Implementasi Predictive Analytics dalam Peluang Bisnis dan Keputusan Strategis

Semua bisnis tentunya ingin mengambil keputusan strategis yang tepat dan memanfaatkan semua peluang yang ada. Namun, hal tersebut sangat sulit dilakukan. Cukup sulit bagi bisnis untuk menentukan keputusan strategis yang tepat ketika ada banyak ketidakpastian di dalamnya. Lalu, bagaimana Anda bisa mengetahui apa yang akan terjadi di masa depan? Tentunya, Predictive Analytics akan memudahkan Anda dalam pengambilan keputusan bisnis.

Definisi Predictive Analytics

Predictive Analytics adalah teknik untuk mengetahui apa yang akan terjadi di masa depan dengan cara mengidentifikasi pattern menggunakan data historis dan metode ilmu statistik, data science, dan machine learning. Dengan Predictive Analytics, maka perusahaan dapat mengambil keputusan strategis yang berpotensi meningkatkan produktivitas, pendapatan, dan efisiensi proses bisnis. 

Contohnya, Anda dapat mengklasifikasikan konsumen berdasarkan beberapa segmen, sehingga membuat strategi marketing yang lebih relevan, sesuai dengan segmen konsumen, dan meningkatkan potensi pendapatan. Selanjutnya, Anda bisa memprediksi penjualan pada bulan tertentu sehingga menyesuaikan kapasitas produksi. Hal tersebut bertujuan untuk meminimalkan produk kedaluwarsa dan biaya gudang penyimpanan, meningkatkan efisiensi proses bisnis serta keuntungan.

Penerapan Predictive Analytics

Implementasi Predictive Analytics digunakan untuk melihat peluang bisnis yang tidak terlihat sebelumnya. Ketika Anda melihat banyaknya jumlah klasifikasi konsumen, potensi demand yang belum maksimal, atau melihat tren social media mengenai perilaku dan profil konsumen, Anda dapat mengembangkan produk baru memuaskan segmentasi konsumen potensial yang belum diraih sebelumnya. Selain itu, Anda bisa masuk ke pasar baru untuk meningkatkan pertumbuhan bisnis yang lebih cepat.

Tahapan Predictive Analytics

Ada beberapa tahapan yang harus dilakukan ketika Anda ingin melakukan Predictive Analytics:

1. Tentukan Tujuan Analisis 
   Apabila Anda telah menentukan tujuan analisis, hasil analisis disesuaikan dengan kebutuhan bisnis dan digunakan untuk mengambil keputusan strategis yang tepat.
2. Organisasi Data 
   Mengumpulkan dan menyusun data bertujuan untuk memastikan data lebih rapi dan memudahkan proses analisis.
3. Proses Data 
   Selanjutnya, Anda dapat memproses data agar siap digunakan.
4. Buat Predictive Model
   Anda dapat membuat Predictive Model sesuai dengan tujuan dan kebutuhan bisnis.
5. Dapatkan Hasil
   Anda akan memperoleh hasil analisis dan melakukan validasi akurat dari hasil prediksi tersebut.

Tipe Predictive Model

Sebelum melakukan Predictive Analytics, tentunya penting menentukan model yang tepat untuk menghasilkan insight yang relevan. Ada beberapa tipe predictive model yang bisa digunakan, yaitu:

1. Classification Models
   Model yang digunakan untuk mengklasifikasikan data kedalam suatu klasifikasi tertentu. Classification models termasuk dalam supervised machine learning model, artinya pengelompokan data yang sebelumnya diberi label terlebih dahulu. Model ini biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan konsumen kepada beberapa grup dan juga untuk menjawab pertanyaan ya dan tidak. Sebagai contoh, untuk menilai kelayakan kredit nasabah. Tipe classification models diantaranya adalah logistic regression, decision trees, random forest, neural networks, dan Naive Bayes.
2. Clustering Model
   Model yang digunakan untuk mempertemukan data yang memiliki atribut yang sama ke dalam satu kategori. Clustering Model termasuk ke dalam unsupervised learning. Berbeda dengan supervised learning, kelompok data dari model ini sebelumnya tidak diberikan label. Model ini cocok digunakan untuk mencari pola tersembunyi dari suatu data. Contoh dari implementasi model ini adalah website e-commerce. Dengan mengelompokkan konsumen berdasarkan pola kebiasaan yang sama dan mengembangkan strategi marketing, maka setiap kelompok akan menghasilkan performa marketing yang terbaik. Tipe Clustering models termasuk pada K-means, mean-shift clustering, density based spatial clustering of applications with noise, Expectation-maximization clustering using Gaussian Mixture Models, dan Hierarchical clustering
3. Time Series Model
   Data yang digunakan untuk melihat tren atau pattern yang dapat membantu Anda menjawab apa yang akan terjadi di masa depan. Model ini menggunakan berbagai macam data pada periode waktu yang sama untuk menghasilkan prediksi yang akurat berdasarkan tren dan pola kebiasaan. Tipe time series models adalah autoregressive, moving average, ARMA, dan ARIMA. Contoh implementasi model adalah prediksi kebutuhan produk di bulan ramadan dan bulan biasa untuk menentukan kapasitas produksi.

Baca Juga: Pentingnya Kuasai Analisis Data sebagai Digital Skill

Penggunaan Predictive Analytics yang tepat meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses bisnis Anda. Untuk lebih memaksimalkan keputusan bisnis yang strategis, Anda dapat bekerja sama dengan Suitmedia. Sebagai digital agency, PT Suitmedia Kreasi Indonesia membantu Anda untuk menentukan strategi dan mengeksekusi analisis yang tepat melalui layanan development consultation serta monitoring & analytics. Raih peluang bisnis Anda bersama kami!