Apa Itu Teknik Analisis Data, Jenis, dan Contoh Pengaplikasiannya Pada Bisnis

Tahukah Anda, bahwa penerapan teknik analisis data akan memberikan wawasan baru, yang dapat meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan bisnis? 

Dengan memahami hal yang satu ini, Anda bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti kapan waktu terbaik untuk meluncurkan kampanye pemasaran? 

Apakah struktur tim saat ini sudah efektif? Segmen pelanggan manakah yang paling mungkin membeli produk baru Anda?

Pada akhirnya, teknik analisis data bisa menjadi pendorong penting dari setiap strategi bisnis yang sukses. 

Namun, bagaimana teknik analisis data dapat mengubah data mentah menjadi sesuatu yang berguna?

Definisi Teknik Analisis Data

Teknik analisis data merupakan langkah untuk memproses informasi dan data penelitian yang dapat menghasilkan informasi baru atau temuan penelitian. 

Analisis dilakukan untuk memastikan kevalidan data yang akan mempermudah langkah yang bisa diambil selanjutnya.

Mengapa analisis data penting dilakukan dalam sebuah bisnis? Menganalisis data secara efektif akan membantu organisasi membuat keputusan bisnis yang tepat.

Umumnya, data dikumpulkan oleh bisnis secara terus-menerus melalui survei, online tracking, analisis pemasaran online, pemantauan media sosial, dll.

Jenis-jenis Teknik Analisis Data dan Contoh Penerapannya

Sebelum mengetahui berbagai jenis teknik analisis data, Anda perlu mengetahui terlebih dahulu soal perbedaan data kuantitatif dan kualitatif.

Data kuantitatif dikenal sebagai data yang terstruktur dan dapat muncul sebagai database “tradisional” dengan baris dan kolom.

Data kualitatif diidentifikasi sebagai data tak terstruktur yang melibatkan teks, gambar, video, dan media lainnya, bukan hanya baris dan kolom.

Kedua jenis data ini digunakan untuk tujuan analisis yang berbeda dan menggunakan metode analisis yang berbeda pula.

Berikut beberapa jenis dan contohnya:

1. Analisis regresi

Analisis regresi digunakan untuk memperkirakan hubungan antara sekumpulan variabel.

Tujuannya adalah untuk memperkirakan bagaimana satu atau lebih variabel dapat berdampak pada variabel terikat, untuk mengidentifikasi tren dan pola.

Contoh Anda bekerja di perusahaan e-commerce dan ingin menguji hubungan antara variabel:

(a) berapa banyak uang yang dihabiskan untuk pemasaran media sosial

(b) pendapatan penjualan.

Dengan menggunakan analisis regresi, Anda dapat melihat apakah ada hubungan antara kedua variabel tersebut. 

2. Simulasi Monte Carlo

Simulasi Monte Carlo melibatkan eksperimen pada elemen probabilitas dengan melakukan pengambilan sampel secara acak. Teknik simulasi ini memanfaatkan unsur kebetulan dalam situasi berpeluang.

Anda bisa memanfaatkan metode Monte Carlo untuk merancang skenario yang realistis saat membuat keputusan.

Contohnya, divisi marketing hendak mengevaluasi anggaran iklan untuk kursus kelas olahraga online mereka. 

Model matematika Monte Carlo bisa digunakan untuk faktor-faktor yang tidak pasti seperti biaya langganan, biaya iklan, tingkat pendaftaran, dan retensi.

Dengan melakukan simulasi, dampak perubahan pada variabel-variabel ini diprediksi untuk menilai keuntungan dari keputusan tersebut.

3. Analisis faktor

Analisis faktor adalah teknik yang digunakan untuk mereduksi sejumlah besar variabel menjadi sejumlah faktor yang lebih kecil.

Hal ini berguna bukan hanya untuk memadatkan kumpulan data yang besar menjadi sampel yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Namun, juga karena membantu mengungkap pola tersembunyi.

Teknik ini memungkinkan eksplorasi konsep-konsep yang tidak dapat diukur atau diamati dengan mudah seperti kebahagiaan, kekecewaan, kesehatan, dll. 

Dalam konteks bisnis, konsep-konsep yang sulit diukur diantaranya loyalitas dan kepuasan pelanggan.

Dengan teknik ini, pada akhirnya, Anda memiliki jumlah faktor yang lebih sedikit dibandingkan ratusan variabel individual. 

Faktor-faktor ini kemudian dibawa ke analisis lebih lanjut, untuk mempelajari tentang pelanggan Anda.

4. Analisis cohort

Analisis cohort atau kelompok adalah teknik analisis data yang mengelompokkan pengguna berdasarkan karakteristik bersama. 

Misalnya, tanggal mereka mendaftar ke layanan atau produk yang mereka beli.

Setelah pengguna dikelompokkan, analis dapat melacak perilaku mereka dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi tren dan pola.

Dengan teknik ini, Anda dapat mulai mengidentifikasi pola perilaku di berbagai titik dalam perjalanan pelanggan. 

Contohnya, bagaimana pengalaman mereka di kunjungan pertama mereka ke situs Anda, ke pendaftaran email newsletter, ke pembelian pertama mereka, dst.

5. Analisis cluster

Analisis cluster adalah teknik eksplorasi yang berupaya mengidentifikasi struktur dalam kumpulan data.

Tujuannya adalah untuk mengurutkan titik data yang berbeda ke dalam cluster yang homogen secara internal dan heterogen secara eksternal.

Dalam dunia pemasaran, umumnya digunakan analisis cluster untuk mengelompokkan basis pelanggan besar ke dalam segmen-segmen yang berbeda. Teknik memungkinkan pendekatan periklanan dan komunikasi yang lebih bertarget.

Contohnya, perusahaan asuransi mungkin menggunakan analisis cluster untuk menyelidiki mengapa lokasi tertentu dikaitkan dengan tingginya jumlah klaim asuransi.

6. Analisis deret waktu

Analisis deret waktu adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi tren dan siklus dari waktu ke waktu.

Data deret waktu adalah urutan titik data yang mengukur variabel yang sama pada titik waktu berbeda. 

Misalnya, teknik digunakan untuk menghitung angka penjualan mingguan atau pendaftaran email bulanan.

Dengan melihat tren yang berkaitan dengan waktu, analis dapat memperkirakan bagaimana variabel yang diminati dapat berfluktuasi di masa depan. 

Saat melakukan analisis deret waktu, pola utama yang perlu Anda perhatikan dalam data Anda adalah:

• Tren: Kenaikan atau penurunan yang stabil dan linier dalam jangka waktu yang lama.
• Musiman: Fluktuasi data yang dapat diprediksi karena faktor musiman dalam jangka waktu singkat.

Misalnya, Anda mungkin melihat puncak penjualan baju renang ada pada masa liburan setiap tahunnya.

Kesimpulannya, teknik analisis data yang tepat akan membentuk keputusan strategis yang akurat demi kesuksesan bisnis Anda.

Melakukan teknik ini bisa disebut sebagai salah satu cara tepat menghadapi situasi yang dinamis dalam mengelola bisnis. Jika Anda ingin memiliki kemampuan analisis bisnis yang baik, ikuti short program Strategic Business Analysis dari Prasmul Eli.

Dalam program tiga hari, cakupan pembelajarannya meliputi:

• Pengantar Strategic Business Analysis
• General Environment and Scenario Analysis
• Analisis Industri
• Analisis Kompetitif
• Analisis Internal
• Core competence Analysis
• Analisis SWOT
• Analisis Business Model
• Customer Pain & Gain Analysis

Daftarkan diri Anda melalui link berikut ini untuk mengikuti kelas yang akan dilaksanakan secara online dan offline ini.