan acuan untuk iterasi kampanye selanjutnya agar lebih optimal.

3. Forecasting Permintaan Pasar

Meramal tren adalah kemampuan strategis yang sangat berharga dalam marketing. Dengan memanfaatkan data historis penjualan dan faktor eksternal seperti musim, hari besar, atau tren sosial media, data analyst bisa membangun model prediktif untuk memperkirakan permintaan pasar di masa depan.

Metode yang umum digunakan antara lain ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) untuk time series forecasting dan Prophet dari Facebook untuk memodelkan data dengan tren dan musiman yang kompleks. Dalam beberapa kasus, model LSTM (Long Short-Term Memory) berbasis deep learning digunakan untuk prediksi yang lebih kompleks.

Hasil dari peramalan ini dapat digunakan oleh tim marketing untuk menentukan waktu peluncuran produk, mengatur stok barang, dan mengalokasikan anggaran promosi dengan lebih bijak.

4. Market Basket Analysis

Apakah pelanggan yang membeli sabun mandi juga akan membeli shampoo? Pertanyaan ini bisa dijawab dengan Market Basket Analysis, yaitu analisis asosiasi antar produk berdasarkan data transaksi.

Dengan menggunakan algoritma seperti Apriori atau FP-Growth, data analyst dapat menemukan pola produk yang sering dibeli bersamaan. Hasil analisis ini sangat berguna untuk menciptakan bundling produk, menyusun layout toko, atau menyusun rekomendasi produk otomatis di e-commerce.

Misalnya, setelah mengetahui bahwa pelanggan yang membeli handphone juga membeli casing dalam satu minggu, e-commerce bisa secara otomatis merekomendasikan casing saat pelanggan menambahkan handphone ke keranjang.

5. Analisis Sentimen Media Sosial

Di era viral seperti sekarang, opini pelanggan di media sosial bisa sangat menentukan reputasi brand. Analisis sentimen digunakan untuk memahami bagaimana publik merespons brand, kampanye, atau produk tertentu di platform seperti Twitter, Instagram, atau TikTok.

Menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP) seperti sentiment analysis dengan model VADER, TextBlob, atau BERT, data analyst dapat mengklasifikasikan opini menjadi positif, negatif, atau netral. Visualisasi dari data ini biasanya ditampilkan dalam bentuk dashboard interaktif.

Keuntungan dari analisis ini adalah brand dapat bertindak lebih cepat terhadap feedback negatif atau memanfaatkan feedback positif sebagai social proof untuk kampanye berikutnya.

6. Price Sensitivity Analysis

Menentukan harga ideal produk sering kali menjadi tantangan besar dalam strategi pemasaran. Apakah harga terlalu tinggi atau terlalu rendah? Analisis sensitivitas harga membantu menjawab pertanyaan ini dengan mengukur seberapa sensitif konsumen terhadap perubahan harga.

Salah satu metode populer yang digunakan adalah Price Elasticity of Demand, yaitu untuk mengetahui persentase perubahan permintaan jika harga berubah. Selain itu, Conjoint Analysis dapat digunakan untuk memahami atribut apa saja yang paling dihargai oleh konsumen saat membeli produk. Dengan wawasan ini, bisnis dapat menentukan harga optimal untuk meningkatkan margin tanpa kehilangan daya saing atau minat pembeli.

7. Customer Churn Analysis

Mendapatkan pelanggan baru memang penting, tetapi mempertahankan pelanggan lama jauh lebih efisien secara biaya. Analisis churn membantu perusahaan mengidentifikasi pelanggan yang berpotensi berhenti berlangganan atau pindah ke kompetitor.

Model prediksi churn seperti Logistic Regression, Decision Tree, atau Random Forest digunakan untuk menemukan karakteristik pelanggan yang sering churn, seperti penurunan frekuensi pembelian atau penurunan interaksi dengan brand. Setelah mengidentifikasi pelanggan berisiko tinggi, tim marketing bisa melakukan retensi melalui promosi eksklusif, reminder email, atau program loyalitas.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

Menguasai berbagai jenis project Analyzing Market Trends with Data adalah kunci untuk menjadi data analyst yang andal di bidang marketing. Tak hanya mengolah data, tapi juga menghasilkan insight strategis yang bisa memengaruhi arah bisnis.

Kalau kamu ingin belajar langsung dari studi kasus nyata seperti ini, yuk gabung di Bootcamp Data Analyst with SQL and Python dari DQLab. Di sini kamu akan:

• Belajar dari mentor berpengalaman di industri,

• Mendalami praktik analisis data marketing dari nol,

• Dilengkapi modul interaktif dan ChatGPT untuk mendukung proses belajarmu.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jangan tunggu nanti. Mulai perjalananmu jadi Data Analyst profesional sekarang juga bersama DQLab!