Menjadi seorang Growth Analyst tidaklah mudah karena Kamu membutuhkan beberapa skill khusus. Lalu skill apa saja yang harus kita miliki?
The Northridge Group mengatakan bahwa data perusahaan memiliki potensi besar. Dengan menggunakan data ini kamu juga bisa mendapatkan berbagai informasi.
Lantas siapa yang akan memanfaatkan data tersebut di suatu perusahaan? Jawabannya yaitu Growth analyst.
Apa itu Growth Analyst?
Langsung saja kita mulai dari pembahasan yang pertama yaitu mengenai pengertian Growth Analyst.
Growth analyst merupakan salah satu pekerjaan yang memiliki kaitan dengan DSS (decision support system).
Decision support system adalah sekumpulan tools dari suatu perusahaan. Fungsi dari tools ini yaitu untuk memandu kamu dalam mengambil suatu keputusan.
Dengan melakukan berbagi data di DSS ini tentunya perusahaan akan memiliki keputusan yang lebih baik. Berdasarkan realita yang sesungguhnya. Adapun gambaran realitanya bisa tergambar dengan jelas deretan data-data.
Lalu produk apa saja yang yang banyak memicu pertumbuhan pendapatan? seberapa sehatkah bisnis tersebut, jika dilihat secara umum?
Campaign marketing adalah yang lebih efektif serta efisien.
Semua pertanyaan tersebut merupakan alasan kenapa di suatu perusahaan kita membutuhkan growth analyst. Dengan growth analyst ini maka akan bisa membantu bisnis terus saja berkembang melalui data analisis realita.
Skill Growth Analyst
Growth analyst ini dalam melaksanakan tugasnya harus memiliki kemampuan sebagai berikut :
1. Data science
Data science menjadi skill wajib growth analyst untuk yang pertama dan merupakan sebuah ilmu penggunaan data.
Kemudian untuk tujuan akhirnya yaitu sebagai pembuatan keputusan yang terbaik. Ilmu ini memakai analisis statistika sampai dengan machine learning.
Aplikasi analisis statistik seperti :
- Microsoft Excel
- Tableau
- Sql
- Dan masih banyak lagi lainnya
Selain itu sering pula menggunakan bahasa pemrograman seperti R atau Phyton.
Baca Juga :
2. Data analysis
Kamu harus memiliki sklill menjadi data analysis. Yang termasuk dalam data analysis ini yaitu proses pembersihan, pengubahan, serta permodelan data.
Melalui analisis data ini maka bisa menarik berbagai informasi yang penting. Sehingga tujuan akhirnya akan tercapai.
Tujuan akhir dari Growth analyst adalah menggunakan data untuk memberikan saran terkait keputusan bisnis.
Jenis -jenis analisis data terdiri dari :
- Analisis teks
Yaitu metode pencarian pola pada kumpulan data yang sangat besar. Metode ini dikenal juga dengan sebutan data mining.
- Analisis statistik
Kemudian untuk analisis yang berikutnya yaitu analisis statistik yang bertujuan untuk menjawab pertanyaan mengenai “apa yang terjadi?”.
- Analisis diagnosis
Mengapa sesuatu bisa terjadi? Bagi growth analyst ini adalah pertanyaan yang sudah sering didengar setiap hari. Jalan menuju jawabannya yaitu analisis diagnosis.
Apabila sedang terjadi masalah pada perusahaan. Maka pencarian diagnosis akan dilakukan dan solusi juga akan mudah dicari saat kita mengetahui akar permasalahannya.
- Analisis prediktif
Growth analyst bisa memprediksi masa depan. Tentunya prediksi ini juga bukan asal-asalan karena semua data di masa lampau akan dilakukan analisis secara prediktif. Contohnya tahun kemarin kamu berhasil beli satu gadget.
Dan ternyata untuk saat ini gaji yang kamu peroleh naik dua kali lipat. Sehingga kamu pun bisa membeli dua gadget.
Ini merupakan contoh yang paling sederhana karena akan ada banyak sekali faktor yang bisa mempengaruhi pembelian.
Misalnya kamu tetap membeli satu buah gawai namun harganya sudah naik menjadi dua kali lipatnya atau kamu juga pastinya punya keinginan-keinginan yang lainnya. Sehingga growth analyst ini juga harus pandai dalam menilai faktor-faktor ini,
3. Data visualization
Selanjutnya kemampuan growth analyst yang paling terakhir yaitu visualisasi data. Biasanya market juga menuntut untuk bisa menyajikannya dalam bentuk grafis.
Jenis Teknik Analisis Data
Ada 2 jenis teknik analisis data yang umum digunakan. Yaitu teknik data kuantitatif dan teknis analisis data kualitatif.
1. Teknik analisis data kualitatif
Disebut dengan data kualitatif, ketika data yang tidak bisa diangkakan atau bersifat non numerik. Untuk teknik data kualitatif ini umumnya yaitu mengenai bahasan konseptual pada suatu permasalahan.
Teknik analisis data kualitatif terdiri dari :
- Analisis konten
Teknik analisis konten ini digunakan saat kita harus memahami secara keseluruhan tema yang terdapat pada data kualitatif.
Dalam menggunakan metode penelitian ini kita bisa menggunakan ide atau kode warna tema tertentu. Dengan melakukan penguraian data tekstual tersebut, maka akan membantu kita dalam menemukan rangkaian data yang paling umum.
- Analisis Naratif
Teknik analisis naratif fokus pada pengembangan suatu ide atau cerita. Lalu dikomunikasikan pada semua bagian yang terkait.
Metode Analisis naratif digunakan untuk :
- Membuat interpretasi mengenai penilaian pelanggan
- Proses operasional
- Kemudian mengenai perasaan karyawan terhadap pekerjaannya dan sebagainya
Dengan menggunakan teknik ini maka bisa membantu kita dalam memahami serta mengembnagkan kultur ataupun budaya pada suatu organisasi seperti perusahan.
- Analisis wacana
Untuk analisis interaksi orang tidak hanya menggunakan teknik analisis naratif saja. Tetapi dengan teknik analisis wawancara kita juga bisa menggunakannya.
Bedanya ada pada fokusnya, fokus pada analisis wawancara adalah pada konteks sosial. Komunikasi antara peneliti dengan responden.
Baca Juga :
- Mengenal Marketing Analytics dan Cara Menerapkannya
- Google Analytics Sebagai Strategi Digital Marketing Bisnis Anda
2. Teknik Analisis Data Kuantitatif
Data numerik yang bisa dihitung dengan akurat dinamakan dengan data kuantitatif. Contohnya yaitu pada hasil survey responden.
Umumnya teknik analisis data kuantitatif ini menggunakan model matematika, model statistik dan sebagainya.
Adapun beberapa teknik analisis data kualitatif yaitu :
- Analisis Deskriptif
Kita menggunakan Analisis ini untuk melihat performa data yang terjadi di masa lalu. untuk mendapatkan suatu kesimpulan.
Teknik Analisis deskriptif diterapkan ketika kita berhadapan dengan data dengan volume yang sangat besar. Misalnya adalah sensus penduduk.
- Analisis inferensial
Untuk teknik dari analisis inferensial menggunakan rumus statistik. Untuk hasil yang didapatkan digunakan sebagai dasar dalam mengambil kesimpulan secara umum.
3. Teknik Pengolahan Data
Adapun tahapan-tahapan dari teknik pengolahan data ini yaitu sebagai berikut :
- Pengumpulan data
- Penyuntingan
- Pengidean
- Tabulasi
Cara Menganalisis Data
Jika kamu sudah melewati tahapan di atas mka kamu sudah melewati tahapan awal dalam pengolahan data ini. Selanjutnya lakukan analisis dan menafsirkan data agar mudah dipahami sebagai informasi.
Dalam melakukan analisis serta menafsirkan data ini kamu bisa menggunakan teknik analisis data kuantitatif ataupun teknik analisis data kualitatif.
Metode yang diterapkan harus disesuaikan dengan data. Apakah data tersebut termasuk kualitatif ataukah kuantitatif. Lalu manakah yang harus kamu pilih?
Untuk proses analisa data ini penting sekali. Hal ini karena merupakan satu-satunya jalan yang harus kamu lewati sehingga bisa sampai pada jawaban dari permasalahan yang ada.
Ulasan di atas merupakan penjelasan tentang skill yang perlu kamu kuasai sebagai Growth Analyst. Dengan menguasai skill tersebut, seorang Growth Analyst akan mampu menganalisis dan mengambil keputusan bisnis untuk meningkatkan penjualan dan keuntungan perusahaan.
Selain menguasai skill Growth Analyst, kamu juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.
Baca Juga :
- Mengenal Growth Hacking Marketing dan Strateginya Untuk Perusahaan
- Cara Kerja Strategi Growth Hacking Marketing
inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.