4 Teknik Analisis Data dalam Bisnis

Ada banyak teknik analisis data yang dapat digunakan dalam sebuah bisnis, mulai dari untuk menganalisis data pasar, data konsumen, data pemasaran, dan masih banyak lagi. Di era yang sudah serba digital seperti sekarang, data telah menjadi aset paling penting yang harus dimiliki oleh setiap bisnis.

Melalui artikel ini, Anda akan mempelajari mengenai apa saja teknik analisis data yang dapat digunakan oleh setiap perusahaan. Namun sebelum itu, Anda perlu mengetahui apa yang dimaksud dengan analisis data terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Apa Itu Analisis Data?

Analisis data adalah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data dengan tujuan untuk menemukan informasi yang berguna, menginformasikan kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Dalam dunia bisnis saat ini, analisis data memiliki peran dalam membuat keputusan yang lebih ilmiah serta membantu bisnis beroperasi dengan lebih efektif dan efisien.

Analisis data dapat mengungkapkan tren atau metrik yang kemungkinan tidak akan terlihat dengan ‘mata telanjang’. Data tersebut kemudian dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses hingga meningkatkan efisiensi keseluruhan bisnis atau sistem. Sebagai contoh, pabrik sering mencatat runtime, downtime, dan antrian kerja untuk berbagai mesin dan kemudian menganalisis datanya untuk merencanakan beban kerja dengan lebih baik sehingga mesin dapat beroperasi dengan maksimal.

Contoh lain dari penggunaan teknik analisis data adalah pada perusahaan game yang menggunakannya untuk menetapkan jadwal hadiah bagi pemain, yang mana dapat membuat sebagian besar pemain tetap aktif di dalam game. Perusahaan konten juga menggunakan banyak analisis data untuk membuat audiens tetap mengklik, menonton, atau aktivitas sejenisnya pada konten untuk meningkatkan jumlah interaksinya.

Baca juga: Apa Itu Big Data dan Cara Kerja Big Data

Analisis data sangat penting karena dapat membantu bisnis mengoptimalkan kinerja mereka. Menerapkan analisis data ke dalam model bisnis berarti perusahaan dapat membantu mengurangi biaya dengan mengidentifikasi cara yang lebih efisien dalam menjalankan bisnis dan dengan menyimpan data dalam jumlah besar. Perusahaan juga dapat menggunakan analisis data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu menganalisis tren dan kepuasan pelanggan, yang dapat menghasilkan produk dan layanan baru yang lebih baik.

Teknik Analisis Data dalam Bisnis

Teknik analisis data terbaik untuk setiap perusahaan tentunya akan berbeda-beda, tergantung pada tingkat perkembangan dan tujuan yang ingin dicapai. Setidaknya ada empat teknik analisis data yang sering digunakan oleh banyak perusahaan, antara lain:

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah teknik analisis data yang paling sederhana dan merupakan fondasi dari dari teknik analisis data lainnya. Analisis deskriptif memungkinkan Anda untuk menarik tren dari data mentah dan secara ringkas menjelaskan apa yang terjadi atau sedang terjadi. Analitik deskriptif menjawab pertanyaan, “Apa yang terjadi?”

Sebagai contoh, coba bayangkan Anda menganalisis data milik perusahaan game dan menemukan ada lonjakan penjualan secara musiman untuk salah satu produknya, yaitu konsol video game tipe X. Di sini, analisis deskriptif dapat memberi tahu Anda, “Konsol video game tipe X ini mengalami peningkatan penjualan pada bulan Oktober, November, dan awal Desember setiap tahunnya.”

Untuk mempresentasikan hasil dari analisis deskriptif, Anda dapat memvisualisasikan data tersebut, seperti menggunakan bagan, grafik, atau bahkan sebuah mapping. Visualisasi data yang dilakukan harus dapat menunjukkan tren dalam data, seperti penurunan atau lonjakan, dengan cara yang jelas dan mudah dimengerti.

2. Analisis Diagnostik

Analisis diagnostik dapat menjawab pertanyaan, “Mengapa ini terjadi?” Melakukan analisis selangkah lebih maju, teknik analisis data ini mencakup membandingkan tren atau gerakan yang hidup secara berdampingan, mengungkap korelasi antar variabel, dan menentukan hubungan sebab akibat jika memungkinkan. Analisis diagnostik berguna untuk mendapatkan akar masalah dari suatu organisasi.

Melanjutkan contoh di atas, Anda dapat menggali data demografis pengguna dari konsol video game tipe X dan menemukan bahwa mereka berusia antara delapan sampai 18 tahun. Namun, yang membelinya cenderung berusia antara 35 sampai 55 tahun. Analisis ini mengungkapkan bahwa salah satu motivator utama bagi konsumen untuk membeli konsol video game tipe X adalah sebagai hadiah untuk anak-anak. Lonjakan penjualan di akhir tahun mungkin disebabkan oleh jadwal liburan dan Natal di mana anak-anak sering diberi hadiah.

Baca juga: 6 Manfaat Mempelajari Perilaku Konsumen bagi Bisnis

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif digunakan untuk membuat prediksi tentang tren atau peristiwa masa depan dan menjawab pertanyaan, “Apa yang mungkin terjadi pada masa depan?” Dengan menganalisis data historis dan tren yang terjadi, Anda dapat membuat prediksi yang tepat tentang apa yang dapat terjadi pada masa depan bagi perusahaan, dari yang kemungkinannya besar hingga yang kemungkinannya minim.

Sebagai contoh, mengetahui bahwa penjualan konsol video game tipe X telah melonjak pada bulan Oktober, November, dan awal Desember setiap tahunnya selama satu dekade terakhir dapat memberi Anda banyak data untuk memprediksi bahwa tren yang sama akan terjadi pada tahun depan. Didukung oleh tren yang meningkat di industri video game secara keseluruhan, ini adalah prediksi yang masuk akal untuk dibuat. Membuat prediksi untuk masa depan dapat membantu perusahaan merumuskan strategi berdasarkan skenario yang paling mungkin terjadi.

4. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif menjawab pertanyaan, “Apa yang harus kita lakukan selanjutnya?” Analisis preskriptif memperhitungkan semua faktor yang mungkin terjadi di dalam sebuah skenario dan menyarankan tindakan yang dapat dilakukan selanjutnya. Teknik analisis data ini dapat sangat berguna saat membuat keputusan berdasarkan data.

Menyelesaikan contoh konsol video game tipe X: Apa yang harus diputuskan oleh tim Anda mengingat tren yang sudah diprediksi? Anda dapat menjalankan pengujian A/B dengan dua iklan: satu yang melayani pengguna akhir produk (anak-anak) dan satu lagi ditargetkan untuk konsumen (orang tua mereka). Data dari tes tersebut dapat menginformasikan cara memanfaatkan data yang sudah didapatkan lebih jauh. Anda juga dapat meningkatkan upaya pemasaran pada bulan September dengan pesan bertema liburan untuk mencoba memperpanjang lonjakan hingga bulan berikutnya.

Walaupun Anda dapat melakukan analisis preskriptif secara manual, tetapi algoritma machine learning sering digunakan untuk membantu menguraikan volume data yang besar. Makin dapat diperkecil jumlah datanya, maka hasil rekomendasi langkah berikutnya yang dapat dilakukan akan makin optimal.

Apabila ingin menerapkan teknik analisis data tetapi Anda belum begitu mengerti cara melakukannya, gunakan saja alat pembantu seperti aplikasi business intelligence dari AdIns. Aplikasi analisis data kami menyelipkan sistem mutakhir di dalam alat operational Anda yang mudah dimengerti. Hubungi AdIns sekarang juga untuk mendapatkan informasi lebih lanjut!