MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 22 Menit 19 Detik 

Yuk Ketahui Metode Analisis untuk Data Survei

Belajar Data Science di Rumah 08-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7f7add34dc6f5bae910b453aa6e63a79_x_Thumbnail800.png

Sebuah perusahaan membutuhkan berbagai data untuk menganalisis kinerjanya, salah satunya adalah menggunakan data hasil survei. Namun, data survei tersebut harus dianalisis dengan metode yang tepat agar dapat menghasilkan insight yang berguna bagi perusahaan dan stakeholder untuk membantu proses pengambilan kebijakan. Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk menganalisis hasil data survei mulai dari metode dengan algoritma yang mudah hingga algoritma yang kompleks. Data survei ini dapat berupa data review dari pelanggan, data kepuasan pelanggan, dan lain sebagainya. Di era modern dan perkembangan data meningkat pesat, survei tidak perlu lagi dilakukan langsung seperti door to door. Perusahaan dapat melakukan survei online dengan mengirimkan tautan yang dapat diakses oleh pelanggan menggunakan internet.

Salah satu cara survei yang paling efektif saat ini adalah membagikan kuesioner dengan berbagai pertanyaan, mulai dari pertanyaan dengan dua jawaban, ya atau tidak, pertanyaan dengan rentang nilai, pertanyaan dengan jawaban singkat, hingga pertanyaan dengan jawaban deskripsi yang panjang. Selain itu, dalam satu kuesioner perusahaan dapat memperoleh lebih dari satu data yang dapat dianalisis untuk berbagai tujuan. Misalnya pertanyaan demografi seperti jenis kelamin, usia, produk yang paling banyak dibeli. dan alamat dapat digunakan oleh perusahaan untuk menganalisis kelompok pelanggan berdasarkan variabel-variabel tersebut. Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan beberapa metode yang biasa digunakan untuk menganalisis data hasil survei. Penasaran apa saja metode-metode tersebut? Yuk simak artikel ini sampai selesai!

1. Analisis Tujuan dan Segmentasi Tanggapan Pelanggan

Survei memiliki banyak tujuan, seperti untuk mendapatkan insight baru dan menganalisis permasalahan yang bisa mengganggu jalannya perusahaan. Untuk mendapatkan insight baru, perusahaan tidak perlu memerlukan data yang jumlahnya banyak, namun jika tujuan perusahaan mengadakan survei adalah untuk menganalisis masalah yang mengganggu keberjalanan perusahaan, maka perusahaan harus mendapatkan data yang cukup banyak agar hasil analisis masalahnya tidak bias. 

Salah satu aturan pemasaran yang paling penting adalah segmentasi. Hal ini karena setiap pelanggan berbeda dan keinginan pelanggan pun berbeda-beda. Ada banyak variabel yang dapat digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan, salah satunya adalah faktor demografis, seperti jenis kelamin, usia, lokasi, dan faktor lain seperti jenis pelanggan, lamanya waktu menjadi pelanggan, jumlah uang yang dihabiskan untuk membeli produk, dan lain sebagainya. Memisahkan responden berdasarkan variabel ini dapat membantu perusahaan untuk mengidentifikasi produk atau kampanye apa yang berhasil dan membuat penargetan yang lebih mendalam.

Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data

2. Analisis Pola yang Lebih Mendalam

Setelah survei, perusahaan akan mendapatkan banyak insight yang mendalam. Beberapa informasi yang bisa dimanfaatkan adalah persentase keseluruhan pelanggan yang sangat puas dengan produk atau pelayanan perusahaan, persentase pelanggan yang akan tetap menggunakan produk, iklan atau kampanye mana yang paling diingat oleh pelanggan, lokasi mana yang perlu ditingkatkan dan dikembangkan,  dan lain sebagainya. Dalam analisis hasil survei pelanggan, perusahaan akan mendapatkan pola yang mungkin tidak diduga-duga. Identifikasi pola dapat membantu perusahaan untuk mempersempit atau mengerucutkan target audience secara hati-hati dan dapat menghemat pengeluaran penjualan dan pemasaran perusahaan. 

3. Visualisasi Hasil Analisis

Visualisasi data yang tepat dapat membuat hasil analisis lebih menarik. Selain itu, dengan menggunakan visualisasi data, orang awam yang tidak memahami metode analisis pun dapat memahami hasil analisis tersebut. Beberapa chart yang dapat digunakan dalam visualisasi data adalah pie chart, bar chart, line chart, word cloud, dan lain sebagainya. VIsualisasi data sangat penting, khususnya untuk mempresentasikan hasil survei. Hal yang harus diperhatikan oleh tim data analyst di sebuah perusahaan adalah tipe chart pada visualisasi hasil analisis harus sesuai agar informasi yang ingin disampaikan dapat dipahami oleh pembaca. 

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

    Penulis: Galuh Nurvinda

    Editor : Annissawd


    Postingan Terkait

    Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!