Manfaat Prescriptive Analytics (Analisis Preskriptif) dalam Analisis Data

Perkembangan teknologi membuat semua bidang dalam kehidupan masyarakat kini semakin mudah dengan adanya integrasi data. Sebagaimana yang kita tahu, saat ini big data telah menjadi bagian tak terpisahkan dari berbagai macam industri. Data dalam jumlah besar tersebut perlu kita analisis dengan metode data analytics guna mendapatkan informasi yang berguna. Salah satu jenis analisis data yang bisa Anda gunakan adalah prescriptive analytics.

Pada dasarnya, kita memang perlu mengolah data dan memproses data guna memperoleh informasi yang bermanfaat bagi kelangsungan bisnis. Analisis preskriptif sendiri menjadi salah satu jenis analisis data yang berguna dalam proses sales analysis atau analisis penjualan.

Metode ini akan menggunakan pola dari data yang terkumpul dari berbagai sumber (data warehouse), kemudian melakukan data mining dan memvisualisasikannya (data visualization) untuk memelajari sales lead tertarget. Sehingga, Anda bisa mengetahui lead atau calon pelanggan mana saja yang sekiranya bisa Anda maksimalkan.

Analisis preskriptif ini juga berguna dalam proses pengambilan keputusan. Sebab dengan data yang telah Anda petakan (data mapping) sebelumnya, Anda akan mendapatkan pola-pola tertentu yang berguna untuk proses identifikasi. Dari proses identifikasi inilah Anda akan mendapatkan gambaran tentang data dan informasi, sehingga bermanfaat dalam proses pengambilan keputusan bisnis kedepannya.

Lantas, apa saja manfaat lain dari analisis preskriptif dan apa perbedaannya dengan jenis data analytics lainnya?

Melalui artikel berikut ini, kami akan membahas secara rinci tentang apa itu analisis preskriptif , manfaatnya untuk bisnis, perbedaannya dengan metode analisis data lainnya, serta contoh penerapannya.

Apa Itu Prescriptive Analytics?

Mengutip dari Investopedia, prescriptive analytics adalah jenis analisis yang berguna dalam proses pembuatan keputusan berdasarkan analisis informasi dari data mentah.

Artinya, analisis preskriptif ini akan menganalisis data dan memberikan saran tentang tindakan terbaik yang harus perusahaan ambil dalam skenario tertentu. Tujuannya adalah untuk menemukan solusi atau langkah terbaik yang akan menguntungkan perusahaan berdasarkan analisis dan CBA.

Perlu Anda ketahui bahwa jenis analisis ini menggunakan data dari deskriptif dan prediktif analisis untuk merekomendasikan solusi terbaik. Sehingga Anda perlu memahami data yang Anda butuhkan (descriptive analytics) dan memprediksi apa yang mungkin terjadi berdasarkan data tersebut (predictive analytics). Gunanya adalah untuk mensimulasikan berbagai pendekatan untuk semua hasil, sehingga Anda dapat menemukan solusi terbaik untuk perencanaan dan strategi bisnis kedepannya.

Dalam prosesnya, analisis preskriptif menggunakan kombinasi dari algoritma, machine learning, aturan bisnis, hingga artificial intelligence atau kecerdasan buatan untuk membantu pelaku bisnis memahami data yang mereka kumpulkan. Analisis ini akan sangat berguna untuk menciptakan customer experience yang lebih efektif lagi bagi konsumen sesuai dengan preferensi mereka.

Sehingga, pada dasarnya analisis ini akan memberikan saran terbaik yang harus perusahaan ambil untuk mencapai tujuan bisnis. Misalnya meningkatkan profit dan revenue bisnis, meningkatkan kepuasan pelanggan, menghemat biaya produksi (cost of goods sold), memanajemen total biaya (total fixed cost), hingga mengurangi risiko total (pure risk).

Bukan hanya itu saja. Prescriptive analytics juga akan sangat berguna dalam proses forecast bisnis atau memprediksi sesuatu yang akan datang. Sebab dengan menafsirkan informasi berdasarkan data yang Anda kumpulkan dengan analisis preskriptif, Anda pun akan lebih mudah dalam memperkirakan perilaku konsumen hingga pola bisnis di masa depan.

Baca Juga :

• Cara Menyusun Survei Kepuasan Pelanggan yang Efektif dan Optimal
• Cara Menghitung Monthly Recurring Revenue (MRR)

Manfaat Menggunakan Prescriptive Analytics

Berdasarkan pemaparan di atas, dapat kita ketahui bahwa analisis preskriptif memberikan manfaat yang sangat banyak dan menguntungkan bagi bisnis. Namun bukan cuma itu saja. Berikut ini adalah beberapa manfaat lain dari analisis preskriptif yang bisa Anda dapatkan:

• Menciptakan customer experience yang lebih efektif dan personal. Contohnya dapat membantu Anda untuk memberikan diskon dan merekomendasikan produk secara real time
• Membantu mengoptimalkan proses bisnis
• Meningkatkan produktivitas dengan proses pengambilan keputusan yang lebih baik dan cepat
• Membantu membuat keputusan berdasarkan informasi yang terkumpul secara real time. Sehingga secara tak langsung Anda bisa lebih maju selangkah ketimbang kompetitor
• Mengidentifikasi risiko bisnis atau masalah yang mencegah proses perkembangan dan angka pertumbuhan bisnis (growth rate)
• Memudahkan dalam perhitungan statistik yang perusahaan lakukan dengan hasil yang lebih akurat
• Membantu dalam proses market research atau riset market bisnis. Meliputi analisis kompetitor, analisis market share, market positioning, hingga market orientation dan product positioning

Perbedaan Prescriptive Analytics dengan Descriptive dan Predictive Analytics

Dalam uraian sebelumnya, kita telah menyinggung perbedaan mendasar antara analisis preskriptif dengan jenis data analytics lainnya. Di mana jenis analisis data ini menggabungkan descriptive analytics dan predictive analytics untuk mendapatkan pola baru yang lebih akurat.

Untuk lebih jelasnya, berikut ini adalah perbedaan dari ketiga jenis analisis data tersebut:

Descriptive analytics

Analisis deskriptif adalah proses data analytics untuk mendapatkan gambaran umum dari data yang sudah ada dan terkumpul. Tujuannya adalah untuk mengenal dan memahami data secara keseluruhan. Contoh dari descriptive analytics adalah Google Analytics.

Pada Google Analytics, Anda hanya bisa melihat informasi sederhana seperti traffic website, jumlah visitor per satuan waktu, halaman mana saja yang mendapatkan jumlah klik (CTR) tertinggi, hingga jumlah impression. Analisis deskriptif tidak menampilkan prediksi halaman apa yang akan pengunjung kunjungi di waktu berikutnya, serta alasan kenapa pengunjung mengunjungi halaman tersebut.

Predictive analytics

Analisis prediktif adalah data analytics yang memberikan hasil prediksi tentang sesuatu di waktu yang akan datang. Predictive analytics menggunakan data masa lalu dan algoritma prediksi untuk membantu dalam menentukan peluang atau kemungkinan dari apa yang akan terjadi berikutnya.

Contohnya adalah sistem rekomendasi yang e-commerce gunakan dari data pengunjung dan pembelian. Dengan sistem tersebut, Anda bisa memperkirakan produk apa saja yang sekiranya membuat pengunjung tertarik untuk membeli. Jenis analisis ini memerlukan machine learning untuk menafsirkan data yang telah terkumpul.

Baca Juga :

• Manfaat dan Contoh Penerapan Database Marketing yang Efektif
• Tahapan Data Cleansing dalam Pemrosesan Data

Prescriptive analytics

Analisis preskriptif adalah proses analytics yang mengombinasikan dua jenis analisis data sebelumnya. Kunci untuk prescriptive analytics adalah mampu menggunakan big data dan komputasi untuk menghasilkan jawaban secara real time.

Sehingga fungsi utama dari analisis preskriptif memberikan saran atau solusi terbaik berdasarkan deskripsi dan prediksi sebelumnya. Analisis ini bukan hanya memahami data mentah dan memprediksi apa yang akan terjadi, tetapi juga menjelaskan alasan di balik saran tersebut.

Contoh Prescriptive Analytics

Untuk memperdalam pemahaman Anda terkait analisis preskriptif, berikut ini adalah beberapa contoh penggunaannya dalam berbagai bidang yang bisa Anda pelajari:

1. Industri Transportasi

Pada industri transportasi, perusahaan bisa menggunakan analisis preskriptif untuk memaksimalkan keuntungan. Misalnya dengan menyesuaikan ketersediaan dan harga tiket secara otomatis berdasarkan cuaca, permintaan (demand) pelanggan, tren, dan lain sebagainya.

2. Industri Penjualan

Dalam industri penjualan, marketer bisa menggunakan jenis analisis ini untuk merumuskan marketing strategy dan marketing plan terbaik. Misalnya menentukan pricing atau harga produk yang ideal, menyasar target pasar yang tepat, serta melakukan strategi marketing campaign yang lebih efektif.

3. Industri Kesehatan

Di bidang kesehatan, analisis preskriptif akan sangat berguna untuk meningkatkan kualitas layanan kepada pasien. Dengan data dari prescriptive analytics, industri kesehatan seperti rumah sakit atau klinik dapat menemukan waktu terbaik untuk janji temu dan menjadwalkan perawatan pada pasien dengan lebih terstruktur.

Itulah ulasan mengenai analisis preskriptif yang bisa Anda pahami. Intinya, jenis analisis data ini sangat berguna bagi bisnis untuk membantu menemukan strategi business development terbaik, meningkatkan penjualan (sales growth), mengoptimalkan proses penjualan dan operasi, serta membantu dalam mengelola risiko.

Selain menerapkan analisis ini, Anda juga bisa memanfaatkan layanan digital marketing agency yang dapat membantu Anda dalam 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 :

• Memahami Growth Strategy dan Perbedaannya dengan Growth Hacking
• Cara Menerapkan Growth Hacking untuk Start Up