Teknik Analisis Data yang Populer di Berbagai Industri

Sebelum kita membahas implementasi dari contoh teknik analisis data yang sering digunakan. Sudahkah kamu tau definisi dari analisis data itu sendiri? Analisis data adalah proses pengolahan data dengan tujuan untuk menemukan informasi yang berguna sebagai alat dalam pengambilan keputusan untuk suatu permasalahan.

Teknik analisis data merupakan tahapan proses dalam pengolahan data baik secara manual maupun dengan menerapkan ilmu Data Science. Apa bedanya? Pengolahan data secara manual umumnya akan lebih lama dan kurang efisien. Sedangkan dengan Data Science proses ini akan lebih efisien karena ditambah dengan ilmu pemrograman di dalamnya. 

Adapun bahasa pemrograman yang sering digunakan yaitu Python, R, dan SQL. Masing-masing memiliki perannya masing-masing seperti SQL yang digunakan untuk memudahkan akses data, serta Python dan R yang digunakan untuk mengolah data hingga menyajikan data.

Teknik analisis data bisa diterapkan untuk berbagai kasus misalnya untuk mengklasifikasikan pelanggan, menentukan strategi promosi suatu produk atau jasa, meningkatkan kualitas website perusahaan, dan lain sebagainya. Untuk lebih jelasnya di artikel kali ini kita akan membahas contoh teknik analisis data pada berbagai kasus di industri. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Digital Marketing

Analisis data merupakan salah satu kendala yang sering dihadapi oleh pada marketer atau pebisnis. Khususnya bagi usaha yang menerapkan digital marketing, data menjadi bagian terpenting. Digital marketing dengan teknik analisis data yang kurang tepat dapat mengakibatkan pebisnis harus mengeluarkan budget yang sangat besar. Untuk itu, penting bagi mereka untuk memperhatikan ketepatan hasil analisis data. 

Terdapat tiga jenis pengukuran pemasaran, diantaranya:

• Matriks bisnis untuk memberikan gambaran umum terkait analisis data penting sebelum melakukan pemasaran digital.

• Matriks konversi untuk mengetahui seberapa efektif dalam mengubah pengunjung menjadi pembeli.

• Matriks pemasaran untuk menunjukkan hal lainnya yang muncul sebelum konversi, misalnya banyaknya kunjungan, rasio klik tayang, dan lain sebagainya.

Baca juga : 4 Langkah Cara Mudah Implementasi Teknik Analisis Data

2. Optimasi Website 

Melalui data, perusahaan dapat membangun identitas sebuah brand agar mampu bersaing dengan brand lainnya dengan menggunakan Google Analytics. Dengan menggunakan Google Analytics perusahaan dapat memahami perilaku, rentang usia, dan lainnya yang berkaitan dengan interaksi pengunjung di situs website perusahaan. 

Hasil analisis data bisa digunakan perusahaan untuk membantu membangun brand identity, meningkatkan kualitas website perusahaan, hingga meningkatkan penjualan produk. Ketika menggunakan Google Analytics, kita perlu memahami lebih dulu istilah-istilah yang ada di dalamnya. Kemudian baru kita mulai membaca data dengan cara-cara diantaranya memeriksa matriks realtime, mengetahui demografi audiens. Mengamati perilaku pengunjung, melihat traffic website, mengetahui sumber traffic, dan memeriksa kecepatan website.

3. Market Basket Analysis

Market basket analysis merupakan salah satu contoh teknik analisis data yang digunakan untuk melakukan analisis buying habit konsumen dengan menemukan asosiasi antar beberapa item yang berbeda, yang diletakkan konsumen dalam shopping basket (keranjang belanja) yang dibeli pada suatu transaksi tertentu. 

Tujuan dari market basket analysis adalah untuk mengetahui produk-produk mana yang mungkin akan dibeli secara bersamaan dan mencari tahu aturan atau penyebab kesamaan produk tersebut. Metode ini juga sering digunakan dalam dunia bisnis, khususnya untuk menganalisa tabel penjualan dan mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. 

Nantinya, data pelanggan akan digunakan untuk melihat kebiasaannya dalam melakukan pembelian kemudian diidentifikasi kelompok produk yang memiliki kesamaan. Misalnya, pelanggan setiap membeli keju pasti juga membeli susu atau setiap membeli saus tomat pasti juga membeli saus sambal.

4. Customer Segmentation

Seluruh bisnis atau badan usaha baik itu usaha kecil, menengah maupun besar pasti memiliki pelanggan. Pelanggan memiliki karakter spesifik, misalkan wanita dewasa (berumur di atas 17 tahun). Namun sebenarnya karakteristik itu bisa dibagi lagi lebih detail berdasarkan profesi, misalkan ibu rumah tangga dan wanita karir. Dan itu masih dibagi lagi lebih detail berdasarkan total pembelanjaan selama setahun, provinsi tempat tinggal, dan lain-lain.

Semakin kita mengenali karakteristik pelanggan kita, maka akan semakin mudah kita melakukan inovasi produk dengan kebutuhan karakter tersebut dan melakukan komunikasi pemasaran. Proses pembagian karakteristik pelanggan ini disebut dengan segmentasi pelanggan atau customer segmentation. Jika proses ini dilakukan terhadap data customer yang kita miliki secara manual, akan sulit dan memakan waktu yang banyak terutama dengan jumlah dan variasi data yang besar.

Beruntung saat ini sudah banyak macam teknik analisis data untuk melakukan customer segmentation, salah satunya menggunakan algoritma Machine Learning. Dua diantaranya adalah K-Means dan K-Modes.

Baca juga : Bocoran Teknik Analisis Data Deskriptif dalam Penelitian Kualitatif

5. Yuk, Belajar Analisis Data di DQLab!

Ketika ingin menjadi praktisi data, kamu perlu mendalami tentang analisis data. Calon talent data harus mampu menganalisis berbagai jenis data dengan metode yang sesuai. Kemampuan ini tidak diperoleh secara instan melainkan dipelajari secara bertahap dan rutin. 

Dengan kemajuan teknologi sekarang ini, kamu bisa dengan mudah menemukan materi serta contoh tentang analisis data. Selain itu bisa juga dengan mengikuti kursus Data Science seperti DQLab. 

Keuntungannya kamu akan mempelajari modul dengan kurikulum terstruktur, belajar dengan mentor profesional, dan banyak berlatih dengan kasus nyata di industri. Asyik, kan? Yuk, daftar di DQLab.id dan perdalam kemampuan analisis datamu!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita