Tujuan Teknik Analisis Data di Sosmed Analytics
Teknik analisis data terbagi menjadi beragam metode bergantung pada data dan tujuannya. Jika data analyst ingin menganalisis data kuantitatif tentu menggunakan cara yang berbeda dengan data kualitatif. Jika tujuan analisis data untuk membuat laporan secara statistik, akan berbeda teknik analisisnya untuk tujuan mencari pola atau alasan dari suatu peristiwa. Inilah pentingnya seorang data analyst perlu mengetahui masing-masing teknik berdasarkan tujuannya.
Teknik analisis data juga memiliki manfaat dan tujuan untuk analisis media sosial. Hal ini sangat dibutuhkan karena berkaitan dengan keberhasilan perusahaan dalam berbagai aspek. Misalnya, dalam mempromosikan produk, mengikat minat pelanggan, mengevaluasi keberhasilan suatu kampanye atau projek, dan lain sebagainya. Seperti apa peran dan tujuan teknik analisis data di sosial media? Yuk, simak penjelasannya!
1. Macam-macam Teknik Analisis Data
Teknik analisis data bergantung pada jenis data yang digunakan, yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Berikut penjelasan masing-masing teknik analisis data.
Teknik Analisis Data Kuantitatif
Data kuantitatif ini memiliki 2 macam teknik yaitu:
Statistika deskriptif, analisis dasar yang dapat membantu peneliti meringkas kumpulan data dan menemukan pola dari sampel data tertentu. Statistika deskriptif memberikan angka absolut namun tidak bisa menjelaskan alasan di balik angka-angka itu. Dengan demikian, analisis ini cocok digunakan untuk menganalisis variabel tunggal. Beberapa metode analisis statistika deskriptif adalah median, mean, mode, frekuensi, range, percentage.
Statistika inferensial, memprediksi kemungkinan hasil dari data yang sudah dianalisis menggunakan statistika deskriptif. Artinya, analisis ini berguna untuk menggeneralisasi hasil, membuat prediksi antarkelompok, menguji hipotesis, hingga menunjukkan hubungan antara beberapa variabel. Metode yang umum digunakan dalam statistika inferensial antara lain regression analysis dan hypothesis analysis.
Teknik Analisis Data Kualitatif
Berikut berbagai macam teknik yang bisa digunakan untuk menganalisis data kualitatif.
Content analysis atau analisis isi adalah teknik yang digunakan untuk menganalisis informasi bentuk media, teks, hingga item fisik.
Narrative analysis adalah teknik untuk menafsirkan cerita responden yang sebelumnya sudah diperoleh dari berbagai sumber, termasuk wawancara, survei, ataupun observasi.
Discourse analysis atau dikenal dengan analisis wacana adalah teknik untuk menganalisis makna kontekstual suatu bahasa. Artinya, analisis ini menyoroti tentang apa yang dipikirkan responden terhadap suatu topik dan mengapa mereka merasakan hal itu.
Grounded theory analysis mengacu pada teknik yang menjelaskan mengapa suatu fenomena bisa terjadi. Berbeda dengan ketiga analisis sebelumnya, grounded theory mengembangkan teori yang berasal dari data, bukan sebaliknya.
Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data Paling Dibutuhkan
2. Langkah-langkah Teknik Analisis Data
Berikut langkah-langkah teknik analisis data berdasarkan pada data yang dimiliki.
Langkah-langkah Teknik Analisis Data Kuantitatif
Data validation atau validasi data bertujuan untuk mengetahui apakah pengumpulan data yang dilakukan sudah sesuai dengan prosedur. Tahap ini juga memastikan bahwa tidak ada hal bias selama analisis data berlangsung.
Data editing adalah tahap di mana peneliti memastikan tidak ada kesalahan dalam data yang sudah dikumpulkan. Dalam proses pengumpulan biasanya akan menemukan beberapa kesalahan, seperti responden salah mengisi kolom jawaban atau tidak menjawab pertanyaan tertentu. Ini dapat menyebabkan data tidak akurat.
Data coding atau pengkodean data adalah tahap di mana kalian akan mengelompokkan dan memberi nilai pada data. Biasanya hal ini dilakukan dengan membuat tabel terstruktur.
Langkah-langkah Teknik Analisis Data Kuantitatif
Memahami data. Sebagian besar penelitian kualitatif umumnya berupa kata-kata. Dengan demikian, peneliti harus mulai mengenal dan membaca data itu berulang kali agar terbiasa dengan data yang akan dianalisis.
Meninjau ulang tujuan penelitian. Pada langkah ini, peneliti diharuskan meninjau kembali tujuan penelitian. Ini termasuk mengidentifikasi apakah pertanyaan-pertanyaan yang diajukan bisa dijawab dengan data yang sudah dikumpulkan.
Mengembangkan framework. Mengembangkan framework atau kerangka kerja juga bisa disebut dengan tahap pengkodean. Artinya, peneliti perlu mengidentifikasi konsep, perilaku, atau frasa lalu memberi kode-kode tertentu, seperti memberi kode status sosial ekonomi, jenis kelamin, usia, atau bahkan respons yang diberikan responden.
Mengidentifikasi pola. Setelah coding selesai dilakukan, selanjutnya dapat dilakukan untuk mengidentifikasi tema, mencari jawaban yang paling umum, dan menemukan pembahasan yang bisa didalami.
3. Indikator Analisis Media Sosial
Analisis media sosial adalah proses mengumpulkan dan mengolah data dari media sosial seperti Twitter, Facebook, Instagram, dan lainnya dalam kurun waktu tertentu. Data tersebut kemudian digunakan untuk membantu kita mengambil kesimpulan dan keputusan sesuai tujuan. Dalam analisis media sosial, ada beberapa informasi yang dapat kita sebut sebagai data. Berikut beberapa informasi mendasar yang dapat digunakan untuk melakukan analisis media sosial sederhana:
Profil pengikut. Selain mengamati jumlah pengikut akun secara berkala, kalian juga perlu melihat profil pengikut akun untuk tahu apakah profil mereka sesuai dengan target audiens. Beberapa platform media sosial menyediakan data profil yang mencakup jenis kelamin, rentang usia, lokasi geografis, hingga waktu aktif dari audiens.
Jangkauan dan impresi. Impresi menunjukkan berapa kali sebuah konten muncul di beranda atau lini masa seseorang. Selanjutnya, jangkauan memperlihatkan jumlah pengguna unik yang berpotensi melihat konten tersebut. Jumlah jangkauan biasanya didapatkan dari jumlah pengikut akun ditambah dengan jumlah akun yang membagikan konten. Dua hal ini sangat bermanfaat untuk dilihat, terlebih jika ingin fokus pada pengetahuan audiens mengenai organisasi atau topik yang diangkat (awareness) dan persepsi audiens.
Engagement. Jika jangkauan dan impresi fokus pada potensi sebuah konten dilihat, Engagement lebih jauh lagi menunjukkan berapa banyak audiens yang melakukan interaksi terhadap suatu konten, misalnya dengan cara menyukai konten (likes), mengomentari konten, atau membagikan konten. Jangkauan konten yang luas perlu diimbangi dengan audiens yang benar-benar tertarik dengan konten. Engagement bisa mengindikasikan apakah konten yang dibuat memiliki kualitas atau daya tarik yang cukup bagi audiens. Jika jumlah klik dan kunjungan tinggi namun likes rendah, artinya perlu memikirkan ulang konten yang dibuat.
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
4. Tujuan Teknik Analisis Data Pada Analisis Media Sosial
Berikut adalah beberapa manfaat dari social media analytics yang sangat bermanfaat bagi perusahaan yaitu:
Membantu Menelusuri Performa Sebuah Kampanye
Baik perusahaan tradisional maupun perusahaan teknologi digital membutuhkan analisis media sosial agar berhasil melakukan kampanye media sosial. Analisis media sosial dapat membantu perusahaan melacak dan menentukan kinerja kampanye pemasaran digital di media sosial. Secara sederhana, social media analytics akan membantu perusahaan mengidentifikasi apakah kampanye media sosial yang dibuat bisa menghasilkan impresi yang positif terhadap produk atau kampanye yang sedang dijalankan di media sosial atau malah sebaliknya.
Membantu Divisi Marketing
Selain itu, analisis media sosial juga dapat membantu divisi lain, seperti divisi marketing atau customer service dan layanan pelanggan atau pelayanan pelanggan. Dalam menjalankan kampanye di media sosial seperti Facebook, Instagram, dan Twitter. Perusahaan dapat mengetahui apakah ada kampanye yang bisa menghasilkan penjualan atau tidak dengan menggunakan social media analytics.
Selain itu, perusahaan juga bisa mengetahui ke mana saja alur audience berjalan dari media sosial. Apakah ke halaman penjualan, pendaftaran atau ke halaman promo sehingga bisa dianalisis secara efektif mana yang paling baik sesuai dengan target atau tujuan yang ingin dicapai.
Teknik analisis data ternyata memiliki manfaat dan tujuan yang penting di dunia marketing. Masih ada lagi tujuan lainnya dari teknik analisis data untuk bidang yang lain. Penjelasan di atas hanyalah secara garis besar dan dalam bentuk teori saja. Kalian perlu menerapkannya secara studi kasus pada permasalahan nyata.
Tapi, Sahabat DQ bingung ya harus praktik dimana? Tenang, website DQLab akan menjawab kebingungan kalian untuk mencari tempat belajar terbaik. Hal ini karena DQLab memiliki modul pembelajaran yang lengkap mulai dari teori sampai studi kasus, cocok untuk pemula karena menggunakan bahasa yang sesederhana mungkin, dan dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa harus install aplikasi.
Yuk, mulai belajar di DQLab dengan Sign Up terlebih dahulu! Nikmati proses belajar yang mudah, menyenangkan, dan aplikatif.
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya