Keputusan bisnis yang diambil oleh setiap perusahaan kini banyak mengandalkan analisis big data. Banyak hal yang perlu dipertimbangkan sebelum mengambil keputusan, terutama jika dampaknya berkaitan langsung dengan tujuan bisnis jangka panjang.
Proses pengambilan keputusan harus melibatkan beberapa metriks dari data yang sudah ada, kondisi saat ini, dan tujuan yang akan diraih. Saat memanfaatkan semua data yang ada, hal ini akan menjadi pembelajaran yang baik untuk membantu membangun bisnis.
Analisis preskriptif adalah proses analisis data yang dilakukan untuk memberikan rekomendasi instan pada proses pengambilan keputusan dan memvalidasi tindakan sebelum melakukan tindakan tertentu.
Proses ini dapat menganalisis tujuan bisnis dan merekomendasikan langkah terbaik berdasarkan algoritma kompleks dan contoh yang sudah berlalu. Solusi tersebut dapat dibentuk atas kombinasi artificial intelligence (AI), machine learning, aturan bisnis, dan algoritma.
Contohnya, analisis preskriptif membantu tim marketing menentukan segmen pasar yang sesuai dengan sebuah produk berdasarkan pola dan perilaku konsumen di masa lalu dan sekarang. Ini dapat membantu tim untuk menemukan cara menggunakan anggaran dan mengoptimalkan campaign marketing.
Dengan analisis prediktif, sebuah prediksi bisa saja terjadi atau tidak. Namun, terdapat elemen risiko saat menggunakan rekomendasi otomatis pada untuk analisis preskriptif yaitu perilaku manusia tidak dapat diprediksi. Model statistik yang mendasarkan hasil pada analisis perilaku manusia memerlukan kehati-hatian.
Analisis preskriptif menggunakan data historis untuk memprediksi kejadian di masa depan dan tidak menjawab pertanyaan dengan “what if”, melainkan “how to”. Perusahaan akan mampu memahami apa yang bisa terjadi dan bagaimana cara mencapainya.
Riset, machine learning, dan applied statistic dapat dijelaskan pada proses pengambilan keputusan. Hal tersebut dapat menguntungkan bisnis dalam hal-hal berikut ini.
Perusahaan dapat menggunakan simulasi yang dibuat dari data internal untuk mengevaluasi beberapa kumpulan data secara efektif. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menilai situasi, mengadopsi pilihan paling efektif, dan menjadikannya dapat diulang dan diukur menggunakan data historis dan tren pasar.
Proses analisis preskriptif dapat merekomendasikan waktu dan urutan terbaik untuk menjadwalkan dan memperbarui marketing plan, penetapan harga, dan sales untuk memberikan return of investment (ROI) terbaik.
Dengan insight yang dapat ditindaklanjuti menjadi sebuah action plan, Anda dapat mempercepat siklus perencanaan bisnis. Anda bisa merasa yakin telah berinvestasi dengan baik saat memanfaatkan kondisi pasar sekaligus mencapai target pendapatannya.
Di sebuah organisasi, alur kerja atau aset yang berkinerja buruk mungkin tidak diketahui selama beberapa waktu dan dapat mengurangi keuntungan perusahaan. Analisis preskriptif memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi kriteria agar mampu mengambil tindakan yang diperlukan dan menyalurkan anggaran ke proyek-proyek yang menguntungkan.
Meningkatnya penggunaan AI dapat menghilangkan human error dalam melakukan sebuah analisis. Misalnya, perusahaan menggunakan AI untuk melakukan konsolidasi dan menganalisis kumpulan data berukuran besar. Hal ini dapat membantu mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dalam perhitungan statistik.
Sebuah bisnis dapat menemukan cara terbaik untuk menavigasi seluk-beluk pasar sesuai keunggulan organisasi dengan melakukan simulasi dan analisis skenario. Selain itu, sebuah bisnis memiliki fleksibilitas untuk mengambil keputusan secara real-time karena waktu penyelesaiannya yang cepat.
Melalui proses ini, analisis penjualan produk dapat menghasilkan penilaian prospek yang lebih baik. Penilaian prospek adalah proses pemberian nilai pada berbagai tindakan di sepanjang jalur penjualan. Hal ini dapat meningkatkan faktor-faktor seperti tampilan halaman, penelusuran situs, interaksi email, dan keterlibatan konten.
Sebuah bisnis dapat memperoleh rekomendasi algoritmik berdasarkan pola engagement di website-nya. Berdasarkan interaksi pengguna, rekomendasi berbobot dapat meningkatkan tingkat engagement dan satisfaction para pelanggan. Dengan cara ini, Anda dapat menargetkan ulang iklan berdasarkan riwayat penelusuran pelanggan.
Setiap organisasi akan mampu mendeteksi aktivitas transaksi mencurigakan secara real-time. Algoritma memindai dan menganalisis pola data transaksi untuk memberitahu dan memberikan rekomendasi tindakan pada bisnis saat ada anomali yang muncul.
Dengan analisis prediktif, bisnis juga dapat lebih memahami kebutuhan pelanggan dengan mengidentifikasi tren. Anda bisa menemukan alasan dari terjadinya sebuah tren dan memperkirakan terjadinya pengulangan tren berikutnya.
Analisis ini membantu menentukan fitur yang harus disertakan atau dihilangkan dalam suatu produk. Tujuannya untuk mengatasi karakteristik yang tidak perlu dalam sebuah produk dan mengoptimalkan user experience di masa mendatang.
Churn rate adalah metriks yang menggambarkan kondisi pelanggan saat berhenti berlangganan suatu layanan. Saat memiliki kemampuan untuk memprediksi churn rate, bisnis dapat menentukan tanda-tanda peringatan potensi kehilangan pelanggan.
Dengan mengimplementasikan analisis preskriptif, perusahaan dapat mengurangi tingkat pengurangan konsumen dan merespons perubahan konsumen dengan cepat. Perusahaan juga bisa meningkatkan pendapatan secara aktif saat menerapkan analisis preskriptif.
Bagi para eksekutif perusahaan, penting untuk dapat mengasah kemampuan analisis preskriptif yang berdampak bagi kelangsungan perusahaan. Melalui program Strategic Business Analysis, para manajer akan mengasah kemampuan analisis faktor-faktor yang membawa pemahaman, penerjemahan, dan pencirian isu-isu strategis untuk mencapai target bisnis dalam kerja sama tim yang baik.
Keputusan bisnis yang diambil oleh setiap perusahaan kini banyak mengandalkan analisis big data. Banyak hal yang perlu dipertimbangkan sebelum mengambil keputusan, terutama jika dampaknya berkaitan langsung dengan tujuan bisnis jangka panjang.
Proses pengambilan keputusan harus melibatkan beberapa metriks dari data yang sudah ada, kondisi saat ini, dan tujuan yang akan diraih. Saat memanfaatkan semua data yang ada, hal ini akan menjadi pembelajaran yang baik untuk membantu membangun bisnis.
Analisis preskriptif adalah proses analisis data yang dilakukan untuk memberikan rekomendasi instan pada proses pengambilan keputusan dan memvalidasi tindakan sebelum melakukan tindakan tertentu.
Proses ini dapat menganalisis tujuan bisnis dan merekomendasikan langkah terbaik berdasarkan algoritma kompleks dan contoh yang sudah berlalu. Solusi tersebut dapat dibentuk atas kombinasi artificial intelligence (AI), machine learning, aturan bisnis, dan algoritma.
Contohnya, analisis preskriptif membantu tim marketing menentukan segmen pasar yang sesuai dengan sebuah produk berdasarkan pola dan perilaku konsumen di masa lalu dan sekarang. Ini dapat membantu tim untuk menemukan cara menggunakan anggaran dan mengoptimalkan campaign marketing.
Dengan analisis prediktif, sebuah prediksi bisa saja terjadi atau tidak. Namun, terdapat elemen risiko saat menggunakan rekomendasi otomatis pada untuk analisis preskriptif yaitu perilaku manusia tidak dapat diprediksi. Model statistik yang mendasarkan hasil pada analisis perilaku manusia memerlukan kehati-hatian.
Analisis preskriptif menggunakan data historis untuk memprediksi kejadian di masa depan dan tidak menjawab pertanyaan dengan “what if”, melainkan “how to”. Perusahaan akan mampu memahami apa yang bisa terjadi dan bagaimana cara mencapainya.
Riset, machine learning, dan applied statistic dapat dijelaskan pada proses pengambilan keputusan. Hal tersebut dapat menguntungkan bisnis dalam hal-hal berikut ini.
Perusahaan dapat menggunakan simulasi yang dibuat dari data internal untuk mengevaluasi beberapa kumpulan data secara efektif. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menilai situasi, mengadopsi pilihan paling efektif, dan menjadikannya dapat diulang dan diukur menggunakan data historis dan tren pasar.
Proses analisis preskriptif dapat merekomendasikan waktu dan urutan terbaik untuk menjadwalkan dan memperbarui marketing plan, penetapan harga, dan sales untuk memberikan return of investment (ROI) terbaik.
Dengan insight yang dapat ditindaklanjuti menjadi sebuah action plan, Anda dapat mempercepat siklus perencanaan bisnis. Anda bisa merasa yakin telah berinvestasi dengan baik saat memanfaatkan kondisi pasar sekaligus mencapai target pendapatannya.
Di sebuah organisasi, alur kerja atau aset yang berkinerja buruk mungkin tidak diketahui selama beberapa waktu dan dapat mengurangi keuntungan perusahaan. Analisis preskriptif memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi kriteria agar mampu mengambil tindakan yang diperlukan dan menyalurkan anggaran ke proyek-proyek yang menguntungkan.
Meningkatnya penggunaan AI dapat menghilangkan human error dalam melakukan sebuah analisis. Misalnya, perusahaan menggunakan AI untuk melakukan konsolidasi dan menganalisis kumpulan data berukuran besar. Hal ini dapat membantu mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dalam perhitungan statistik.
Sebuah bisnis dapat menemukan cara terbaik untuk menavigasi seluk-beluk pasar sesuai keunggulan organisasi dengan melakukan simulasi dan analisis skenario. Selain itu, sebuah bisnis memiliki fleksibilitas untuk mengambil keputusan secara real-time karena waktu penyelesaiannya yang cepat.
Melalui proses ini, analisis penjualan produk dapat menghasilkan penilaian prospek yang lebih baik. Penilaian prospek adalah proses pemberian nilai pada berbagai tindakan di sepanjang jalur penjualan. Hal ini dapat meningkatkan faktor-faktor seperti tampilan halaman, penelusuran situs, interaksi email, dan keterlibatan konten.
Sebuah bisnis dapat memperoleh rekomendasi algoritmik berdasarkan pola engagement di website-nya. Berdasarkan interaksi pengguna, rekomendasi berbobot dapat meningkatkan tingkat engagement dan satisfaction para pelanggan. Dengan cara ini, Anda dapat menargetkan ulang iklan berdasarkan riwayat penelusuran pelanggan.
Setiap organisasi akan mampu mendeteksi aktivitas transaksi mencurigakan secara real-time. Algoritma memindai dan menganalisis pola data transaksi untuk memberitahu dan memberikan rekomendasi tindakan pada bisnis saat ada anomali yang muncul.
Dengan analisis prediktif, bisnis juga dapat lebih memahami kebutuhan pelanggan dengan mengidentifikasi tren. Anda bisa menemukan alasan dari terjadinya sebuah tren dan memperkirakan terjadinya pengulangan tren berikutnya.
Analisis ini membantu menentukan fitur yang harus disertakan atau dihilangkan dalam suatu produk. Tujuannya untuk mengatasi karakteristik yang tidak perlu dalam sebuah produk dan mengoptimalkan user experience di masa mendatang.
Churn rate adalah metriks yang menggambarkan kondisi pelanggan saat berhenti berlangganan suatu layanan. Saat memiliki kemampuan untuk memprediksi churn rate, bisnis dapat menentukan tanda-tanda peringatan potensi kehilangan pelanggan.
Dengan mengimplementasikan analisis preskriptif, perusahaan dapat mengurangi tingkat pengurangan konsumen dan merespons perubahan konsumen dengan cepat. Perusahaan juga bisa meningkatkan pendapatan secara aktif saat menerapkan analisis preskriptif.
Bagi para eksekutif perusahaan, penting untuk dapat mengasah kemampuan analisis preskriptif yang berdampak bagi kelangsungan perusahaan. Melalui program Strategic Business Analysis, para manajer akan mengasah kemampuan analisis faktor-faktor yang membawa pemahaman, penerjemahan, dan pencirian isu-isu strategis untuk mencapai target bisnis dalam kerja sama tim yang baik.
