Pentingnya Predictive Analytics Dalam Perencanaan dan Pengembangan Bisnis

Pentingnya Predictive Analytics Dalam Perencanaan dan Pengembangan Bisnis

Dalam dunia bisnis, kemampuan memperkirakan dan menganalisis data sangatlah penting untuk Anda — sebagai pelaku bisnis — perhatikan. Sebagaimana maksud dari analisis data adalah proses mengolah data menjadi informasi penting dalam rangka menjawab pertanyaan hingga mengidentifikasi tren untuk menyusun strategi bisnis dan membuat keputusan bisnis terbaik. Nah, dalam teorinya, analisis data bisnis terbagi dalam tiga tipe utama, mulai dari analisis deskriptif, preskriptif, dan prediktif atau predictive analytics.

Selain analisis secara deskriptif dan preskriptif, banyak business analysts percaya bahwa bila perusahaan Anda dapat memprediksi data bisnis, maka Anda berkesempatan untuk:

  • Membuat keputusan terbaik.
  • Memperoleh pangsa pasar lebih cepat.
  • Dapat menyaingi kompetitor.

Apalagi jika perusahaan Anda menggunakan big data dan data science sebagai sumber analisis prediktif modern yang sangat berguna bagi perkembangan bisnis kedepannya. Berikut ini inMarketing rangkum penjelasan apa itu predictive analytics, manfaat, langkah-langkah proses analisisnya, dan contoh penerapan dalam berbagai indsutri.

Apa Itu Predictive Analytics?

Melansir dari Investopedia, analisis prediktif atau predictive analytics adalah salah satu bentuk analisis lanjutan yang menggunakan data terkini dan data historis untuk memperkirakan aktivitas bisnis, perilaku, dan tren bisnis di masa mendatang. Sejalan dengan Investopedia, IBM menuturkan bahwa predictive analytics juga mengkombinasikan data historis dengan pemodelan statistik, teknik data mining, algoritma machine learning dan deep learning, dan bahkan artificial intelligence (AI). Singkatnya, bentuk analisis ini akan menjawab pertanyaan “Apa yang mungkin terjadi di masa depan?”.

Kebutuhan akan analisis prediktif terbilang menjadi lebih krusial daripada sebelumnya, terlebih data bagaikan “sumber kehidupan” analisis bisnis. Baik perusahaan besar hingga UKM dapat memproses data yang dikumpulkan dari hasil perencanaan penjualan dan operasi hingga sumber eksternal mereka.

Misalnya, perusahaan Anda dapat mengumpulkan data pada setiap langkah customer journey serta melacak kapan, apa, berapa banyak, dan seberapa sering pelanggan membeli. Sehingga jenis analisis ini dapat Anda jadikan acuan dalam analisis CBA (Cost Benefit Analysis), bahkan dalam proses pengambilan keputusan.

Baca Juga:

Manfaat Predictive Analytics

Hingga saat ini, penggunaan dan efektivitas predictive analytics telah berkembang seiring dengan munculnya sistem big data terbarukan. Tak hanya bermanfaat untuk memprediksi atau memperkirakan proses bisnis di masa depan, analisis prediktif juga dapat Anda manfaatkan untuk:

digital marketing agency

5 Langkah Proses Predictive Analytics

5 Langkah Proses Predictive Analytics

Pada dasarnya ada banyak sekali cara dalam membuat konsep siklus proses analisis prediktif yang semuanya tergantung pada jenis organisasi, domain, dan industri. Saat ini, banyak analis data memanfaatkan tools Microsoft Power BI untuk menganalisis data prediktif secara lebih mudah dan cepat. Kendati demikian, ada lima proses utama predictive analytics yang perlu Anda pahami, yaitu:

1. Tentukan Kebutuhan Bisnis

Analisis prediktif biasanya dimulai dari adanya keterlibatan pakar bisnis yang berfokus pada pemecahan masalah. Seperti mengurangi penipuan, maintaning data inventaris, meningkatkan feedback pelanggan, atau meningkatkan nilai portofolio pinjaman. Tahap ini biasanya dilakukan oleh business user, seperti manajer bisnis, manajer pemasaran, atau analis bisnis.

Anda bisa memulai tahapan ini dengan membuat daftar pertanyaan terkait hal-hal yang ingin Anda analisis dari bisnis Anda. Ingatlah untuk selalu memprioritaskan setiap pertanyaan sesuai dengan kepentingannya. Penting juga untuk menempatkan tujuan dalam konteks yang lebih luas.

Fokuskan untuk memperjelas tujuan tertentu menggunakan hasil yang terukur. Business user dapat berkolaborasi dengan ahli statistik untuk memverifikasi hasil dan menetapkan metrik untuk mengukur keberhasilan analisis.

2. Identifikasi Data

Selanjutnya, Anda perlu mengidentifikasi data yang mungkin relevan dengan persyaratan tujuan yang telah Anda buat pada tahap pertama. Tahap ini biasanya dilakukan oleh ahli statistik atau analis data.

Seorang analis data harus menentukan kumpulan data apa yang tersedia dan bagaimana kumpulan data tersebut dapat analis data gunakan untuk meningkatkan prediksi dan mengatasi tujuan bisnis lainnya. Analis data juga perlu mempertimbangkan relevansi dan kesesuaian (melalui data mapping), kualitas serta kebersihan data (melalui data cleansing) yang telah ia dapatkan.

Selain itu, dengan mengetahui bagaimana dan mengapa data dikumpulkan dapat membantu analis data mengidentifikasi masalah apa pun sebelum memasukkan informasi ke dalam model analitik prediktif.

Baca Juga:

3. Kembangkan Model Predictive Analytics

Langkah ketiga adalah pertimbangkan bagaimana model prediktif yang berbeda dapat menghasilkan hasil yang paling berharga dan menguntungkan. Tahap ini biasanya dilakukan oleh data scientist.

Data scientist perlu bekerja mundur untuk menentukan cara terbaik dalam mengatur data mentah ke dalam kumpulan fitur yang sesuai untuk model tersebut. Mereka bereksperimen dengan berbagai fitur, algoritma, dan proses bisnis yang menghasilkan keseimbangan yang tepat antara kinerja, akurasi, dan persyaratan lainnya. Data scientist dapat menggunakan tools data wrangling untuk mengubah kumpulan data mentah menjadi fitur baru untuk menghitung prediksi.

4. Launching Model Predictive Analytics

Setelah itu, model prediktif yang baru dikembangkan perlu dimasukkan ke dalam tahapan produksi sehingga dapat memberikan hasil bagi perusahaan. Tahap ini biasanya dilakukan oleh data engineer.

Insight atau hasil analisis prediktif yang unik hanya akan bernilai jika hasil tersebut membuat perbedaan yang berarti dalam proses bisnis yang sedang berlangsung. Setelah data scientist menyetujui model, data engineer akan menentukan cara mengoptimalkan proses pengambilan, pembersihan, dan transformasi data mentah yang diperlukan untuk model dalam skala besar. Kemudian, data scientist dan data engineer perlu menghubungkan hasilnya dengan aplikasi atau alur kerja yang sesuai.

5. Validasi Hasil Analisis

Jika proses pemodelan analisis data prediktif di atas dijalankan dengan baik, maka model analisis prediktif harus memenuhi kinerja, akurasi, dan persyaratan lainnya saat diterapkan dengan data langsung. Tetapi performa kinerjanya dapat berubah seiring waktu. Dalam beberapa kasus, perubahan sentimen perilaku pelanggan (melalui analisis sentimen), iklim bisnis, atau faktor lain dapat memengaruhi kinerja model.

Contoh Penerapan Predictive Analytics di Berbagai Industri

Sejatinya analisis prediktif adalah salah satu referensi tools untuk proses pengambilan keputusan di berbagai industri. Dengan begitu, setiap industri dapat menggunakan bentuk analisis ini untuk mengurangi risiko, mengoptimalkan operasi bisnis, dan meningkatkan pendapatan (revenue). Berikut adalah beberapa contoh penerapan predictive analytics pada tiap industri.

1. Industri Keuangan

Setiap bisnis perlu menyimpan catatan keuangan (financial statement atau financial report) secara berkala. Untungnya, predictive analytics memainkan peran besar dalam memperkirakan kesehatan keuangan (financial forecasting) masa depan organisasi Anda.

Dengan menggunakan data historis dari laporan keuangan sebelumnya serta data dari industri yang lebih luas, Anda dapat memprediksi cash flow perusahaan di masa mendatang. Maksudnya, Anda dapat memproyeksikan penjualan, pendapatan, dan pengeluaran (operating dan capital expense) untuk membuat gambaran masa depan dan membuat keputusan.

2. Industri Marketing

Dalam pemasaran, data konsumen akan dimanfaatkan sebagai acuan membuat konten pemasaran, iklan, dan strategi untuk menjangkau pelanggan potensial (lead generation) dengan lebih baik di mana pun mereka berada. Dengan memeriksa data perilaku historis dan menggunakannya untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan, Anda telah terlibat dalam analisis prediktif sebagai tahapan behavioral segmentation.

Analisis prediktif dapat diterapkan dalam pemasaran untuk memperkirakan tren penjualan di berbagai waktu dalam setahun dan merencanakan kampanye yang sesuai. Selain itu, data perilaku historis dapat membantu Anda untuk mengkonversi lead atau memprediksi kemungkinan pelanggan potensial berpindah dari tahap awareness atau kesadaran ke tahap pembelian produk.

3. Industri Manufaktur

Sementara kedua contoh sebelumnya menggunakan analisis prediktif untuk mengambil tindakan berdasarkan skenario yang mungkin terjadi, Anda dapat menggunakan analisis ini untuk mencegah terjadinya situasi yang tidak diinginkan atau berbahaya. Misalnya, di bidang manufaktur, algoritma dapat di-setting menggunakan data historis untuk memprediksi secara akurat kapan suatu mesin kemungkinan besar akan mengalami malfungsi atau rusak.

Ketika kriteria malfungsi suatu sistem terpenuhi, maka algoritma di dalamnya bertugas untuk memperingatkan karyawan dengan menghentikan fungsi mesin. Langkah ini berpotensi menghemat jutaan atau miliaran dana perusahaan untuk memperbaiki produk yang rusak dan biaya perbaikan. Bahkan, beberapa algoritma dapat merekomendasikan perbaikan dan pengoptimalan untuk menghindari malfungsi di masa mendatang serta meningkatkan efisiensi, menghemat waktu, uang, dan tenaga.

Itulah beberapa informasi penting yang perlu Anda ketahui tentang predictive analytics. Pada intinya, penggunaan analisis prediktif sekarang dapat Anda temukan di seluruh fungsi bisnis dan industri. Bentuk analisis ini di gunakan secara taktis oleh organisasi untuk meningkatkan metrik utama  KPI dengan mengurangi risiko, mengoptimalkan operasi dan meningkatkan efisiensi. Dan untuk menetapkan strategi yang pada akhirnya memberikan keunggulan bisnis yang kompetitif.

Baca Juga:

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.