Data analytics dan bisnis adalah dua hal yang tidak bisa dipisahkan. Mengapa?
Sebab, data analytics dipakai bisnis dari lini mana pun menemukan insights dan memanfaatkannya demi kemajuan bisnis.
Entah itu dengan cara mengefektifkan operasional, memaksimalkan potensi bisnis, sampai mengidentifikasi masalah dan menyelesaikannya.
Lalu bagaimana proses data analytics itu?
Artikel ini akan membedah data analytics mulai dari pengertian sampai ke contoh pemanfaatannya. Jadi, kalau kamu penasaran ingin mengulik lebih jauh, cuss disimak sampai tuntas!
Apa itu Data Analytics?
Data analytics adalah proses menganalisis data mentah untuk mencari insights potensial yang dapat ditindaklanjuti. Insights tersebut kemudian dimanfaatkan untuk membantu dalam pertimbangan pembuatan keputusan bisnis.
Seorang data analyst atau orang yang menganalisis data akan mengekstrak data mentah, melakukan pengolahan data, menyusun, dan kemudian menganalisisnya. Dengan kata lain, mereka mentransformasi kumpulan angka yang awalnya tampak susah dipahami menjadi informasi yang koheren dan gampang dimengerti awam.
Setelah berhasil melakukan interpretasi, analis data kemudian akan menyampaikan temuan mereka dalam bentuk rekomendasi tentang langkah lanjutan apa yang sebaiknya diambil oleh perusahaan.
Data analytics dapat kamu kategorikan ke dalam business intelligence. Sebab, ia bisa digunakan untuk memecahkan berbagai masalah dan tantangan konkret dalam bisnis.
Analisis ini juga membantumu memahami apa-apa saja yang telah terjadi serta memprediksi tren dan perilaku di masa depan. Memahami pola ini penting, sehingga nantinya dalam pengambilan keputusan bisnis, kamu tidak lagi mengandalkan jurus “tebak-tebakan”.
Berbekal insights yang diambil dari data, bisnis dapat mengembangkan pemahaman yang jauh lebih dalam tentang pelanggan, industri, hingga internal perusahaan secara keseluruhan.
Manfaat Data Analytics
Setelah memahami apa itu data analytics, yuk sekarang masuk ke pembahasan tentang manfaat data analytics!
1. Membantu pengambilan keputusan
Data analytics bermanfaat menghilangkan praktik tebak-tebakan dalam pengambilan keputusan bisnis. Dengan begitu, keputusan yang hadir pun bisa lebih objektif dengan meminimalisir keterlibatan emosi yang mungkin tidak diperlukan.
Keputusan apa saja memangnya? Mulai dari pemilihan konten yang tepat, merencanakan kampanye pemasaran, hingga mengembangkan produk.
Insights data terkait operasional roda bisnis seperti di atas penting diperhatikan agar dapat memberi hasil positif ke bisnis sekaligus memuaskan ekspektasi pelanggan.
2. Memuaskan pelanggan
Data analytics berguna untuk memuaskan pelanggan sesuai dengan kebutuhan mereka. Bagaimana caranya?
Data analytics bisa menunjukkan data konsumen dan preferensi mereka terhadap suatu produk atau layanan. Kamu bisa gunakan data ini untuk memberikan kesan personal dan dapat membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan.
Data yang sama bisa kamu gunakan untuk membuat kualitas produk dan layananmu lebih baik lagi.
3. Membuat operasional lebih efisien
Dengan bantuan data analytics, kamu bisa melakukan efisiensi bisnis di berbagai lini. Baik itu merampingkan proses produksi, menghemat anggaran, hingga mengetahui cara meningkatkan produksi.
Lebih jauh, dengan pemahaman yang lebih baik tentang apa yang diinginkan pelanggan, kamu tidak perlu membuang tenaga, uang, dan waktu untuk membuat iklan dan konten yang tidak sesuai dengan minat mereka. Enak, kan?
4. Pemasaran yang efektif
Data analytics bakal memberi insights berharga tentang kinerja kampanye marketing di bisnismu. Ini tentu saja berguna untuk membantu evaluasi demi mencapai hasil yang lebih optimal ke depannya.
Selain itu, kamu juga dapat menemukan calon pelanggan yang kemungkinan besar akan berinteraksi dengan iklan kemudian mengkonversinya menjadi prospek.
Jika kamu ingin tahu lebih dalam tentang berbagai data analytics, serta cara mengaplikasikannya di dunia kerja, kamu bisa mengikuti Bootcamp Business Analytics Bitlabs bersama Kampus Merdeka. Klik banner di bawah untuk cari tahu lebih lanjut:
Proses Data Analytics
Ada lima tahapan proses data analytics yang biasanya dilakukan:
1. Pahami masalah yang ingin dicari solusinya
Langkah pertama adalah mengidentifikasi masalah, pertanyaan, atau tantangan apa yang ingin dipecahkan.
Pada tahap ini, kamu akan mengulik masalah yang didefinisikan dengan jelas. Caranya termudah adalah dengan mengajukan pertanyaan atau hipotesis yang relevan yang dapat diuji.
Misalnya: ada permasalahan bisnis tentang pelanggan yang tidak melanjutkan langganan berbayarnya setelah uji coba gratis mereka berakhir. Pertanyaan yang bisa diajukan kurang lebih berbunyi “strategi apa yang dapat digunakan untuk meningkatkan retensi pelanggan?”
2. Tentukan jenis data yang diperlukan
Selanjutnya, kamu perlu mengidentifikasi jenis data apa saja yang diperlukan dan dari mana sumbernya.
Untuk contoh data analytics pertanyaan sebelumnya, maka kamu bisa mencari data dari survey pelanggan. Kamu bisa bertanya mengapa pelanggan tidak melanjutkan berlangganan.
Selain itu, kamu dapat mengeksplorasi sumber sekunder atau eksternal. Misalnya portal pemerintah, Google Trends, dan data yang diterbitkan oleh organisasi kredibel lainnya.
3. Kumpulkan datanya
Dengan pertanyaan yang jelas, kamu sekarang siap untuk mulai mengumpulkan data.
Data analyst biasanya akan mengumpulkan data terstruktur dari sumber utama atau internal, seperti perangkat lunak CRM atau tool email marketing.
4. Bersihkan data
Setelah mengumpulkan data, kamu harus menyiapkannya untuk analisis. Agar bisa melakukannya, kamu wajib membersihkan set datanya secara menyeluruh. Hal ini secara teknis sering disebut juga sebagai data cleansing.
Mengapa? Sebab set data asli yang tadi dikumpulkan mungkin masih berisi duplikat, anomali, atau data yang hilang yang dapat mengubah cara interpretasinya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, semua gangguan ini harus dihapus.
Pembersihan data bisa menjadi tugas yang memakan waktu, tetapi sangat penting agar bisa mendapatkan hasil yang akurat.
5. Analisis data
Sekarang masuk ke analisisnya! Tidak ada patokan tentang teknik analisis. Semuanya akan bergantung pada pertanyaan yang kamu ajukan dan jenis data yang gunakan.
Namun begitu, beberapa teknik yang sering ditemui antara lain analisis regresi, analisis klaster, dan analisis deret waktu. Semuanya terkait dengan jenis analisis yang ingin dicapai nantinya, entah itu deskriptif, diagnostik, prediktif, maupun preskriptif.
6. Visualisasikan dan presentasikan
Langkah terakhir dalam proses ini adalah penyajian insights bisnis dalam bentuk visualisasi data.
Kamu akan mempresentasikan temuan data analytics dengan cara yang dapat dipahami orang lain. Presentasinya bisa didukung dengan bagan atau grafik untuk mempermudah pemahaman.
Pada tahap ini, kamu akan memperlihatkan temuan analisis data sehubungan dengan pertanyaan awal atau tantangan bisnis yang tengah dihadapi.
Jenis Data Analytics
Di bagian sebelumnya telah sedikit disinggung tentang jenis data analytics, di bagian ini kamu akan mengetahui penjelasannya lebih rinci.
Berikut ini merupakan jenis data analytics terpopuler:
1. Analisis regresi
Metode ini digunakan untuk memperkirakan atau “memodelkan” hubungan antara satu set variabel. Kamu bisa menggunakannya untuk melihat apakah variabel tertentu dapat digunakan untuk memprediksi variabel lain secara akurat.
Analisis regresi sering digunakan untuk membuat prediksi. Namun, perhatikan pula bahwa regresi hanya dapat digunakan untuk menentukan apakah ada hubungan antara sekumpulan variabel atau tidak.
2. Analisis faktor
Terkadang dikenal juga sebagai pengurangan dimensi. Teknik ini membantu data analytics untuk mengungkap variabel mendasar yang mendorong perilaku orang dan pilihan yang mereka buat.
Pada akhirnya, ia bisa dipakai buat memadatkan data dalam banyak variabel menjadi beberapa “variabel super”. Data pun jadi lebih mudah digunakan.
3. Analisis kelompok
Teknik ini akan menggolongkan data yang memiliki kesamaan karakteristik tertentu dalam jangka waktu tertentu ke dalam satu kelompok.
Misalnya nih, ada kelompok yang berisikan data semua pelanggan yang membeli menggunakan perangkat seluler pada bulan Juni.
Dalam analisis kohort, data pelanggan dipecah menjadi kelompok yang lebih kecil. Dengan begitu, perusahaan dapat melihat tren dan pola dari waktu ke waktu yang terkait dengan kelompok tertentu.
Dengan mengenali pola-pola ini, perusahaanmu kemudian dapat menawarkan layanan yang lebih tepat sasaran.
4. Analisis klaster
Teknik ini berfokus pada identifikasi struktur dalam kumpulan data. Analisis klaster pada dasarnya menyegmentasikan data ke dalam kelompok-kelompok yang homogen secara internal dan heterogen secara eksternal.
Dengan kata lain, objek dalam satu klaster harus lebih mirip satu sama lain daripada objek di klaster lain.
Analisis klaster memungkinkanmu untuk melihat bagaimana data didistribusikan di seluruh kumpulan data yang sebelumnya masih sangat acak.
Dalam pemasaran, analisis klaster dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelompok sasaran yang berbeda dalam basis pelanggan yang lebih besar.
5. Analisis deret waktu
Sederhananya, data deret waktu adalah urutan titik data yang mengukur variabel yang sama pada titik waktu yang berbeda.
Analisis deret waktu akan mengumpulkan data pada interval tertentu selama periode waktu tertentu untuk mengidentifikasi tren dan siklus. Hal ini memungkinkan analis data untuk membuat prediksi bisnis di masa mendatang.
Jika kamu ingin memprediksi permintaan publik terkait produk tertentu, gunakan teknik ini.
Nah, daftar di atas hanyalah sebagian jenis data analytics yang paling sering digunakan. Jika kamu perdalam lagi, masih banyak teknik di luar sana yang juga bisa kamu coba sesuai dengan kebutuhan.
Tools Data Analytics
Untuk melakukan analisis, tentu saja kamu butuh tools untuk mempermudah eksekusinya. Berikut ini adalah beberapa tools yang dikenal luas:
1. Microsoft Excel
Excel adalah software yang memungkinkanmu untuk mengatur, memformat, dan menghitung data menggunakan rumus dalam sistem spreadsheet.
Microsoft Excel dapat digunakan oleh analis data untuk menjalankan query dasar dan untuk membuat tabel pivot, grafik, dan bagan. Excel juga dilengkapi bahasa pemrograman makro yang disebut Visual Basic for Applications (VBA).
Baca juga: Daftar Rumus Excel Terlengkap
2. SAS
SAS merupakan software berbasis perintah yang digunakan untuk melakukan analisis statistik tingkat lanjut dan visualisasi data.
Ia menawarkan berbagai macam metode dan algoritma statistik, opsi yang dapat disesuaikan untuk analisis dan output-nya, serta pilihan grafik bertaraf publikasi resmi. Maka tak heran kalau perangkat lunak ini populer di lintas industri.
3. Tableau
Ia adalah software business intelligent dan data analytics yang lebih kondang sebagai alat untuk visualisasi data.
Data analytics di Tableau akan menyederhanakan data mentah menjadi berwujud dasbor visual, pemetaan, bahkan bagan. Ini tentu saja membantu analis untuk membuat data agar dapat dengan mudah dipahami oleh awam sehingga insights-nya tersampaikan dengan efektif.
4. RapidMiner
RapidMiner merupakan software yang digunakan untuk penambangan data (mengungkap pola), melakukan analisis prediktif, serta machine learning. Ia hadir dengan berbagai fitur andalan, termasuk pemodelan data, validasi, dan otomatisasi.
5. Power BI
Ia adalah solusi data analytics bisnis yang memungkinkanmu untuk memvisualisasikan data dan berbagi insights. Mirip dengan Tableau, Power BI lebih sering digunakan untuk visualisasi data.
Contoh Data Analytics: Netflix
Pemanfaatan data analytics dalam bisnis semakin mudah ditemui. Terutama karena praktik ini semakin populer dengan banyaknya startups berbasis teknologi dan internet.
Salah satu pemain besar yang bisa kita jadikan contoh adalah Netflix dan cara dia memberikan rekomendasi tontonan yang terkesan personal.
Baca juga: Studi Kasus Netflix, Raih Ratusan Juta Pengguna Berkat Big Data
Jadi, bagaimana Netflix membuat rekomendasi ini, dan apa pengaruh fitur ini terhadap kesuksesan bisnis mereka?
Seperti yang mungkin sudah kamu duga sebelumnya, semua proses ini dimulai dengan pengumpulan data. Netflix mengumpulkan semua jenis data dari ratusan juta pelanggan globalnya.
Data yang dikumpulkan itu termasuk apa saja tayangan yang ditonton pengguna, kapan saja jam aktifnya, perangkat apa yang digunakan, apakah pengguna memencet tombol pause waktu nonton, bagaimana penilaian mereka terhadap sajian yang habis ditonton, hingga apa saja pencarian yang dilakukan. Lengkap banget nggak sih?
Nah, dengan bantuan data analytics, Netflix kemudian dapat menghubungkan semua data individual ini untuk membuat profil terperinci yang spesifik untuk setiap pengguna.
Berdasarkan tren dan pola menonton setiap pengguna, algoritma rekomendasi akan bekerja membuat saran tontonan selanjutnya yang dipersonalisasi.
Jenis layanan yang dipersonalisasi semacam ini terbukti memiliki dampak besar pada pengalaman pengguna.
Menurut Netflix, lebih dari 75% aktivitas penggunanya didasarkan pada rekomendasi yang diberikan.
Penggunaan data analytics yang komprehensif ini juga berkontribusi secara signifikan terhadap keberhasilan bisnisnya. Terbukti, sampai hari ini Netflix masih menjadi pemain utama di bisnis tontonan streaming—meskipun saingannya semakin banyak.
Baca juga: Studi Kasus, Netflix vs Disney Plus, Mana yang Lebih Oke?
Tertarik Belajar Data Analytics Lebih Dalam?
Data analytics adalah proses menjelajahi dan menganalisis kumpulan data berukuran besar untuk menemukan pola tersembunyi, tren yang tidak terlihat, menemukan korelasi, hingga memperoleh insights berharga guna membuat prediksi bisnis.
Dengan kata lain, perusahaan modern sudah sewajarnya mengerti pentingnya data untuk bisnis. Insights yang dihasilkan terbukti efektif dalam memberikan rekomendasi dan prediksi yang objektif yang berdampak pada operasional bisnis.
Tertarik untuk memperluas wawasanmu lebih jauh di bidang data, atau product management? Tak usah khawatir, karena Bitlabs menyediakan program Bootcamp Business Analytics yang akan mengajarkanmu cara memanfaatkan data untuk pengembangan bisnis.
Selain membangun skillmu berdasarkan project-based learning, kamu juga nanti akan direkomendasikan ke jejaring hiring partners Bitlabs. Yuk klik banner di bawah untuk kepoin programnya!
