Apa Itu Predictive Analytics?
Predictive Analytics adalah metode untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data yang sudah tersedia. Teknologi ini membantu perusahaan melihat pola, mengenali perubahan, dan membuat perkiraan yang lebih terarah.
Misalnya, perusahaan dapat memperkirakan jumlah penjualan pada bulan berikutnya. Selain itu, data juga dapat digunakan untuk melihat produk yang berpotensi mengalami peningkatan permintaan.
Predictive Analytics tidak berarti hasilnya selalu benar. Sebaliknya, metode ini membantu perusahaan membuat keputusan dengan mempertimbangkan pola dan informasi yang tersedia.
Bagaimana Predictive Analytics Bekerja?
Predictive Analytics biasanya menggunakan data historis sebagai dasar analisis. Data tersebut kemudian diproses untuk menemukan pola yang dapat digunakan dalam membuat prediksi.
Secara sederhana, prosesnya dapat dilakukan melalui beberapa tahap berikut:
- Mengumpulkan data
Perusahaan mengumpulkan data dari penjualan, pelanggan, transaksi, website, atau sumber lainnya. - Membersihkan data
Data yang tidak lengkap atau salah perlu diperbaiki terlebih dahulu. Dengan begitu, hasil analisis menjadi lebih dapat diandalkan. - Menganalisis pola
Data kemudian digunakan untuk mencari hubungan dan pola tertentu. - Membangun model prediksi
Model statistik atau machine learning dapat digunakan untuk membuat perkiraan. - Menguji hasil
Hasil prediksi dibandingkan dengan data yang sudah diketahui. Tahap ini membantu melihat apakah model bekerja dengan baik. - Menggunakan hasil untuk keputusan
Setelah itu, hasil prediksi dapat menjadi salah satu bahan pertimbangan dalam menentukan strategi bisnis.
Contoh Predictive Analytics dalam Bisnis
Penerapan Predictive Analytics dapat ditemukan di berbagai bidang. Bahkan, perusahaan tidak harus selalu menggunakan data yang sangat kompleks untuk memulainya.
1. Memprediksi Penjualan
Tim penjualan dapat melihat data transaksi sebelumnya untuk memperkirakan penjualan berikutnya.
Sebagai contoh, penjualan produk tertentu meningkat setiap menjelang akhir tahun. Berdasarkan pola tersebut, perusahaan dapat menyiapkan stok lebih awal.
2. Memprediksi Permintaan Produk
Retailer dapat menggunakan data pembelian untuk memperkirakan produk yang akan banyak dicari pelanggan.
Dengan demikian, perusahaan dapat mengatur stok dengan lebih baik. Risiko kehabisan barang atau menumpuknya stok juga dapat dikurangi.
3. Memahami Perilaku Pelanggan
Data pelanggan dapat membantu perusahaan melihat pola pembelian.
Misalnya, pelanggan yang membeli produk tertentu sering membeli produk tambahan. Informasi tersebut dapat digunakan untuk membuat rekomendasi atau penawaran yang lebih sesuai.
4. Memprediksi Risiko Bisnis
Predictive Analytics juga dapat membantu melihat kemungkinan munculnya risiko.
Perusahaan dapat menganalisis pola transaksi, pembayaran, atau aktivitas pelanggan. Selanjutnya, hasil tersebut dapat digunakan untuk menentukan langkah pencegahan.
5. Memprediksi Kebutuhan SDM
Departemen HR dapat menggunakan data untuk memperkirakan kebutuhan tenaga kerja.
Data jumlah karyawan, beban kerja, dan kebutuhan proyek dapat menjadi bahan analisis. Karena itu, perusahaan dapat membuat rencana rekrutmen dengan lebih terarah.
Predictive Analytics dalam Marketing
Bidang marketing juga dapat memanfaatkan Predictive Analytics. Data kampanye, perilaku pelanggan, dan hasil penjualan dapat digunakan untuk menemukan pola.
Sebagai contoh, perusahaan dapat menganalisis pelanggan yang memiliki kemungkinan tinggi untuk membeli sebuah produk. Setelah itu, tim marketing dapat membuat kampanye yang lebih sesuai.
Selain meningkatkan relevansi promosi, pendekatan ini juga membantu tim menggunakan anggaran dengan lebih terukur.
Namun, prediksi tetap perlu dikombinasikan dengan kondisi pasar. Perubahan tren, kompetitor, dan perilaku konsumen dapat memengaruhi hasil.
Apa Manfaat Predictive Analytics bagi Perusahaan?
Penggunaan Predictive Analytics memberikan beberapa manfaat bagi bisnis.
Membantu Pengambilan Keputusan
Data dapat memberikan gambaran yang lebih jelas sebelum keputusan dibuat. Dengan begitu, perusahaan tidak hanya mengandalkan asumsi.
Mengurangi Risiko
Prediksi dapat membantu perusahaan melihat kemungkinan masalah lebih awal. Selanjutnya, tim dapat menyiapkan langkah pencegahan.
Meningkatkan Efisiensi
Perusahaan dapat menggunakan sumber daya berdasarkan kebutuhan yang diperkirakan. Hal ini dapat membantu mengurangi pemborosan.
Memahami Pelanggan
Pola dari data pelanggan dapat membantu perusahaan memahami kebutuhan dan kebiasaan mereka.
Mendukung Perencanaan Bisnis
Hasil prediksi dapat menjadi bahan dalam menyusun target, anggaran, stok, hingga strategi pemasaran.
Predictive Analytics vs Descriptive Analytics
Keduanya sama-sama menggunakan data. Namun, tujuan analisisnya berbeda.
| Jenis Analitik | Fokus | Contoh |
|---|---|---|
| Descriptive Analytics | Apa yang sudah terjadi? | Penjualan bulan lalu |
| Predictive Analytics | Apa yang mungkin terjadi? | Perkiraan penjualan bulan depan |
| Prescriptive Analytics | Apa yang sebaiknya dilakukan? | Strategi untuk meningkatkan penjualan |
Jadi, Predictive Analytics berada pada tahap yang lebih berorientasi ke masa depan. Sementara itu, Descriptive Analytics lebih fokus pada kondisi yang sudah terjadi.
Data Apa yang Dibutuhkan?
Kualitas prediksi sangat bergantung pada data yang digunakan. Karena itu, perusahaan perlu memperhatikan sumber dan kualitas data.
Beberapa contoh data yang dapat digunakan antara lain:
- Data penjualan
- Data transaksi
- Data pelanggan
- Data website
- Data kampanye marketing
- Data inventori
- Data operasional
- Data keuangan
- Data layanan pelanggan
Semakin relevan datanya, semakin baik dasar analisis yang dapat digunakan. Meski demikian, jumlah data yang besar tidak otomatis menghasilkan prediksi yang akurat.
Tantangan dalam Menggunakan Predictive Analytics
Predictive Analytics memang menawarkan banyak manfaat. Namun, penerapannya juga memiliki beberapa tantangan.
Pertama, kualitas data. Data yang tidak lengkap atau memiliki banyak kesalahan dapat memengaruhi hasil prediksi.
Kedua, kemampuan tim. Perusahaan membutuhkan orang yang memahami data, statistik, dan teknologi analisis.
Ketiga, perubahan kondisi bisnis. Pola masa lalu belum tentu sama dengan kondisi masa depan. Perubahan ekonomi, tren pasar, atau perilaku pelanggan dapat mengubah hasil.
Keempat, keamanan data. Data pelanggan dan perusahaan harus dikelola dengan aman. Oleh karena itu, akses data perlu diatur sesuai kebutuhan.
Apakah Predictive Analytics Harus Menggunakan AI?
Tidak selalu. Predictive Analytics dapat menggunakan metode statistik maupun machine learning.
Namun, AI dan machine learning dapat membantu ketika perusahaan memiliki data dalam jumlah besar dan pola yang lebih kompleks.
Sebagai contoh, machine learning dapat mempelajari pola dari data historis. Model tersebut kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data baru.
Dengan demikian, AI menjadi salah satu teknologi yang dapat mendukung Predictive Analytics. Akan tetapi, kualitas data dan cara penggunaannya tetap menjadi faktor penting.
Skill yang Dibutuhkan untuk Predictive Analytics
Perusahaan yang ingin menerapkan Predictive Analytics membutuhkan beberapa keterampilan.
Beberapa skill yang relevan meliputi:
- Data analysis
- Statistik dasar
- Data visualization
- Machine learning
- SQL
- Python
- Microsoft Excel
- Power BI
- Data storytelling
Tidak semua orang harus menguasai seluruh skill tersebut. Sebaliknya, kebutuhan dapat disesuaikan dengan peran masing-masing.
Bagi profesional bisnis, kemampuan membaca dan memahami data sudah menjadi dasar yang penting. Selanjutnya, skill analisis dapat dikembangkan sesuai kebutuhan pekerjaan.
Bagaimana Perusahaan Mulai Menggunakan Predictive Analytics?
Perusahaan tidak harus langsung membangun sistem yang kompleks. Sebagai langkah awal, pilih satu masalah bisnis yang memiliki data cukup.
Misalnya, perusahaan ingin mengetahui perkiraan penjualan bulan depan. Tim dapat mulai dari data transaksi yang sudah tersedia.
Setelah itu, data dibersihkan dan dianalisis. Hasilnya dapat dibandingkan dengan kondisi aktual untuk melihat tingkat ketepatannya.
Jika proses tersebut memberikan manfaat, perusahaan dapat mengembangkan analisis ke kebutuhan lain. Dengan pendekatan bertahap, penerapan Predictive Analytics menjadi lebih mudah dikelola.
Tingkatkan Skill Data dan Analytics Bersama IBLU Academy
Kemampuan membaca data semakin penting dalam dunia kerja. Karena itu, memahami analisis data dapat membantu profesional membuat keputusan yang lebih terarah.
IBLU Academy menyediakan berbagai program pelatihan dan sertifikasi untuk membantu meningkatkan kompetensi di bidang data, analytics, business intelligence, dan teknologi digital.
Mulai dari pengolahan data hingga pemanfaatan teknologi analitik, skill yang tepat dapat membantu Anda menghadapi kebutuhan dunia kerja yang terus berkembang.
Hubungi IBLU Academy sekarang untuk mendapatkan informasi program, jadwal, dan pilihan pelatihan yang tersedia.
