Bagi pebisnis, mengetahui apa yang pelanggan pikirkan tentu adalah salah satu kunci dari kesuksesan bisnisnya, bagaimana tidak, dengan mengetahui apa yang ada dipikiran pelanggan sama dengan mengetahui apa yang pelanggan butuhkan. Dengan begitu pebisnis bisa menentukan bisnis seperti apa yang seharusnya dibuat.

Seorang data scientist dengan pengalaman dan keahlian yang mumpuni nyatanya dapat melakukannya, tentunya bermodalkan data yang besar. Caranya adalah dengan mengaplikasikan predictive analytics untuk menganalisis kemungkinan tanggapan atau pembelian seorang pelanggan. Apa itu predictive analytics? Bagaimana contoh dan penerapannya dalam sebuah bisnis?

Apa itu predictive analytics?

Predictive analytics adalah pendekatan analisis yang digunakan untuk menilai risiko, tren bisnis di masa depan, hingga prediksi kapan maintenance akan dilakukan. Umumnya, data scientist memanfaatkan data di periode sebelumnya sebagai sumber informasi mereka serta menggunakan model regresi dan machine learning untuk mendeteksi pola dan tren dalam data tersebut.

Tujuan utama dari predictive analytics tentu saja untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan tingkat kepastian cenderung tinggi. Inilah yang membedakan predictive analytics dari descriptive analytics dan prescriptive analytics. Descriptive analytics membantu analis menganalisis apa yang terjadi sebelumnya, sedangkan prescriptive analytics, menggunakan teknik optimasi untuk mendeteksi solusi terbaik demi menjawab tren yang muncul dari hasil predictive analytics.

Contoh predictive analytics

Penggunaan predictive analytics sendiri dapat meliputi banyak bidang yang mencakup hampir segala jenis bisnis. Pendekatan ini kerap digunakan berbagai industri mulai dari perbankan, kesehatan, komersial, perhotelan, farmasi, otomotif, aerospace, hingga manufaktur untuk menganalisis tren, termasuk bagaimana tanggapan dan kebiasaan belanja pelanggan mereka.

Perusahaan dapat memperkirakan jumlah permintaan dengan memanfaatkan analisis serta business intelligence secara efektif. Sebuah hotel, misalnya, ingin memperkirakan berapa banyak orang yang tinggal di satu area tertentu dalam suatu akhir pekan, sehingga mereka dapat memastikan bahwa mereka punya cukup karyawan dan sumber daya untuk mencukupi permintaan tersebut.

Contoh lain, predictive analytics juga dapat digunakan di bidang supply chain. Perencanaan adalah hal yang paling penting dalam proses manufaktur, khususnya dalam hal resources supply chain. Memastikan agar kebutuhan bahan baku cukup dalam satu periode produksi sangat krusial dalam hal ini. Predictive analytics dapat memperhitungkan semua hal tersebut berdasarkan data sebelumnya. Selain itu, data-data tambahan seperti aktivitas pelanggan hingga tren saat ini akan menambah akurasi prediksi yang dihasilkan.

Teknik predictive analytics

Predictive analytics memanfaatkan beragam jenis pendekatan untuk menganalisis data, mulai dari data mining hingga machine learning. Oleh karena itu, ada sejumlah teknik predictive analytics yang digunakan oleh data scientist, antara lain:

1. Decision Trees

Decision Trees adalah metode analisis berdasarkan machine learning yang menggunakan algoritma data mining untuk memprediksi risiko dan keuntungan potensial ketika mengambil satu keputusan tertentu. Teknik ini berbentuk bagan visual menyerupai pohon terbalik yang menunjukan kemungkinan prospektif dari satu keputusan. Ketika digunakan sebagai teknik analisis, bagan ini dapat memecahkan segala bentuk permasalahan klasifikasi serta menjawab isu-isu sulit.

2. Neural Networks

Neural networks merupakan sistem pemrosesan data yang menggunakan data historis serta data saat ini untuk memperkirakan nilai di masa depan. Desain neural networks memungkinkan teknik predictive analytics mengidentifikasi hubungan rumit yang tersembunyi di dalam kumpulan data, caranya dengan mereplika sistem deteksi pola dalam otak manusia.

Teknik predictive analytics sering kali digunakan untuk image recognition dan diagnosis pasien karena melibatkan berbagai layer yang menerima (input layer), memproses prediksi (hidden layer), serta menunjukkan hasil (output layer) dalam bentuk prediksi tunggal.

3. Text Analytics

Teknik text analytics digunakan oleh perusahaan yang menghindari  data numerik. Teknik ini dibangun dengan pendekatan statistik, machine learning, dan linguistik. Teknik predictive analytics ini membantu memprediksi tema sebuah dokumen dan menganalisa kata-kata yang digunakan di dalamnya.

4. Regression Model

Metode regresi sangat penting bagi perusahaan ketika harus menganalisis data berupa angka, misalnya berapa lama target audiens melakukan reservasi tiket pesawat atau berapa banyak dana yang dikeluarkan seseorang untuk sebuah kendaraan dalam kurun waktu tertentu.

Pengaplikasian predictive analytics

Lalu, siapa saja yang harus memanfaatkan predictive analytics untuk mengembangkan perusahaan mereka? Berikut ini pengaplikasian predictive analytics dalam berbagai bidang.

1. Perbankan dan Keuangan

Industri finansial, dengan besarnya data dan uang di dalamnya, butuh predictive analytics untuk mendeteksi dan mengurangi penipuan, memperkirakan risiko kredit, memaksimalkan kesempatan cross-sell/up-sell, dan mendapatkan pelanggan yang berharga.

2. Retail

Retailer menggunakan predictive analytics untuk mengidentifikasi rekomendasi produk, memperkirakan penjualan, menganalisis pasar, dan mengatur inventory musiman.

3. Kesehatan

Dalam bidang kesehatan, predictive analytics digunakan untuk mendeteksi dan mengatur penanganan pasien dengan penyakit kronis.

4. Human resource (HR)

Predictive analytics dalam HR digunakan untuk mengidentifikasi dan merekrut karyawan, menentukan pasar lowongan kerja, serta memprediksi tingkat performa karyawan.

5. Marketing

Analisis prediktif dapat digunakan dalam penerapan kampanye marketing dengan melihat tren pelanggan untuk menentukan strategi pemasaran terbaik.

Kesimpulan

Itulah hal yang wajib diketahui tentang teknik predictive analytics serta bagaimana penerapannya dalam bisnis. Untuk mendapatkan jawaban mengenai apa tanggapan dan pembelian pelanggan, dibutuhkan teknik predictive analytics sehingga tercapai strategi marketing yang efektif. Agar hasilnya maksimal, perdalam wawasan Anda tentang teknik tersebut dengan mengikuti kelas Algoritma Data Science School. Klik di sini untuk daftar sekarang juga!